动态对比增强磁共振成像在脑胶质瘤影像诊断中的研究进展

2023-08-04袁鹏翾通信作者

影像研究与医学应用 2023年8期

袁鹏翾，高阳（通信作者）

（内蒙古医科大学附属医院影像科内蒙古呼和浩特 010050）

脑胶质瘤（brian glioma，BG）是一种起源于为神经元提供支持功能的神经胶质细胞的原发性肿瘤，是脑内最为常见的原发性肿瘤之一，其具有发病率高、治愈率低、复发率高以及预后多样等一系列特点[1-3]。在2016 版世界卫生组织（WHO）的中枢神经系统肿瘤分类中，分子病理学首次被引进中枢神经系统WHO 的肿瘤分类之中，进一步形成了“联合诊断”的新模式，使得组织病理学和分子遗传学成为诊断胶质瘤分级的主要诊断依据[4]。2021年，WHO 在2016年的分类标准上进行了补充，进一步推进分子诊断在中枢神经系统肿瘤分类中的作用[5]。近年来，随着MRI 技术的快速发展，其能够从不同角度评价神经胶质瘤的生物学特性，而不只是局限于单纯的解剖学特征，对胶质瘤的术前诊断、鉴别诊断、预测预后、分子诊断等越来越可靠、准确，因此应用MRI 对胶质瘤患者的诊疗计划具有重大意义。本文将通过介绍磁共振功能成像中的动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging，DCE-MRI）的基本原理及临床应用情况的研究进行描述。

1 动态对比增强磁共振成像的基本原理

DCE MRI 成像技术通过快速连续的成像序列，获得能反映在注射对比剂前、中、后各期组织对一系列连续图像进行强化的动态增强过程的成像，然后再通过对应的计算机软件后处理，对图像信息展开分析，获得能够反映组织微循环功能的各项参数[6]。常用的定量参数包括：血管血浆体积分数（fractional blood plasma volume，Vp）、容量转移常数（volume transfer constant，Ktrans）、血管外细胞外间隙容积（fractional volume of the extravascular-extracellular space，Ve）和速率常数（the rate constant，Kep）等[7]。Ktrans被定义为对比剂从血管腔向血管外细胞外间隙（extracellular space，EES）渗透的速率，具有直接反映肿瘤微血管的通透性的特点；Ve值体现的是血管外细胞外空间容积分数，可以评价对比剂的渗透性，间接代表了肿瘤坏死或EES 和血管壁通透性中的细胞密度程度，并与Ktrans共同体现对比剂渗透至EES 的能力。因此，对Ktrans值产生影响的因素具有一定程度上影响Ve值的效果；Vp能够代表单位组织中血浆的容积；Kep值为Ktrans与Ve的比值，代表从位于EES 的对比剂反流入毛细血管腔的速率，Ktrans和Kep两者共同反映出肿瘤中血管新生的情况[8]。通过对微循环功能的参数进行分析，可以间接地推断出对比剂在组织或病变中扩布、流入以及廓清的情况，从而更为客观地分析出正常组织与病变组织的强化差异，有效减少正常脑组织与病变呈等信号所造成的漏诊及误诊，不仅能够从定量变化的角度解释病变的生理功能变化，还可以充分分析病变的形态学改变。

