探讨多模态磁共振影像特征及临床病理特征与乳腺浸润性导管癌前哨淋巴结转移的相关性

邹雪雪 刘泉源 毛锡金 章晶月 常文丽 郭兰田

滨州医学院附属医院 山东 滨州 256603

乳腺癌的发病率居全球恶性肿瘤的首位，且逐年上升[1]。发病率的不断升高使乳腺癌的治疗方式得到持续发展，逐步走向了个体化、多学科干预的时代[2]。淋巴结状况的准确判断是制定个体化治疗方案的依据，对治疗方案的选择和判断预后具有重要价值[3-4]。前哨淋巴结(sentinel lymph node，SLN)是接受原发肿瘤区域淋巴引流的第一站淋巴结，也是转移的肿瘤细胞最先到达的淋巴结。Turner等的研宄显示，若SLN未发生肿瘤转移，其他淋巴结转移的可能性只有1%～2%[5]。然而临床工作中广泛应用的SLN活检术是有创检查，病理回报时间长，存在一定感染、损伤周围神经血管的风险。随着科学技术的不断进步，影像学有望成为术前判断乳腺癌是否存在淋巴结转移最有效的无创检查方法。MRI 检查无电离辐射损伤，软组织分辨力高，可以从横、冠、矢状位不同方位成像，对乳腺癌淋巴结转移的扫描及判断表现出了独特的优点[6]。DCE-MRI可以提供肿瘤边缘、强化特点、肿瘤血供等影像特点，这些特点对于预测淋巴结转移可能有重要作用[7]。DWI是目前唯一能显示活体水分子微观扩散运动的影像技术 ,通过探测组织中水分子扩散运动的快慢程度，间接反应组织中微观结构的改变，如细胞密度、细胞间隙、微观结构等[8]。

本研究探讨多模态磁共振影像特征及临床病理特征与乳腺浸润性导管癌SLN转移的相关性，以期在术前为临床准确判断淋巴结的性质，制定较好的治疗策略。

1 材料与方法

1.1 资料来源 回顾性分析2018年3月至2021年6月经病理确诊的乳腺浸润性导管癌患者的资料。纳入标准：术前成功进行了乳腺MRI平扫、弥散加权成像和动态增强检查；免疫组化ER、PR、Her-2、Ki-67增殖指数、EGFR、P53、TOPOII及组织学分级资料完整；进行了SLN活检术；在 MRI检查前未行穿刺活检、放化疗及各种干预措施；病灶大于5 mm (肿瘤太小会导致感兴趣的获取不准确)。排除标准:哺乳期患者；有其他恶性肿瘤病史。最终纳入了177名患者。

1.2 检查方法 采用3.0 T MRI (GE MEDICAL SYSTEMS DISCOVERY MR750w)8通道乳腺专用线圈。受检者俯卧位，双乳自然下垂于线圈内，足头位进入主磁场。

MR平扫： T1WI (TR=477.0 ms, TE=Min Full), T2WI (TR=4334 ms, TE=85 ms), 层厚4.0 mm, 层间距1.0 mm, FOV=360 mm×360 mm, 矩阵320×288，激励次数2。

DWI: TR=3575 ms, TE=Minimum，FOV=360 mm×360 mm, 矩阵 192×192； 层厚4 mm，层间距 1.0 mm，b值 0、1 000，激励次数 8。

动态增强扫描： 共扫描8期，1期蒙片+7期增强。扫描参数：TR=4.49 ms，TE=1.68 ms，FOV=340 mm×340 mm，矩阵448×385，层厚1 mm，无层间距，翻转角10°。第一期预扫描结束后，观察扫描图像符合诊断标准，进行增强对比剂团注。对比剂采用Gd-DTPA(德国，柏林，SCHERING公司生产)，按照0.1 mmol/kg计算对比剂应用剂量,从肘正中静脉以2.5 mL/s速率注入；对比剂注射完毕后用0.9%氯化钠注射液进行冲管，速度同对比剂注射速率，注射约20 mL。

