体素内不相干运动扩散加权成像直方图分析评估浸润性乳腺癌分子亚型及预后因素研究

黄晓妮，江远亮，薛阳，熊飞，沈桂萍，黄文才

乳腺癌在2020年已超过肺癌成为女性最常见的恶性肿瘤[1]，随着乳腺癌筛查的普及，越来越多的乳腺癌在早期被检出，并通过个体化治疗大大地提高了患者的生存率。临床上通常根据免疫组化把乳腺癌分为4种分子亚型，即Luminal A型、Luminal B型、HER2过表达型及三阴性型[2]。不同亚型的乳腺癌不仅在组织学上存在较大差异，在治疗方法及预后上也有很大不同。另外乳腺癌的预后与肿瘤的组织学分级、腋窝淋巴结是否转移及Ki-67表达情况密切相关。

扩散加权成像(diffusion-weighted imaging，DWI)及其表观扩散系数(apparent diffusion coefficient，ADC)已被常规应用于乳腺疾病的评估，但ADC值容易受到组织血流微循环灌注的影响。LeBihan等[3]提出的体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion，IVIM)模型，在基于双指数拟合方式分离得出真实扩散系数(D)、与肿瘤血管密度相关的伪扩散系数(D*)及与肿瘤组织内血容量相关的灌注分数(f)，较单指数模型能更准确反映组织的真实微环境[4]，因而能更好地用于鉴别乳腺肿瘤良恶性、预测乳腺癌分子亚型和预后、评估乳腺癌新辅助化疗疗效等[5-8]。另外，直方图分析作为近年来一种新兴的定量分析方法，能够进行更深层次的数据挖掘，更准确反映病变的异质性[9]。因此，本研究旨在探讨IVIM-DWI直方图参数分析评估浸润性乳腺癌分子亚型及预后因素的价值，为乳腺癌的个体化治疗提供更多有价值的信息。

材料与方法

1．病例资料

回顾性分析2018年1月至2021年10月因乳腺病变于我院就诊并行MRI检查的患者病例资料，所有患者均在检查前签署知情同意书。病例纳入标准：①乳腺MRI检查前未进行过乳腺相关的穿刺活检、化学治疗、放射治疗或切除术等治疗；②MRI检查后2周内经手术或穿刺病理证实为浸润性乳腺癌；③患者临床和病理资料完整。病例排除标准：图像质量不佳，不能用于分析。最后共105例患者纳入本研究，均为女性，年龄30～77岁，平均 (55±13) 岁。

2．检查方法

MRI检查采用美国GE Signa HDxt 1.5T MRI扫描仪，乳腺专用8通道相控表面线圈。患者取俯卧位，足先进，双侧乳腺自然下垂于线圈内。磁共振常规平扫序列及参数：①轴面 FSE T1WI序列，TR 650.0 ms，TE 9.6 ms，层厚4.0 mm，层间距1.0 mm，视野300 mm×300 mm，矩阵320×224；②轴面STIR序列，TR 5800.0 ms，TE 42.0 ms，层厚4.0 mm，层间距1.0 mm，视野300 mm×300 mm，矩阵320×224；③双乳矢状面FSE T2WI序列，TR 3800.0 ms，TE 85.0 ms，层厚4.0 mm，层间距1.0 mm，视野200 mm×200 mm，矩阵320×224。DWI序列及参数：DWI(多b值)采用轴面FSE-EPI技术扫描，b值取0、50、150、200、600、1000、2000 s/mm2，TR 5000.0 ms，TE 93.0 ms，层厚4.0 mm，层间距1.0 mm，视野300 mm×300 mm，矩阵128×128。磁共振动态对比增强(dynamic contrast-enhanced MRI，DCE-MRI)采用轴面VIBRANT技术行3D动态扫描，扫描参数：TR 5.4 ms，TE 2.6 ms，翻转角12°，层厚2.8 mm，层间距0 mm，视野320 mm×320 mm，矩阵416×320。动态增强扫描前先扫蒙片，然后采用高压注射器经肘静脉团注对比剂钆喷酸葡胺注射液，剂量为0.2 mL/kg，流率为2.0 mL/s，对比剂注射完成后立即注射20 mL生理盐水，即刻连续扫描10个时相，单期扫描时间约为58 s，共需约10 min。

