不同分子分型女性乳腺癌常规超声特征分析

高君蓉 曹曼卿 张雪君 邓迎红

1天津市人民医院影像学部超声诊疗科（天津 300121）；2天津市肿瘤医院乳腺外科（天津 300060）；3天津医科大学影像学院（天津 300202）

乳腺癌是全球女性常见的恶性肿瘤之一，近年来随着生活方式的改变，发病率逐年上升，并呈现年轻化趋势［1］。乳腺癌分子生物学因素决定了其生物学行为、组织病理学改变及预后［2-3］。分子分型已成为制定治疗方案、预测疾病预后、避免过度治疗的必要条件，例如ER+/HER-2（-）型预后较好、需要内分泌治疗，而HER-2（+）型则需要化疗［4］。然而临床只能通过穿刺或术后免疫组化信息获取乳腺癌分子分型，术前如何预测是目前研究热点，越来越多的学者致力于研究乳腺癌影像学特征与分子分型的相关性。超声检查无创方便，在乳腺癌早期筛查中占有重要地位，相关研究表明乳腺癌的超声表现与分子标志物具有一定相关性［5］。目前多数研究为针对4 种分子分型乳腺癌影像学特征的研究，罕有将Luminal B 型根据HER2 表达进一步分类的研究，本研究以期通过分析乳腺癌常规超声特征，术前无创预测其分子分型及分子标志物，避免术前穿刺风险，降低患者痛苦，进一步提高术前治疗策略的潜力，为制定规范化及个体化临床诊疗方案提供一定参考依据。

1 资料与方法

1.1 研究对象回顾性收集2019年1月至2021年12月天津市人民医院符合以下标准的女性乳腺癌患者213 例，纳入标准：（1）经穿刺活检术或手术后病理证实；（2）术前15 d 内均于本院行乳腺及腋窝超声检查且病灶清晰、可辨识；（3）免疫组化数据完整；（4）术前均未行内分泌、放疗及化疗等任何形式相关治疗；（5）均无乳腺癌病史。本研究通过医院伦理委员会批准，并所有患者知情同意。

1.2 仪器与方法选用Philips EPIQ5、Philips HD15、Philips IU22 彩色多普勒超声诊断仪线阵高频探头，探头型号为L12-5。患者取仰卧位，双手上举至头上，充分暴露双侧乳腺及腋窝等部位，按顺时针或逆时针顺序以乳头为中心向外做辐射状扫查，必要时增加侧卧位，做到全面、完整扫查。以BI-RADS 分类为基础，详细观察并记录病灶超声声像图特征，包括方位、大小、内部回声、形态、边缘、纵横比、后方回声、钙化（微钙化或粗大钙化）、高回声晕、血流情况。其中病灶内血流丰富程度依据Adler 半定量法［6］分级，0 级：未见明显血流信号；1 级：少量血流，1 ～2 处点状血流且管径小于1 mm；2 级：中量血流，可见几条小血管或者一条主要血管，长度超过病灶半径；3 级：丰富血流，病灶内血管相互交通成网状。0 ～1 级定义为血流不丰富，2 ～3 级定义为血流丰富。由2 位专业从事乳腺超声诊断的高年资医师以双盲法共同判读，遇见分歧时经讨论达成一致。

1.3 分子亚型诊断标准由经验丰富的病理医师对福尔马林固定和石蜡包埋的组织样本进行分型和分级检查，随后用适当的抗体进行免疫组化染色。雌激素受体（estrogen receptor，ER）及孕激素受体（progesterone receptor，PR）以着色阳性细胞数≥1%为阳性。人类表皮生长因子2（human epidermal growth factor receptor-2，HER-2）分四个等级：0、1+、2+、3+，0 和1+为HER-2 阴性，3+为HER-2阳性，2+需进一步行原位荧光杂交方法确定其状态。Ki-67 低表达为着色阳性细胞数＜14%，≥14%为高表达。

