乳腺癌DCE-MRI表现及其与分子分型的相关性

李勃，田宏哲，李莉，李静

宝鸡市中心医院医学影像科，陕西 宝鸡 721008

乳腺癌是常见的女性恶性肿瘤之一，我国乳腺癌发病率逐年上升，同时，死亡率也在一直加大[1]。若乳腺癌能够及时诊断，并给予精准的疗法，能够大大降低死亡风险[2]。目前乳腺癌从基因水平分为四类，分别为管腔上皮A型(1uminal A型)、管腔上皮B型(1uminalB型)、HER2过 表 达 型(HER2型)和 三阴乳腺癌[3]。乳腺癌患者可能因为月经情况、种族和年龄等情况，导致其有不同的分型，其病症、疗法耐受度和生存率都大有不同[4]。因此，需要早期诊断以改善整体疗效[5]。经过多年的科学研究和临床实践，动态增强磁共振成像(DCE-MRI)已经成为乳腺癌患者和高危人群的重要检查手段[6]。本文旨在探讨乳腺癌DCE-MRI表现及其与分子分型的相关性，以期为临床乳腺癌患者影像学评估提供科学依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料回顾性分析2018年12月至2021年12月宝鸡市中心医院收治的260例女性乳腺癌患者的临床和影像资料，所有患者均经外科手术和病理确诊。患者年龄30～80岁，平均(62.23±6.31)岁，在DCE-MRI扫描前均无抗肿瘤治疗史。

1.2 检查方法

1.2 .1 分子分型检查手术前取患者乳腺癌组织标本，用免疫组化染色检测法进行乳腺癌分子分型评估，将采集后的标本用10%的中性甲醛定住，包住后，切片以准备下一步操作。HE染色、免疫组化染色切片，用SP法行染色操作。研究中用到PR及ER鼠抗人单克隆抗体及Hi-67/Her2兔抗人单克隆抗体。用PBS代替一抗作为阴性对照。ER/PR：超过10%癌细胞染色阳性为ER/PR阳性，反之为阴性；HER2：按照阳性细胞表达的数量进行四分级，即-、+、++、+++；-和+为HER2无过表达，++和+++为HER2过表达；Ki-67：超过13%癌细胞染色阳性为Ki-67过表达，反之为Ki-67低表达。

1.2 .2 MRI检查仪器选择GE 3.0T磁共振仪，采用GE8通道乳腺专用线圈，嘱患者均取俯卧位，双乳放入乳腺检查专用线圈。选择脂肪抑制，多通道并行采集技术，先行双乳横轴位FSET1W、矢状为FSE T2W扫描，而后应用Vibrant技术的3D SPGR性双乳矢状位或横轴位多期动态增强扫描。矢状位动态增强扫描参数：TR6.4 ms，TE3.0 ms，TI7.0 ms，翻转角10°，FOV 20～22 cm，矩阵256×256，层厚4 mm，间隔0，NEX1，层面间内差算法ZIP2，单侧采集时间为86～88 s；横轴位动态增强扫描参数：TR 5.3 ms，TE 2.6 ms，TI12.0 ms，翻转角12°，FOV 32～34 cm，矩阵328×256，层厚2.6 mm，间隔0，NEX0.75，层面间内差算法ZIP2，单次采集时间为68 s。增强扫描对比剂采用Gd-DTPA，剂量为0.2 mmol/kg体质量，经前臂静脉注入，流率20 mL/s，于对比剂团注同时开始扫描，增强前及增强后共进行连续6次采集。矢状位动态采集结束后再进行横轴位增强3D SPGR单期扫描。由一名放射科医师和一名病理医师采取双盲法进行图片分析，评估患者MRI特征。

1.3 图像处理由一名放射科医师和一名病理医师采取双盲法进行图片分析，评估患者MRI特征和标记物，并判断其疾病分型

1.4 观察指标对HE染色片进行分析，记录乳腺癌分子分型；比较不同分子分型的乳腺癌患者MRI影像学表现，包括形态、边缘、边界及坏死情况。

1.5 统计学方法应用SPSS24.0统计软件进行数据分析。计量资料符合正态分布，以均数±标准差(±s)表示，组间比较采用t检验；计数资料比较采用χ2检验；采用Logistic回归分析影响不同分子分型乳腺癌患者MRI表现的因素。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 乳腺癌分子分型260例乳腺癌患者的分子分型情况见表1。

表1 260例乳腺癌患者的分子分型情况(例)

2.2 不同类型乳腺癌的临床MRI表现比较平扫结果显示，Luminal-A型乳腺癌分子分型为阳性者MRI表现形态不规则、边缘毛刺、边界模糊形态比例明显多于阴性者，而MRI表现坏死形态比例明显低于阴性者，差异均有统计学意义(P＜0.05)；Luminal-B型乳腺癌分子分型为阳性者MRI表现形态不规则、边缘毛刺、坏死形态比例明显高于阴性者，边界模糊比例明显低于阴性者，差异均有统计学意义(P＜0.05)；Her2型乳腺癌分子分型为阳性者MRI表现形态不规则、边缘毛刺、边界模糊形态人数明显低于阴性者，而MRI表现坏死形态比例明显高于阴性者，差异均有统计学意义(P＜0.05)；三阴乳腺癌分子分型为阳性者MRI表现形态不规则、边缘毛刺、边界模糊、坏死形态人数明显低于阴性者，差异均有统计学意义(P＜0.05)，见表2和图1～图4。