1.3 图像处理和分析 所有图像均由2名具有10年以上乳腺病变诊断经验的放射科医师在双盲情况下阅片，出现意见不一致时，共同讨论商定，直到意见一致。为减少由于ROI选择位置偏倚引起的测量误差，所有数据均测量3次，取其平均值。将MR扫描序列图像传输至GE ADW4.7工作站，观察病变位置、形态(规则、不规则)、强化特点(均匀、不均匀)。病变位置是否累及乳腺外侧象限。测肿瘤量大小(以病变最大径表示)和ADC值。结合DCE-MRI图像在ADC图上选取ROI(面积46.10～233.70 mm2)，尽量包含所有病灶实质避开囊变、坏死区。

采用Mean-Curve后处理软件在动态增强扫描序列绘制ROI的时间-信号强度曲线(time-signal intensity curve, TIC)。TIC类型判断标准：I型(持续上升型)，SIslope>10%；II型(平台型)，-10%≤SIslope≤10%；III型(持续下降型)，SIslope<-10%；其计算公式为：SIslope=[(SIend-SIpeak1)/SIpre]×100%[9]。其中SIend代表增强后最后一期的信号强度，SIpeak1代表增强后2 min内的最大信号强度。

1.4 临床病理学判读 组织学分级为I、II、III级。根据2010年的《ASCO/CAP乳腺癌激素受体IHC检测指南》指导意见：ER、PR检测标本有1%的肿瘤细胞核着色确定为阳性；阴性检测结果为阳性肿瘤细胞<1%。Her-2判定标准：0为完全没有着色或少于10%肿瘤细胞膜着色；+为大于10%的肿瘤细胞呈微弱、不完整的细胞膜着色；++为大于10%的肿瘤细胞呈弱至中度完整的细胞膜着色；+++为大于10%的肿瘤细胞呈强、完整的细胞膜着色。0、+为阴性，+++为阳性，若为++，需要基因扩增和荧光原位杂交确定Her-2状态。根据2020年csco乳腺癌指南对于ki-67的表达进行定量判读。P53根据显微镜下细胞染色强度和染色细胞所占面积得分之和进行评估。按染色强度评分：不着色为0分，黄色为 1分，棕黄色为2分，黄褐色为3分。按染色细胞占整张片面积评分:无阳性细胞染色为0分，≤25% 为1分，26%～50% 为2分,51%～75% 为3分,>75%为4分。两项评分相加,0～1 分为阴性(-),2～3分为弱阳性(±),4～5分为阳性(+),6～7分为强阳性(++), 其中(+)和(++)判为阳性。 EGFR、TOPO-II免疫组化染色评分采用三点评分系统，癌细胞无着色为阴性，<20%癌细胞出现弱到中等或强着色为弱阳性，≥20%癌细胞出现强着色为强阳性。2019 St.Gallen国际共识，将浸润性乳腺癌分为四个亚型：Luminal A型、Luminal B型、Her-2过表达型以及三阴型。

2 结果

2.1 患者临床特征 本研究纳入177例乳腺浸润性导管癌患者，其中SLN转移90例，无转移87例。转移组的中位年龄为50岁(44,59)，非转移组的中位年龄为49岁(43,56)。

2.2 多模态磁共振影像变量与乳腺浸润性导管癌SLN转移的相关性 多模态磁共振影像特征见表1。SLN转移组的肿瘤中位大小为3.00 cm(2.20,4.60)，非转移组为1.80 cm(1.40,2.70)，两组间差异有统计学意义(P<0.01)。就位置而言，转移组中有77例(85.6%)累及外侧象限，而非转移组中有43例(49.4%)累及外侧象限(图1、2)，两组间比较差异有统计学意义(P<0.01)，余无统计学差异。

