MR擴散加權成像表觀擴散系數與乳腺浸潤性導管癌病理分級相關性研究

張衛，蘇丹柯，羅寧斌，金觀橋，謝東，韋葦，黃向陽，康巍

廣西醫科大學附屬腫瘤醫院影像中心， 南寧 530021

隨著MR技術的不斷發展，擴散加權成像(diffusion-weighted imaging，DWI)作為MR功能學成像，已廣泛應用于乳腺癌疾病的診斷，且有較高的敏感度及特異度。目前，DWI是MR探測活體水分子布朗運動的唯一手段，通過表觀擴散系數(apparent diffusion coefficient，ADC)判斷水分子布朗運動的受限情況[1-2]。乳腺浸潤性導管癌不同病理分級間的腫瘤細胞密度、異型性及細胞內外容積大小等不同，對水分子熱運動的情況影響不同。目前，國內外文獻[3-5]均對乳腺癌不同病理分級與ADC值的相關性進行過探討，但由于感興趣區(region of interest，ROI)及測量方法不同，得出的結論亦不盡相同。本研究利用ADCmean和ADCmin對乳腺癌不同病理分級有無相關性進行探討，以期得出更能反映乳腺癌病理分級的ADC值。

1 材料與方法

1.1 臨床資料

收集我院2011年5月-2013年5月期間經術后病理證實乳腺癌66例，術前2～6周內均行MR檢查，入組病例均為女性，年齡32～76歲，平均年齡51.61歲。入組病例均經有經驗的病理科醫生進行HE染色及病理分級。

1.2 設備和掃描方法

受檢者取俯臥位，采用西門子公司Magnetom Avanto l.5 T超導磁共振儀，專用乳腺相控陣線圈，雙側乳腺自然懸垂于線圈，MR常規序列掃描參數：T1WI-FLASH，TR 8.6 ms，TE 4.7 ms；T2WI-TIRM，TR 5600 ms，TE56 ms,TI170 ms；動態增強掃描(DCE-MRI)，TR4.43 ms，TE1.73 ms，層厚1 mm(連續無間斷掃描)，Flip angle 10°，FOV340×340 mm，矩陣=512×338。對比劑采用釓噴酸葡胺(Gd-DTPA)，劑量0.1 mmol/kg，速率2 ml/s，對比劑團注結束后以相同速率注入20 ml生理鹽水。增強前行蒙片掃描，注入對比劑后延遲25 s連續掃描5次；DWI序列使用單次激發平面回波成像(echo-planar imaging，EPI)技術取2個不同的擴散敏感系數b=0 s/mm2～800 s/mm2，TR5800 ms，TE83 ms圖像輸入西門子配套工作站，軟件版本NU-MARIS 4自動生成ADC圖。

1.3 ADC值測量

ROI劃取整個病灶避開較明顯的壞死、液化、出血、囊變及鈣化區(參考T1WI、T2WI及DCE-MRI)等作為ROI，進行ADC值測量，取ROI的ADC均值及最小值，分別定義為ADCmean和ADCmin。ADC值測量均由放射科有經驗的醫生進行測量。

1.4 乳腺癌病理分級及分組

采用Elston和Ellis改良的Bloom-Richardson半定量分級法[6]，根據腺管形成、核多形性異型性、核分裂像計數3項指標進行評分：(1)腺管形成＞75%為1分，10%～75%為2分，＜10%為3分；(2)核多形性異型性：相當于正常導管上皮、規則、一致為1分；大于正常導管上皮2.5倍，明顯多形異形為3分；中間大小，中度多形異形為2分；(3)核分裂像計數：在細胞生長活躍區，視野直徑0.44 mm，視野面積0.152 mm2，計數(/10HPF)核分裂0～5個為1分；6～10個為2分；≥11個為3分。以上3項相加，總分3～5分為Ⅰ級，分化好；6～7分為Ⅱ級，中分化；8～9分為Ⅲ級，分化差。首先依據以上病理分級將Ⅰ級、Ⅱ級、Ⅲ級相應的ADC值分為1、2、3三組；其次依據預后復發評估的不同分為A、B、C三組，將病理Ⅰ級且不伴有淋巴結轉移納入A組，病理Ⅱ級且不伴有淋巴結轉移納入B組，任何病理分級伴有淋巴結轉移的及病理Ⅲ級納入C組[5-6]。