2 DCE-MRI的临床应用

2.1 DCE-MRI 对于胶质瘤病理分级诊断中的应用

将DCE-MRI 运用于评估肿瘤的病理分级已早有运用，DCE 灌注参数已被证明可诊断神经胶质瘤等级[9-13]，在这些研究中Ktrans值已充分显示出对胶质瘤进行病理分级的功效，而Ve却未被充分利用来对胶质瘤进行病理分级。在2013年Choi 等[14]的研究中，他们重点对DCE 中的参数Ve展开了探索，以更好地区分高级别和低级别胶质瘤，并试图评估渗透性参数Ve与表观弥散系数（apparent diffusion coefficient，ADC）值之间的相关性。但是，他们在研究中却发现ADC 值与DCE 中的参数Ve值并不具备相关性。在此之前，Mills 等[15]的研究中得出了类似结论。这一实际结果与理论存在着一定的偏差。理论上来讲，ADC 能够代表血管外间隙。在先前的研究中，ADC 被认为与肿瘤的细胞密度相关，他们认为ADC 值越低，则细胞密度越高，血管外间隙越小，并且血管外细胞间隙（Ve）也应与肿瘤细胞密度存在反比关系。因此，从理论上讲，Ve与ADC 应具有相关性。产生这种理论与实际不符的原因可能一方面是因为ADC值不仅受血管外细胞外间隙的影响，还受各种生理参数的影响，如毛细血管床灌注、通透性和肿瘤细胞密度等；另一方面则可能与模型缺陷相关，即只有对比剂从血管渗漏到EES 时才能测量Ve。因此，不能从未发生血管外对比剂渗漏或未灌注的组织中评估Ve，这导致了肿瘤中可能存在大量体素值极低或者无法测量的Ve以及广泛的ADC 值。

2.2 DCE-MRI 在胶质瘤鉴别诊断中的应用

中枢神经系统淋巴瘤（central nervous system leukemia，CNSL）和高级别胶质瘤（high-grade glioma，HCG）具有相似的MRI 表现和对比增强表现，因此有时很难将两者作区分。然而，以上两种具有高度侵袭性的肿瘤都会在一定程度上破坏血脑屏障，而DCE-MRI技术对血脑屏障破坏高度敏感，与肿瘤微血管生成密切相关，其参数具有评估肿瘤血管生成的能力，基于此，DCE-MRI 技术已被用于两者的鉴别诊断中。Murayama等[16]研究了22 例疑似或诊断为CNSL 和HGG 的Ktrans值直方图，发现CNSL 的Ktrans值显著高于HCG，Ktrans值的第30 百分位在区分CNSL 和HGG 方面具有最佳判别价值。一部分学者[17]也报道了类似的实验结果，他们研究了28 例胶质母细胞瘤和15 例中枢神经系统淋巴瘤，指出CNSL 表现出明显更高的Kep值及Ktrans值，并且认为Ktrans值对区分原发性中枢神经系统淋巴瘤和胶质母细胞瘤具有最佳鉴别价值。Zhao 等[18]通过DCE-MRI 对中枢神经系统淋巴瘤、脑转移瘤、高级别胶质瘤三者的鉴别展开了研究，发现CNSL 的Ktrans及Ve平均值明显高于HGG，而转移灶中Ktrans的平均值、Ve值和增强曲线下初始面积（initial area under the contrast-uptake curve，iAUC）显著高于HGG 中的相应值，且iAUC 具有最优秀的鉴别诊断效能，这可能是由于他们研究中纳入的多是血供丰富的转移瘤所导致（转移瘤的原发肿瘤是肾癌或肝癌）。在传统MRI 无法区分恶性病变的许多临床病例中（如HGG、CNSL 和转移灶），需要先进的MRI 技术，而DCE-MRI 技术显然已具备相应的鉴别诊断能力。

2.3 DCE-MRI 在胶质瘤患者评估预后价值的研究进展

DCE-MRI 除了应用于胶质瘤的分子分级诊断与病理分级诊断之外，也有一部分学者将目光投向了应用DCE-MRI 术前评估胶质瘤患者的生存预后价值。理论上，灌注参数与肿瘤血管和血管特性相关，而胶质瘤的病情进展和较差的存活率又与血管特性密切相关。因此，DCE-MRI 可能有助于辅助治疗方式的选择，并且用于预测患者的生存分析。Ulyte 等[19]在一项研究中对Ktrans、Vp、Ve、Kep展开了探索，以探究这些参数对患者无进展（predictors of progression-free，PFS）和总体生存（overall survival，OS）的关联。他们发现Vp的偏度是胶质瘤患者OS 的阴性预后因素，Kep的90%百分位数是胶质瘤患者OS 的阳性预后因素，而Ve的90%百分位数既是胶质瘤患者OS 的阴性预后因素，又是FPS的阴性预后因素，最终做出“Ve是胶质瘤患者OS 和FPS 最一致的预测因子”的结论。而另一些学者[20]应用感兴趣区热图分析DCE 与高级别胶质瘤患者生存的相关性时，却认为较高的Ktrans和Vp与较差的OS 相关：Bonekamp 等[21]对37 个高级别胶质瘤患者同样展开了类似的研究，他们则认为Ktrans是较差OS 的独立相关参数；Choi 等[22]使用直方图分析研究了61 例胶质母细胞瘤的DCE 图像，得出了较高的Ktrans和Ve与较差的OS 和PFS 相关的结论。Jensen 等[23]对混合诊断的胶质瘤、少突胶质瘤、脑膜瘤和其他组织学脑瘤患者的研究中，发现较高的肿瘤活动性肿瘤区域的Ve与较好的PFS 相关，较高的瘤周水肿的Ve与较好的OS 相关，他们与Ulyte 等的研究结果存在一定程度上的相似之处，即均不认为Ktrans是显著的生存预测因子。