根据2017年St.Gallen 国际乳腺癌专家共识［7］，通过ER、PR、HER-2及Ki-67表达进行分型。Luminal A（LA）型：ER（+）/PR（+）、HER-2（-）、Ki-67 低表达（＜14%）；Luminal B（LB）型：ER（+）/PR（+）、HER-2（-）、Ki-67 高表达（≥14%）或者ER（+）/PR（+）、HER-2（+）、任何水平Ki-67；HER-2 过表达型：ER（-）、PR（-）、HER-2（+）、任何水平Ki-67；三阴性型：三种受体均阴性，ER（-）、PR（-）、HER-2（-）、任何水平Ki-67。

1.4 统计学方法数据处理采用SPSS 26.0 统计软件，计量资料以均数±标准差表示，计数资料以例（%）表示，组间比较采用χ2检验，P＜0.05 为差异有统计学意义；χ2检验两两比较采用校正检验水准法，P＜0.005 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 女性乳腺癌分子分型情况213 例患者中，年龄32 ～93 岁，平均（61.0±12.6）岁，结节大小7 ～85 mm，平均大小（27.36 ± 18.99）mm。浸润性导管癌168（78.9%）例，浸润性小叶癌10 例（4.7%），导管内癌伴浸润性癌14 例（6.6%），导管内癌9 例（4.2%），其他黏液癌、髓样癌等12 例（5.6%）。LA型40 例（18.8%），LB HER-2（-）型59 例（27.7%），LB HER-2（+）型41 例（19.3%），HER-2 过表达型38例（17.8%），三阴性型35 例（16.4%）。

2.2 不同分子分型乳腺癌临床病理结果分析不同分子分型女性乳腺癌临床病理特征中，结节大小、淋巴结转移、组织学分级的比较，差异具有统计学意义（P＜0.05）；患者年龄、病理类型的比较，差异无统计学意义（P＞0.05）。进一步组间两两比较显示，LA 型与LB HER-2（+）、HER-2 过表达及三阴性型比较，淋巴结转移率较低；LA 型与LB HER-2（+）及三阴性型比较，组织学分级较低（P＜0.005）；LB HER-2（-）型较三阴性型组织学分级低，差异有统计学意义（P＜0.005），见表1。

表1 不同分子分型乳腺癌一般情况比较Tab.1 General characteristics of breast cancer patients with different molecular subtypes例（%）

2.3 不同分子分型乳腺癌超声特征比较不同分子分型乳腺癌超声特征中结节的形态、边缘、后方回声、有无微钙化、血流分级的比较，差异具有统计学意义（P＜0.05）；有无高回声晕及纵横比的比较，差异无统计学意义（P＞0.05）。组间两两比较显示，三阴性乳腺癌形态规则、边缘光整、后方回声增强比例较高，与LB HER-2（-）、LB HER-2（+）及HER-2 过表达型在形态比较，与LA、LB HER-2（+）及HER-2 过表达型边缘毛刺成角比较，与LA及LB HER-2（-）、LB HER-2（+）型在后方回声增强比较，差异均有统计学意义（P＜0.005）。LB HER-2（+）及HER-2 过表达型多伴微钙化，与LA 型比较差异有统计学意义（P＜0.005）；HER-2 过表达型血流较丰富，与LA 及LB HER-2（-）型比较，差异有统计学意义（P＜0.005），见图1、表2。

表2 不同分子分型乳腺癌超声特征比较Tab.2 Ultrasonographic characteristics of breast cancer patients with different molecular subtypes例（%）

图1 浸润性导管癌5 例Fig.1 5 cases of invasive ductal carcinoma

2.4 Aggressive 组与Lumina 组乳腺癌比较Aggressive组包括LB HER-2（+）型、HER-2过表达型及三阴性型；Lumina 组包括LA 型、LB HER-2（-）型。两组乳腺癌超声特征比较，钙化程度构成比、后方回声构成比和血流分级构成比，差异均有统计学意义（P＜0.05），Aggressive 组结节内微钙化较多，后方回声增强比例较高，血流较丰富，见表3。