1.5 統計學分析

計量資料以平均數±標準差(x±SD)表示，檢驗標準設定α=0.05，采用 SPSS19.0統計軟件進行單因素方差分析(One-way ANOVA)、LSD檢驗、Spearman等級秩相關，分析ADC值與不同病理分級間是否存在相關性。

圖1 浸潤性導管癌病理Ⅰ級。A為ADC圖，右乳外上象限見略低信號結節，ADCmean=1.368×10-3 mm2/s，ADCmin=1.062×10-3 mm2/s；B為病理圖，鏡下腺管＞75%，細胞排列規則一致，異性型少，未見核分裂，病理分級為Ⅰ級(HE染色，×100)圖2 浸潤性導管癌病理Ⅱ級。A為ADC圖，左乳內下象限見稍低信號結節，ADCmean=0.97×10-3 mm2/s，ADCmin=0.74×10-3 mm2/s；B為病理圖，部分腺管形成，細胞多形性和異性型較明顯，核漿比增大，核深染，病理分級為Ⅱ級(HE染色，×100)圖3 浸潤性導管癌病理Ⅲ級。A為ADC圖，右乳外下象限見低信號腫物，ADCmean=0.896×10-3 mm2/s，ADCmin=0.444×10-3 mm2/s；B為病理圖，細胞排列松散，細胞大小不一，形狀各異，細胞核大深染，病理分級為Ⅲ級(HE染色，×100)Fig.1 Invasive ductal carcinoma grade Ⅰ,A:ADC map，hypointensity node in upper outer quadrant of the right breast,ADCmean=1.368×10-3mm2/s,ADCmin=1.062×10-3 mm2/s; B:Photomicrograph，an invasive ductal carcinoma SBR gradeⅠ，tubule formation ＞75%，normal pancreatic ductal epithelial,regular and fairly uniform(hematoxylin-eosin staining,original magnifi cation 100×).Fig.2 Invasive ductal carcinoma g rade Ⅱ,A:ADC map，hypointensity node in inferior inner quadrant of the left breast,ADCmean=0.97×10-3 mm2/s，ADCmin=0.74×10-3mm2/s; B:Photomicrograph,an invasive ductal carcinoma SBR gradeⅡ,nuclear pleomorohism was moderate,nuclear cytoplasm ratio increases,nuclear stained( hematoxylin-eosin staining,original magnification 100×).Fig.3 Invasive ductal carcinoma grade Ⅲ,A :ADC map，hypointensity node in inferior outer quadrant of the right breast,ADCmean=0.896×10-3mm2/s，ADCmin=0.444×10-3mm2/s.B:Photomicrograph,an invasive ductal carcinoma SBR gradeⅢ，nuclear pleomorphic was obviously,nuclear stained( hematoxylin-eosin staining,original magnifi cation 100×).

2 結果

在病理分級(即1～3)組中，采用One-way ANOVA檢驗，ADCmean值(F=0.963，P=0.387)在組內不存在統計學差異，ADCmin值(F=23.793，P=0.000)在組內差異顯著，再對ADCmin值進行LSD檢驗兩兩比較(表1)。在預后復發(即A～C)組中，采用One-way ANOVA檢驗，ADCmean值(F=3.465，P=0.037)與ADCmin值(F=56.726，P=0.000)在組內差異均存在統計學意義，再經LSD檢驗進行兩兩比較，ADCmean值僅在B與C間差異顯著,ADCmin值在各組間均差異顯著(P＜0.05)(表2)。對ADCmin值采用Spearman等級秩相關分析，ADCmin值在1～3組及A～C組中相關系數r分別為－0.615(P=0.000＜0.01)、－0.754(P=0.000＜0.01)。浸潤性導管癌病理Ⅰ級、Ⅱ級、Ⅲ級相關圖見圖1～圖3。