表1 乳腺浸润性导管癌患者SLN转移组和非SLN转移组的影像学特征

A. 显示肿瘤位于内侧象限，强化不均匀，病灶最大直径为2.2 cm；B.肿瘤感兴趣区的平均ADC值为0.78×10-3mm2/s；C. TIC类型为流出型(III型)；D. SLN中未发现癌细胞。

A. 显示肿瘤位于左乳外侧象限，强化不均匀，病灶最大直径为1.9 cm；B. 肿瘤最大感兴趣区的平均ADC值为0.86×10-3mm2/s；C. TIC类型为流出型(III型)；D.SLN中发现癌细胞。

2.3 临床病理变量与乳腺浸润性导管癌SLN转移的相关性 临床病理变量见表2，乳腺浸润性导管癌患者SLN转移组和非转移组的Ki-67指数差异有统计学意义(P<0.01)，其他变量组间差别无统计学意义。

表2 乳腺浸润性导管癌患者SLN转移组和无转移组临床病理特征比较

表2 (续)

2.4 多模态磁共振影像变量以及临床病理变量的logistic回归结果 将单因素分析中有统计学意义的变量——肿瘤大小、肿瘤位置、Ki-67指数作为自变量，将是否SLN转移作为因变量纳入多变量logistic回归模型的构建中。结果显示，在多模态影像特征中的肿瘤大小与SLN转移独立相关(OR=1.79，95%CI：1.32～2.42，P<0.001)，位置与SLN转移独立相关(OR=5.35，95%CI：2.30～12.42，P<0.001)；临床病理特征Ki-67增殖指数与SLN转移相关(OR=1.03，95%CI：1.01～1.05，P=0.001)。

2.5 多模态磁共振影像、临床病理及二者联合评估SLN转移的诊断性能 多模态MR影像特征AUC为0.67(95%CI:0.58～0.74)，临床病理特征AUC为0.81(95%CI：0.75～0.88)，多模态MR影像特征和临床病理特征结合的AUC为0.83(95%CI:0.77～0.89)(图3)。在预测SLN转移方面，多模态MR的诊断效果高于临床病理学(AUC 0.81 vs.0.67，P=0.003)，多模态MR的诊断效果与多模态MR和临床病理特征联合差别无统计学意义(AUC 0.81 vs.0.83，P=0.271)。

图3 多模态MR影像特征、临床病理特征及其联合应用对SLN转移预测的ROC曲线

3 讨论

乳腺癌是否伴有淋巴结转移对临床分期、治疗方案选择及评估预后至关重要。随着人们对乳腺癌个体化治疗需求的增长，乳腺癌最小有效手术理念的不断深入，建立淋巴结转移无创性预测模型可使最不可能有淋巴结转移的患者免于SLN活检术。之前已有学者致力于研究无创的影像学方法预测乳腺癌淋巴结转移情况，部分学者采用了乳腺X线检查评估，其病变部位与乳腺组织之间容易重叠漏诊。MRI检测虽然可以全方位准确显示乳腺的影像学特征，但是对腋窝淋巴结转移预测的准确性还待进一步提高，目前尚无一致结论。本研究探讨多模态磁共振影像特征及临床病理特征与乳腺浸润性导管癌SLN转移的相关性并建立logistic回归模型以预测乳腺浸润性导管癌患者的SLN状态。

有文献报道[10-11]，年龄是乳腺癌腋窝淋巴结转移的独立危险因素，年龄越小，疾病进展快，越容易发生腋窝淋巴结转移，预后越差；老年患者乳腺癌分化程度通常较高，恶性程度相对较低，不容易发生乳腺癌转移。但是年龄和乳腺癌SLN转移的关系是不明确的。本研究中SLN转移组年龄中位数50(44，59)，非转移组年龄中位数490(43，56)，两组差异无统计学意义(P>0.05)，提示年龄不是乳腺浸润性导管癌SLN转移的影响因素，可能与乳腺浸润性导管癌发病具有高峰期，本研究SLN转移组和非转移组患者年龄都是以乳腺浸润性导管癌发病高峰年龄为主，导致两者差异无统计学意义。

Dietzel等人报道乳腺癌的淋巴结转移与肿瘤大小呈正相关[12]。Cutuli等人证实，当肿瘤大小从10mm增加到25mm时，淋巴结转移的风险将从11%增加到36%[13]。本研究结果表明，肿块的大小与淋巴结转移有关，肿块越大越容易发生淋巴结转移，这可能是因为随着肿瘤直径增大与淋巴管接触的可能性增加。因此发生淋巴结转移和远处转移的可能性更高。