表3 Aggressive 组与Lumina 组乳腺癌超声特征比较Tab.3 Comparision of ultrasonographic characteristics between Aggressive group and Lumina group例（%）

2.5 HER2及Ki67对乳腺癌影响HER-2（-）组包括LA、LB HER-2（-）、三阴性型，HER-2（+）组包括LB HER-2（+）、HER-2 过表达型。两组乳腺癌超声特征比较，钙化程度构成比、血流分级构成比，差异均有统计学意义（P＜0.05），与HER-2（-）组相比，HER-2（+）组结节内微钙化较多、血流较丰富，见表4。

表4 HER2（-）与HER2（+）组乳腺癌超声特征比较Tab.4 Comparision of ultrasonographic characteristics between HER-2（-）group and HER-2（+）group 例（%）

Ki67 低表达与高表达两组乳腺癌一般情况及超声特征比较，大小构成比、淋巴结转移构成比、组织学分级构成比及钙化构成比、血流分级构成比，差异均有统计学意义（P＜0.05），与Ki67 低表达组相比，高表达组结节长径较大、更易出现淋巴结转移及微钙化、血流较丰富，恶性程度高，见表5。

表5 Ki67 低表达与高表达组乳腺癌一般情况及超声特征比较Tab.5 Comparision of general and ultrasonographic characteristics between Ki67 low expression and high expression group例（%）

3 讨论

乳腺癌是危害人类健康和生命安全的严重疾病，其发病率居高不下，已成为全世界值得关注的话题，因其独特的生物学行为而具有较高的异质性，不同分子分型组织学类型及生物学特征大不相同，分子分型已广泛应用于临床个体化治疗及预后评估［3］。免疫组化是一种侵入性检测，并且检测的可靠性还取决于对组织的取材和处理，偶尔会导致假阴性，另一方面这些检测较昂贵，在许多发展中和不发达国家无法广泛应用［4］。不同分子亚型不仅在微观特征上不同，并且在影像学研究上也表现出差异，超声易于获得、为非侵入性技术、在乳腺癌早发现早诊断早治疗中起着重要作用，如果能在术前通过超声对乳腺癌的分子分型进行评估，可帮助临床医生制定治疗方案，提高治疗的有效性［8］。

本研究213 例乳腺癌三阴性型占比最低（16.4%），与练斌等［9］研究结果一致，然而本研究最常见的分子分型为LB HER-2（-）型，与GUMOWSKA 等［10］报道的LA 型最常见、RASHMI 等［11］报道的三阴性型最常见结果不一致，分析原因是以上研究均为单中心研究，因此数据客观性较差。本研究中LB HER-2（+）及HER-2 过表达型乳腺癌多为较大肿块、内部伴微钙化，与多数研究结果一致［10-13］，另外HER-2 过表达型结节内血流最丰富，与WU 等［8］报道结果一致。主要是由于HER-2 高表达时，会直接引起肿瘤内部VEGF 活性表达增加，促进新生血管生成以及肿瘤细胞增殖及微钙化的形成［14-16］。同时本研究将所有病例分为HER-2（+）与HER-2（-）两组，分析发现HER-2（+）型结节内钙化较多，血流较丰富，进一步验证了HER-2 阳性表达与乳腺癌的血流丰富程度及内部是否伴微钙化有关，与LIU 等［17］研究结果一致。5 种分子分型中LA 型乳腺癌体积较小，与GUMOWSKA 等［10］研究结果一致，并且LA 型淋巴结转移率最低，组织学分级以1 ～2 级为主，结节内微钙化较少，与WU 等［8］报道的LA 型组织级别较低及曹春莉等［14］报道的LA 型多表现为较小肿块、无钙化、恶性程度低结果一致。可能原因是雌孕激素通过与ER、PR 结合调控细胞的增殖分化，ER、PR 阳性率越高，调控作用越强［18］，LA 型结节内ER/PR 阳性、HER-2 阴性且Ki67 呈低表达，因此体积往往较小、微钙化较少、预后较好。