3.图像分析

将多b值DWI图像输入Firevoxel开源软件(CAI2R,New York University,NY,USA)进行IVIM双指数模型直方图分析。在轴面b=1000 s/mm2DWI图像从上到下逐层手动勾画整个病灶感兴趣区(region of interest，ROI)，包含病灶的囊变、坏死区或出血区域，以此来更好地评估异质性。病灶ROI由1位具有3年乳腺MRI诊断经验的放射科医师勾画，肿瘤的大小、形态参考DCE-MRI图像，当病灶范围不确定时，由另1位具有10年以上乳腺MRI诊断经验的医师确定。分别在生成的D、D*、f值直方图上记录每个病灶相应的最小值(minimum)、最大值(maximum)、平均值(mean)、中位数(median)以及第10、90百分位数(10th、90th)、偏度(skewness)、峰度(kurtosis)。

4.病理分析

组织病理学评估包括病理类型、组织学分级、腋窝淋巴结转移情况以及ER、PR、HER2、Ki-67表达情况的检测。组织学分级采用Nottingham分级系统进行评估，将Ⅰ级定义为低级别组，Ⅱ级、Ⅲ级定义为高级别组[10]。根据腋窝淋巴结是否转移分为淋巴结阳性组和淋巴结阴性组。ER、PR 判定标准参考《乳腺癌雌、孕激素受体免疫组织化学检测指南(2015版)》[11]：ER、PR细胞核染色≥1%定义为阳性，反之为阴性。

HER2判定标准参考《乳腺癌HER2检测指南(2019版)》[12]：HER2标记为阳性()或原位杂交检测为HER2基因扩增时定义为HER2阳性。Ki-67根据《中国抗癌协会乳腺癌诊治指南与规范(2021版)》标准[13]：>20%为高表达，≤20%为低表达。基于免疫组化结果将乳腺癌分为Luminal A型、Luminal B型、HER2过表达型和三阴性型4种分子亚型[14]。

5．统计学分析

采用SPSS 26.0软件进行统计学分析。计量资料以平均值±标准差表示，计数资料以频数(%)表示，采用Kruskal-WallisH检验比较IVIM-DWI直方图参数在四组分子亚型间的差异，Logistic逐步回归法进行预测模型的建立，先纳入D值、D*值、f值所有直方图参数，再选择向前逐步：(Conditional条件法)筛选变量，得到预测分子亚型、预后因素模型的二元logistic回归方程及预测概率。采用MedCalc软件绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线，得到各模型的曲线下面积 (area under curve，AUC)、敏感度及特异度。以P<0.05为差异有统计学意义。

结 果

1．患者一般资料

就拿2018年9月原创版所刊姬皓婷的《那又怎么样》一文来说，初看平平常常，再看却意味深长。生活中的烦恼被明智的处事态度一扫而净，顿时体悟到“我笑世界皆笑”的旨义，让我联想到修心化性的重要。性格良好，心态转变，去除阴翳，葆有正能量，一身正气，遇事想得开、看得淡、放得下，就会心晴天不阴。处事顺遂、定得住位，守好自身，不被负面情绪所劫持，笑对万象，才能健康快活地过好每一天。

本研究纳入105例乳腺癌患者，均为女性、单发病灶，年龄30～77岁，平均(55±13)岁；病灶最大横截面直径为8.39～49.50 mm，中位数23.26 mm；肿块型81例(77.1%)，非肿块型24例(22.9%)；组织学分级1级2例(2.3%)，2级63例(72.4%)，3级22例(25.3%)(部分穿刺活检病例无组织学分级信息)；腋窝淋巴结阳性48例(53.3%)，阴性42例(46.7%)(部分穿刺活检病例无淋巴结相关信息)；病理类型均为非特殊类型浸润性乳腺癌，按分子亚型分类，Luminal A型29例(27.6%)，Luminal B型42例(40.0%)，HER2过表达型20例(19.1%)，三阴性型14例(13.3%，图1)；Ki-67高表达68例(64.8%)，低表达37例(35.2%)。