3 討論

DWI是一種MR功能成像，是目前可以探測活體水分子熱運動(布朗運動)惟一一種無創性檢查，通過ADC值進行量化。現已證實ADC值對乳腺良惡性病變鑒別有較高的敏感性和特異性[7]。ADC受多種因影響，如細胞密度、細胞的排列方式、細胞外容積大小、細胞漿比、細胞膜等膜結構、大分子物質的吸附作用等影響。組織分化程度越低，細胞密度增加、排列緊密、細胞外容積減小，且腫瘤細胞內胞核增大、細胞器增多、胞漿減少致細胞內水分子運動減慢，故ADC值也越低。

3.1 ADC值與乳腺癌病理分級、預后復發組的相關性

本研究結果顯示，ADCmean值在病理分級、預后復發組中均值差異均無統計學意義，與Kim SH等[5]報道的ADC值與傳統預后因素如腫瘤大小、腋窩淋巴結轉移情況、病理分級不具有相關性的結論一致。但Costantini M等[3]及鄧丹瓊等[4]指出乳腺癌病理級別越高，單位面積內腺管結構數量越多、腫瘤細胞密度越大及細胞異型性越顯著，細胞核漿比就越大，細胞外容積就越小，水分子擴散受限就越顯著，導致ADC值越低。因此，ADC值與病理分級具有相關性，乳腺癌的ADC值可以預測乳腺癌的分化程度，但鄧丹瓊等[4]報道的Ⅰ級(1.09×10-3mm2/s)、Ⅱ級(0.58×10-3mm2/s)、Ⅲ級(0.2×10-3mm2/s)值，與Costantini M等[3]報道的Ⅰ級(1.25×10-3mm2/s)、Ⅱ級(1.02×10-3mm2/s)、Ⅲ級(0.92×10-3mm2/s)和筆者的結果差異均較大,而本研究結果ADCmin值在病理分級、預后復發組中具有一定的相關性，以上種種究其原因，可能與以下方面有關。

乳腺浸潤性導管癌的病灶內纖維化、微小液化及壞死區、黏液等不同病理成分對ROI內ADC值特別是最大值的影響，造成局部測量的ADCmean對腫瘤病理特性的反映存在一定的差異性[8]。

乳腺癌腫瘤內微血管密度(microvascular vessel density，MVD)、血管內皮生長因子表達(vascular endothelial growth factor，VEGF)等原因，導致乳腺腫瘤細胞生長速度不同，引起腺管數量、核多形性異型性及核分裂像數目不等，從而造成腫瘤內部水分子擴張受限程度不一致，Hirano M等[8]指出病灶內ADC最大值反映的是細胞最疏松區域，ADC最小值反映的是細胞最密集區域，所以，局部ADC值測量及病灶整體ADCmean值對腫瘤本身不同區域的細胞密度、細胞外容積等表達程度有一定的差異性，加上腫瘤病灶內纖維化、微小壞死灶等影響，特別是對ADC最大值的影響，導致ADC均值對腫瘤病理特性的反映存在一定的差異，ADCmin值可以更為準確的反映腫瘤內部病理分級程度、不同病理級別腫瘤分化的差異性[8]，本研究結果也顯示ADCmin值與病理分級具有一定的相關性。

Liu Y等[9]報道乳腺癌發生腋窩淋巴結轉移的VEGF表達增加，乳腺癌VEGF表達增加，腫瘤內出現大量的新生毛細血管，引起腫瘤內MVD增加，這與Kanngurn S等[10]報道乳腺腫瘤MVD與腋窩淋巴結轉移呈正相關結論一致，腫瘤內MVD增加，腫瘤細胞生長加快，促使細胞外容積變小，細胞密度增加，從而導致水分子擴散受限，ADC值減低。Pervez S等[11]發現腫瘤S期細胞比例(S-phase fraction，SPF)增高常伴有淋巴結轉移，S期是DNA合成和復制的時期，SPF值是反映腫瘤增殖的較好指標，SPF值增大，腫瘤細胞增生活躍，細胞倍增時間短，細胞密度、核漿比增大，導致水分子擴散越受限，ADC越低。由此可以發現伴有腋窩淋巴結轉移的乳腺腫瘤，大部分會伴有VEGF表達、MVD及SPF值較高，導致乳腺腫瘤ADC值較低，因此，乳腺癌伴有腋窩淋巴結轉移的病灶ADC值常較低，這可能是導致ADCmin與A、B、C相關性較ADCmin與乳腺癌病理分級相關性密切的重要因素。