2.4 DCE-MRI 在判断胶质瘤复发与假性进展的应用

近年来有一部分学者[24]对DCE-MRI 应用于区分胶质瘤复发（true tumor progression，PD）与假性进展（pseudoprogression，PsP）方面进行了探索。PSP 患者通常无需进一步治疗，因为其相对于PD 来说，神经恶化所引起的体征和症状更少，总生存期更长。但由于PSP 通常很难与PD 分开来，所以早期区分PSP 和PD成为困扰临床医生的一个难题。Jing 等[25]在对51 名手术后接受放、化疗的胶质母细胞瘤患者的回顾性研究中发现Vp、Ktrans的平均值及第90 百分位值较低与PsP 相关，另一部分学者[26]也得出了与之类似的结论。最近，Elshafeey 等[27]将来自DEC 的Ktrans图以及来自DSC 的rCBV 图中获得的影像组学特征结合，从而建立了一个全新的无创预测模型，这个全新的模型在区分PsP 和疾病进展PD 方面的判断能力均高于使用来自Ktrans或rCBV的单一影像组学特征构建的模型。因此，他们认为虽然PsP 和PD 具有相似的影像学外观，但它们包含隐藏在MRI 图像中的影像组学信息不同，可以提取并构建临床相关的预测模型，从而将PsP 与PD 区分开来。最后他们的结论是MRI 灌注的影像组学模型在区分PsP 和PD表现出高精度、灵敏度和特异度的优势，从而为无创识别PsP 与PD 方面提供了可靠的替代方案。

2.5 DCE-MRI 在胶质瘤分子层面上的分级诊断

基于2021 版WHO 指南，分子病理的检测对于胶质瘤的治疗及预后具有重要指导价值，其中异柠檬酸脱氢酶（isocitrate dehydrogenase，IDH）中任一基因突变提示患者预后优于相同级别、相同亚型、无突变的胶质瘤，1 号染色体的短臂和19 号染色体的长臂联合缺失及IDH 突变则提示患者的生存期较长，且对放、化疗更为敏感[28-29]。近年来，许多研究表明，DCE-MRI 参数除了在胶质瘤病理分级中有很好的表现外，在分子分型中也具有优秀的表现[30-31]。在能否通过DCE-MRI 的直方图分析来评估IDH1突变和血管内皮生长因子（vascular endothelial growth factor receptor，VEGF）的表达方面，HU 等[32]对此展开了探索。在他们的研究中，比较了IDH1突变型胶质瘤与IDH1野生型胶质瘤的Ktrans、Ve和VEGF的直方图参数，发现：与IDH1突变型胶质瘤相比，IDH1野生型胶质瘤中的VEGF表达显著增高，Ktrans和Ve的均值、标准差、50%百分位数、75%百分位数和90%百分位数的直方图参数对于鉴别IDH1野生型和IDH1突变型有意义，而其中Ktrans和Ve的第50 百分位数在鉴别IDH1突变型和IDH1野生型胶质瘤时具有最好的灵敏度和特异度。同时，他们得出了“在不考虑IDH1突变的情况下，胶质瘤中Ktrans和Ve的直方图参数与VEGF表达呈正相关的结论”。由此可以看出，目前利用DCE-MRI 预测胶质瘤的分子表型已发挥出较大的价值，随着研究的进一步深入，DCE-MRI 预测分子表型也将越来越准确可靠，能够为临床外科手术及内科治疗提供影像学依据。