图1 三阴性型乳腺癌患者，女，32岁，R-IDC(非特殊类型)，组织学3级。肿瘤大小为27.4 mm×20.3 mm×31.5 mm，ALN 3/13。ER(-)，PR(-)，HER2(-)，Ki-67约70%。 a)D值伪彩图；b)D值直方图；c)D*值伪彩图；d)D*值直方图；e)f值伪彩图；f)f值直方图。

2．不同分子亚型乳腺癌IVIM-DWI直方图定量参数分析

D值的平均值、中位数、10th、90th及偏度在四组间差异有统计学意义(P<0.05)；D*值的所有直方图参数在四组间差异均有统计学意义(P<0.05)；f值的最小值、最大值、平均值、中位数及偏度在四组间差异有统计学差异(P<0.05，表1)。

表1 不同分子亚型间IVIM-DWI直方图参数比较结果

3．构建基于IVIM-DWI直方图参数的乳腺癌分子亚型预测模型

表2 不同分子亚型乳腺癌预测模型的ROC曲线分析结果

4．构建基于IVIM-DWI直方图参数的乳腺癌预后因素预测模型

表3 乳腺癌预后因素预测模型的ROC曲线分析结果

讨 论

双指数模型IVIM-DWI通过多b值区分组织扩散和灌注，较传统的DWI能提供更多的微环境信息。本研究探讨了IVIM-DWI定量参数直方图分析评估浸润性乳腺癌分子亚型及预后因素的价值，通过Logistic逐步回归法共建立了6个预测模型，研究结果显示除了预测组织学分级的模型外，其余预测模型AUC均大于0.7，最高可达0.874。研究结果表明基于IVIM-DWI定量参数直方图构建的模型能较好地预测浸润性乳腺癌的分子亚型及部分预后因素。

1．IVIM-DWI定量参数直方图评估乳腺癌分子亚型

2．IVIM-DWI定量参数直方图评估乳腺癌预后因素

安婷婷等[19]的研究表明乳腺癌分级与D值呈负相关，与D*值呈正相关，f值组间差异无统计学意义(P>0.05)。刘瑜琳等[20]研究指出D值、D*值的直方图参数与乳腺癌Ki-67增殖指数存在相关性。本研究没有对IVIM直方图参数与乳腺癌预后因素进行Spearman相关性分析，而是进一步使用Logistic回归构建预测预后因素的模型。本研究中除组织学分级预测模型外，淋巴结转移、Ki-67表达情况的预测模型AUC均大于0.7，具有良好的诊断效能，Ki-67表达情况预测模型的诊断效能较淋巴结转移预测模型高(AUC分别为0.810、0.718)。冯雯等[17]的研究中基于Logistic回归的诊断模型较单个直方图参数(AUC均>0.5)具有更高的诊断效能，其中鉴别Ki-67表达情况的模型效能最高，AUC为0.861(95%CI：0.761～0.960)，与本研究结果相似。Ki-67是一种与有丝分裂关系密切的蛋白质抗原，是反映细胞增殖情况的指标，其数值越大，表示肿瘤细胞密度越高，导致水分子扩散受限，D值降低。本研究Ki-67表达情况预测模型同时纳入了Dmedian、Dskewness，提高了模型的诊断效能。虽然淋巴结转移预测模型同时纳入了D值、D*值及f值直方图参数，但模型的诊断效能没有只纳入D值的Ki-67表达情况预测模型高，分析其原因，可能是由于淋巴结状态与IVIM定量参数的相关性较弱。车树楠等[10]、李晓芳等[21]研究表明双指数模型各参数在淋巴结阴性组与阳性组间差异无统计学意义(P>0.05)，通过病灶的IVIM参数判断腋窝淋巴结是否转移仍有待进一步研究。

本研究存在以下局限性：①样本量相对较小，尤其是三阴性型乳腺癌病例占比少，可能对结果造成一定的偏差；②手动勾画ROI可能导致肿瘤边界存在人工偏差，应用自动分割算法可以减少人为偏差；③本研究采用的直方图分析方法，只是影像组学的一阶特征，后续将进一步运用影像组学的方法进行更深入的研究。

综上所述，基于IVIM-DWI定量参数直方图构建的模型能较好地预测乳腺癌分子亚型和部分预后因素，可为乳腺癌患者个性化治疗提供更多有价值的信息。