本研究中三阴性乳腺癌组织学分级中3 级的构成比最高（48.6%），淋巴结转移率最高（57.1%），主要是由于三阴性乳腺癌生长不受激素控制，因此细胞增值率、恶性程度高、侵袭强、易转移［19］。与其他4 种类型乳腺癌相比，其主要超声特征为形态规则、边缘光整，后方回声增强较多，与多数研究结果一致［11，20-21］，分析原因可能是结节后方回声与内部组织成分有关，当胶原纤维增多时，表现为后方回声衰减，三阴性乳腺癌生长迅速，细胞增殖快，更易出现出血及坏死，并且结节内部以癌组织为主导，声学界面较少、透射较好［22］，因此后方回声多增强。三阴性乳腺癌与良性肿瘤常规超声特征有较多的相似性及较高的重叠性，有些年轻女性的三阴性乳腺癌容易被误诊为良性肿瘤，从而延误患者治疗，因此超声检查务必谨慎。本研究中三阴性乳腺癌内伴钙化比例为40%，与ZHOU等［13］研究结果一致，但是GUMOWSKA 等［10］及丁通等［23］研究发现5 种分子分型中三阴性乳腺癌钙化比例最少，分别为21%、0，与本研究结果不一致，分析原因可能是超声对微钙化不敏感，医学影像技术的发展为临床早期发现不可触及的乳腺癌提供了一种途径，微钙化有时是乳腺癌的唯一征象［24］，临床中可将超声与钼靶联合诊断避免单一检查的局限性。

本研究中Ki67 高表达组结节长径较大，更易出现淋巴结转移及微钙化，血流较丰富；低表达组恶性程度较低，分级以1～2 级为主。主要是由于乳腺癌病灶的大小与Ki-67 阳性表达呈正相关，Ki-67 半衰期短、与细胞增殖密切相关，仅在细胞增殖期表达，Ki-67 阳性率越高，细胞增殖能力越强，体积往往较大，并且Ki67 的高表达与乳腺癌复发率及生存率相关［25-26］。在此，本研究将Aggressive 组定义为LB HER-2（+）型、HER-2 过表达型及三阴性型，Lumina 组定义为LA 型、LB HER-2（-）。两组比较发现Aggressive 组结节内微钙化较多，后方回声增强比例较高，血流较丰富，主要是由于LA 型、LB HER-2（-）均为激素受体阳性且HER-2阴性，因此微钙化较少，血流分级较低。由此可见HER-2 或Ki-67 高表达时肿瘤更易出现微钙化，浸润能力较强，预后较差。

本研究存在一定局限，首先本研究样本量较小，今后将加大样本量进一步研究。第二，本研究为回顾性研究，且超声检查主观性较大，并且是对静态图像进行分析，可能会遗漏某些特征信息，然而所有入组病例的超声特征均以BI-RADS 分类为基础，且由两名乳腺超声医师共同判读，这在一定程度上降低了超声检查的主观性。第三，本研究为单中心研究，因此需要多中心的乳腺癌患者数据来增加数据的客观性。第四，没有进行新的图像分析方法，如影像组学或深度学习。本研究中超声采集图像均使用统一采集标准，因此今后可以使用影像组学进行图像分析，研究影像组学特征与乳腺癌分子分型或生物标志物的关系，今后我们的研究将增加人工智能的学习及预测模型的构建。

综上，不同分子分型乳腺癌的超声表现有其特征性，临床医师可借助乳腺病灶超声征象对其分子分型及分子标志物进行预测，为临床诊断、治疗方案的选择及预后评估提供更多参考依据。