图1 T1WI、T2WI示：L(A)型

图4 T1WI、T2WI示：HER2过表达

表2 不同类型乳腺癌的临床MRI表现比较[例(%)]

图2 T1WI、T2WI示：L(B)型

图3 T1WI、T2WI示：三阴性

2.3 影响不同分子分型乳腺癌患者MRI表现的因 素分 别 以Luminal-A型(阴 性=0、阳 性=1)、Luminal-B型(阴性=0、阳性=1)、Her2型(阴性=0、阳性=1)、三阴乳腺癌(阴性=0、阳性=1)为因变量，以形态不规则(否=0、是=1)、边缘毛刺(否=0、是=1)、边界模糊(否=0、是=1)、坏死(否=0、是=1)为协变量进行Logistic回归分析结果显示，形态不规则、坏死为Luminal-A型乳腺癌分子分型和三阴乳腺癌型乳腺癌分子分型MRI表现的影响因素(P＜0.05)，而形态不规则为Luminal-B型乳腺癌分子分型和Her2型乳腺癌分子分型MRI表现的影响因素(P＜0.05)，见表3～6。

表3 影响Luminal-A型患者MRI表现因素的Logistic回归分析结果

表4 影响Luminal-B型乳腺癌患者MRI表现因素的Logistic回归分析结果

表5 影响Her2型乳腺癌患者MRI表现因素的Logistic回归分析结果

表6 影响三阴乳腺癌患者MRI表现因素的Logistic回归分析结果

3 讨论

临床将乳腺癌分Luminal-A型、Luminal-B型、Her2、三阴乳腺癌四种分子分型，Lumina-A型是一种常见亚型，多为早期乳腺癌，具有较小的复发概率，宜于内分泌治疗，而不宜于化疗；Lumina-B乳腺癌在老年乳腺癌患者中更为常见，其组织学分级高于Lumina-a乳腺癌，常伴有Her2基因扩增，适用于内分泌干预，但疗效不如Lumina-a型乳腺癌显著；Her2乳腺癌原发肿瘤较大，复发转移风险大，病理分期靠后，同时具有强的浸润性，常以靶向治疗和化疗作为治疗方略，化疗的反应较好，但预后效果还有待提高，需要联合其他化疗方案，同时，这类型肿瘤有单一的转移机制，淋巴结转移较少；三阴型乳腺癌具有较高的病理分级，有强浸润性，且在年轻患者中较为常见[6-7]。由此可见，不同分子分型的乳腺癌的治疗方案、治疗反应性及预后结局存在明显差异[8]。如何对乳腺癌分子分型进行准确评估于后期医疗计划的制定至关重要。

病理检查是当前临床确定乳腺癌分子分型的金标准，但为有创检查，当前也尚未见可靠的血清指标明确乳腺癌分子分型[9]。影像学检查作为重要的辅助诊断方式，在乳腺癌的临床诊断、治疗及预后评估上发挥重要作用。MRI具备较好的软组织分辨率，与钼靶摄影和超声相比，MRI动态增强扫描可以将血流特征和病灶模样更加好地展现出来，提高诊断的效果[10-11]。DCE-MRI则是在MRI的基础上发展而成的影像学检测方法，能够较好地显示肿瘤位置和形态特征，经过持续的观察，绘制时间-信号强度曲线，能够较好地反映肿瘤供血情况和局部微循环特征，体现了较好的诊断优势[12-13]。有不少文献也分析了MRI特点与乳腺癌分子分型的关系，但大多数文章是关于三阴性乳腺癌的MRI特征，而相关乳腺癌MRI特点与其他分子分型的报道鲜见。

本研究完整剖析了四种乳腺癌分子分型与MRI特征的关系，发现Luminal-A型乳腺癌分子分型为阳性者MRI表现形态不规则、边缘毛刺、边界模糊形态人数显著多于分子分型为阴性者，而MRI表现坏死形态人数显著低于分子分型为阴性者；Luminal-B型乳腺癌分子分型为阴性者MRI表现形态不规则、边缘毛刺、边界模糊、坏死形态人数显著多于分子分型为阳性者；Her2型乳腺癌分子分型为阴性者MRI表现形态不规则、边缘毛刺、边界模糊形态人数显著多于分子分型为阳性者，而MRI表现坏死形态人数显著低于分子分型为阳性者；三阴乳腺癌分子分型为阴性MRI表现形态不规则、边缘毛刺、边界模糊、坏死形态人数显著多于分子分型为阳性者；且进一步回归分析结果显示以形态不规则、坏死为Luminal-A型乳腺癌分子分型影响因素；形态不规则为Luminal-B型乳腺癌分子分型影响因素；形态不规则为Her2型乳腺癌分子分型影响因素；形态不规则、坏死为三阴乳腺癌型乳腺癌分子分型影响因素。徐丽娜等[15]发现肿瘤的边缘光滑、边缘增强、内部坏死和T2加权图像为高信号，与其他分子乳腺癌相比，主要与三阴性乳腺癌相关，本文的结果与其大致相同。

综上所述，乳腺癌DCE-MRI能够在一定程度上评估乳腺癌的分子分型，其影像学表现和乳腺癌分子分型具有一定相关性。