磁共振T1WI纹理分析预测直肠癌Her-2表达的可行性研究

范彦婷，杨晓彤

（聊城市人民医院磁共振室 山东 聊城 252000）

直肠癌是我国消化道恶性肿瘤的常见类型，多数发生于中下段且首次发现多为晚期[1]。目前Her-2的过表达已被证实与直肠癌的转移、预后以及靶向药的选择相关[2]。在治疗中Her-2是否处于过表达能起到制定个体化治疗方案的作用[3]。因此，检测Her-2是否处于表达具有重要临床意义，然而，临床判断Her-2是否处于过表达只能通过病理进行检测，对于不适于手术治疗与无法进行Her-2过表达检测的医院则无法获得Her-2相关数据。目前大量用于肿瘤研究中的图像纹理特征分析很好地解决了人眼限制的问题，纹理分析是一种量化图像的手段，图像的纹理分析能将肿瘤病变内细微像素变化的信号转为可视化数据的量化方法，能发现肉眼无法观察的组织病理病变[4]。本研究组提出科学假说，磁共振T1WI纹理分析能从直肠癌图像的微观层面量化数据进一步反映Her-2是否发生过表达，因此，本研究基于磁共振T1WI纹理分析预测直肠癌Her-2表达的可行性，帮助临床制定患者个体化治疗方案提供有效证据。

1 资料与方法

1.1 一般资料

本研究为回顾性研究，选取2021年1月—2023 年1 月在聊城市人民医院经病理诊断为直肠癌的患者143 例。纳入标准：术后获得肿瘤病理结果，并进行病理标本检测。排除标准：病理诊断属于直肠部其他肿瘤的患者。

1.2 方法

1.2.1 分组方法 获得术后病理结果，将Her-2表达阳性设为A组（n=67），Her-2表达阴性设为B组（n=76），记录患者临床资料与实验室检查。

1.2.2 设备 采用飞利浦3.0T MRI（PHILIPS Ingenia Elition）扫描，常规T1WI采用快速自旋回波序列，TR 400～700 ms，TE 10 ms，层厚5 mm，FOV 25 cm，激励次数：1。

1.3 纹理特征提取

将原始数据以导入ITK3.8.0软件进行勾画，将直肠癌层面ROI融合，输出ROI文件导入matlab2018中进行纹理特征提取。

1.4 Her-2检测

所有病理进行切片后甲醛固定，Her-2表达评价方法参照美国病理医生协会标准[5]：未见染色或＜10%为阴性，≥10%为阳性。

1.5 统计学方法

采用SPSS 22.0、matlab2018统计软件处理数据，符合正态分布的计量资料以均数±标准差（）表示，采用t检验；不符合正态分布的计量资料采用中位数及四分位间距[M（Q1，Q3）]表示，采用秩和检验。计数资料以频数（n）、百分率（%）表示，组间比较采用χ2检验，以P＜0.05为差异具有统计学意义。利用Lasso回归降维后进行二元Logistics筛选出预测Her-2表达的独立风险因素并建立模型。对独立风险因素与L Logistics预测模型绘制受试者工作特征（ROC）曲线分析诊断效能。

2 结果

2.1 基线资料比较

两组患者癌胚抗原、糖类抗原199、年龄、性别比例差异均不具有统计学意义（P＞0.05），见表1。

表1 两组一般资料、肿瘤标志物比较（）

表1 两组一般资料、肿瘤标志物比较（）

组别男/女年龄（images/BZ_15_1875_1021_1974_1069.png，岁）癌胚抗原（images/BZ_15_1875_1021_1974_1069.png，μg/L）糖类抗原199（images/BZ_15_1875_1021_1974_1069.png，U/mL）A组（n=67）32/3563.22±12.339.33±2.8143.44±7.22 B组（n=76）41/3566.33±15.838.85±3.4446.11±3.25 t[χ2][0.545]1.2980.9062.901 P 0.4600.2210.6430.108

2.2 纹理特征比较

共提取直肠癌图像ROI中167个特征，经过Lasso回归降维后的获得4个纹理特征值差异具有统计学意义（P＜0.05），见表2。

表2 两组纹理特征值比较[M（Q1，Q3）]

2.3 预测模型建立

二元logistics回归方程示空间自相关指数（Geary's C measure）、自相关（autocorrelation）为预测Her-2表达的独立风险因素（表3），建立预测模型为：Logit（P） =1.546+Geary's C measure×3.115+autocorrelation×2.842，Logit（P）的ROC曲线下面积为0.935，取阈值为2.5454时，灵敏度及特异度分别为95.5%、84.8%，见图1。

图1 具有统计学意义纹理特征与联合模型Logit（P）ROC曲线图

表3 单因素差异指标二元Logistics回归分析

3 讨论

Her-2是一种酪氨酸人类表皮生长因子，是酪氨酸激酶受体中的一种，在正常成人中可有少量表达，在肿瘤发生时会将信号由细胞膜和细胞间质转达遗传信息，Her-2高表达与肿瘤的转移、侵袭、肿瘤增殖相关[5]。现尚无一种准确的无创方法检测直肠癌Her-2表达方法，对于术前判断是否需要联合靶向药物抑制Her-2表达仍无很好的预测方案，目前均需术后病理进行判断。本研究两组患者基本资料与直肠癌肿瘤标志物癌胚抗原、糖类抗原199差异不具有统计学意义，表明肿瘤标志物无法预测Her-2表达高低，本研究中利用MRI图像直肠癌纹理特征分析则能有效预测Her-2表达情况。

本研究中提取的直肠癌纹理特征中经过降维后剩余四个差异显著的特征，可为直肠癌Her-2表达高低进行预测。Logistics回归结果显示空间自相关指数（Geary's C measure）、自相关（autocorrelation）为预测Her-2表达的独立风险因素，建立模型Logit（P）=1.546+Geary's C measure×3.115+autocorrelation×2.842。在模型Logit（P）中的纹理特征Geary's C measure表示的肿瘤图像中同一像素中相邻观察像素值是否具有相关性，在肿瘤中可以表现为肿瘤内部的异质性，若异质性大则空间自相关指数越大，代表肿瘤恶性程度高[6-7]。autocorrelation表示随机误差直接存在的相关性，在肿瘤中密度的不同可能会导致随机误差的相关性下降，因此越不均匀的肿瘤内部环境自相关越小[8-9]。本研究基于直肠癌图像中肿瘤内部的异质性、密度均匀性以纹理特征Geary's C measure、autocorrelation识别出预测Her-2表达的数据并定量，达到预测Her-2表达高低的目的。均匀性（uniformity）表示直肠癌图像中肿瘤的规则程度，纹理约杂乱无章均匀性越低，肿瘤则越倾向于恶性[10]，本次研究二元Logistics回归中均匀性未能成为独立危险因素，表面均匀性能间接反映直肠癌恶性程度，但无法进行Her-2表达的预测。

综上所述，基于磁共振T1WI纹理分析预测直肠癌Her-2表达的可行性，可为评估直肠癌增殖程度、指定个性化放化疗提供可靠的影像学证据。