肿瘤位置可能是预测SLN转移的另一个因素，这一点已在本研究中得到证实。SLN转移更容易发生在乳腺的外侧象限，这与Xin[14]和Bevilacqua[9]的研究结果一致。这种可能是位于外侧象限的肿瘤比位于内侧象限的肿瘤更接近SLN，所以更容易转移到SLN。

本研究DCE-MRI影像学特征肿瘤内部强化特点、肿瘤形态及TIC曲线类型SLN转移组与非转移组间差异均无统计学意义(P>0.05)。乳腺癌不均匀强化、内部坏死反映了乳腺癌组织快速生长，肿瘤内缺氧，活肿瘤和组织边缘区有较高的微血管密度，但是其是否与SLN转移有关尚不清楚。TIC曲线类型可以用来鉴别肿瘤良恶性，但目前对其预测乳腺癌腋窝淋巴结转移情况的价值尚有争议[15]。组织学研究显示恶性肿瘤在生长过程中会分泌血管生成因子促进毛细血管的生成且其通透性高，存在动-静脉分流，对比剂流出较快，TIC多为II型或III型。组织恶性程度越高，越容易发生转移，推测SLN转移者较非转移者TIC III型者应该多，但是血流动力学也受年龄的影响，年龄越小血流动力学相对较快，这可能是导致二者无明显差异的原因。

Zaiton等[16]以ADC值评估SLN转移，曲线下面积为0.884，敏感度为85%，特异度为 81%，诊断效能良好。本研究结果表明乳腺浸润性导管癌SLN转移组与非转移组ADC值差异无统计学意义(P>0.05)。可能是ADC值受很多因素影响，包括磁化率、空间分辨率、信噪比、b值、场强、噪声、线圈通道数、细胞密度、组织成分等多种因素影响。

激素受体ER和PR在正常乳腺上皮细胞与乳腺癌细胞中均可表达。对于激素受体呈阳性的患者，可以选择辅助内分泌治疗以减少复发和转移。Her-2阳性预示肿瘤细胞增殖能力强、侵袭性高，是评估乳腺癌预后不良的重要指标。Ki-67是增殖细胞表达的一种核抗原，表达于细胞周期中G0期外的所有阶段，是检测肿瘤细胞的增殖活性最可靠的指标。有报道 Her-2阳性、ER/PR阳性、Ki-67高增殖均是腋窝淋巴结转移的危险因素[17-20]。然而，各种病理免疫组化因素与SLN转移之间的相关性仍存在争议。本研究分别对组织学分级、Ki-67增殖指数、ER、PR、HER-2、EGFR、TOPO-II、P53等进行了广泛分析和探讨。结果表明，除Ki-67外，SLN转移组和非转移组的其他病理免疫组化变量无显著差异。多元logistic回归分析表明，Ki-67增殖指数可以作为预测乳腺浸润性导管癌SLN转移的危险因素之一。Ki-67增殖指数与肿瘤细胞增殖率呈正相关。随着肿瘤恶性程度的增加，SLN转移的可能性将大大增加，这可能是其成为乳腺浸润性导管癌SLN转移的独立危险因素的原因。

与病理免疫组化特征相比，多模态MR影像特征模型在预测SLN转移方面具有更好的诊断效果(敏感性78.9%，特异性78.2%，AUC 0.815)。在病理免疫组化特征预测模型中，只有Ki-67是乳腺癌SLN转移的预测因子(敏感性48.9%，特异性77%，ROC 0.665)。但由于其敏感性低，只能作为排除乳腺浸润性导管癌SLN转移的一个因素。多模态MR影像特征和临床病理特征结合预测模型的诊断效果(敏感性77.8%，特异性77.0%，AUC 0.831)高于病理免疫组化预测模型，与多模态MR影像差别无统计学意义。然而，由于病理免疫组化只有在手术后才能获得，且联合诊断效果并未得到显著改善。因此，多模态MR影像特征模型可作为术前预测SLN转移的有效工具。