因此，本研究認為ADCmean與ADCmin選擇不同對腫瘤病理分級、傳統預后因素相關性評估存在差異，ADCmin值更能反映腫瘤的病理特征。

綜上所述，ADCmin值可以作為對乳腺癌術前治療方案的制定及預后復發進行初步評估的一種指標，ADCmin值與病理分級、預后復發組內具有一定的相關性，特別與A、B、C三級相關密切，呈顯著負相關。

表1 乳腺癌不同病理分級的ADC值測量結果及經LSD檢驗組內進行兩兩比較結果Tab.1 Results of ADC values in different histopathologic grades of breast cancer and the results of pairwise comparions within groups examined by LSD test

表2 乳腺癌不同預后分組的ADC值測量結果及經LSD檢驗組內進行兩兩比較結果Tab.2 Results of ADC values in different prognostic groups of breast cancer and the results of pairwise comparions within groups examined by LSD test

3.2 本研究的局限性

本研究病理Ⅰ級病例數較少，乳腺癌伴有腋窩淋巴結轉移的病例未經免疫組化標記VEGF、MVD及SPF，存在一定的局限性，有待增加病例數及免疫組化標記后進一步研究。

[References]

[1]He ZY,Mangroo A,Li ZY,et al.Estimation of DWI and DCE-MRI in the small mass lesions of the breast on MR imaging at 3.0 T.Chin J Magn Reson Imaging,2012,3(2):120-124.何之彥,Ateelesh Mangroo,李志宇,等.3.0T MR擴散加權和動態增強對乳腺小腫塊性病灶的診斷價值.磁共振成像,2012,3(2):120-124.

[2]Wei W,Huang ZK,Long LL,et al.Diagnosis in 3.0 T MRI of infiltrating ductal carcinoma of breast.Chin J Magn Reson Imaging,2012,3(6):434-439.韋葦,黃仲奎,龍莉玲,等.乳腺浸潤性導管癌的3.0T MRI診斷.磁共振成像,2012,3(6):434-439.

[3]Costantini M,Belli P,Rinaldi P,et al.Diffusion-weighted imaging in breast cancer:relationship between apparent diffusion coefficient and tumor aggressiveness.Clin Radiol,2010,65(12):1005-1012.

[4]Deng DQ,Tu R,You XG,et al.Relevant Study of ADC Values on DWI and Histopathologic Classification of Breast Cancer.J Clin Radiol,2013,32(10):1428-1431.鄧丹瓊,涂蓉,尤小光,等.磁共振擴散加權成像ADC值與乳腺癌病理組織分級的相關性研究.臨床放射學雜志,2013,32(10):1428-1431.

[5]Kim SH,Cha ES,Kim HS,et al.Diffusion-weighted imaging of breast cancer:correlation of the apparent diffusion coefficient value with prognostic factors.J Magn Reson Imaging,2009,30(3):615-620.

[6]Elston CW,Ellis IO.Pathological prognostic factors in breast cancer.I.The value of histological grade in breast cancer:experience from a large study with long-term follow-up.Histopathology,1991,19(5):403-410.

[7]Wang YY,Chang XD,Fu JH,et al.Relationships between 3.0 T MRI features and prognostic factors of patients in breast invasive ductal carcinoma.Chin J Magn Reson Imaging,2014,5(2):132-137.王盈盈,常曉丹,付嬌慧,等.乳腺浸潤性導管癌3.0TMRI表現與預后因子相關性研究.磁共振成像,2014,5(2):132-137.

[8]Hirano M,Satake H,Ishigaki S,et al.Diffusion-weighted imaging of breast masses:comparison of diagnostic performance using various apparent diffusion coefficient parameters.AJR Am J Roentgenol,2012,198(3):717-722.

[9]Liu Y,Wang G,Xu WG,et al.Relevance of tumor angiogenesis in occurrence and development of breast cancer.National Medical Journal of China,2009,89(24):1687-1689.

[10]Kanngurn S,Thongsuksai P,Chewatanakornkul S.Chalkley microvessel but not lymphatic vessel density correlates with axillary lymph node metastasis in primary breast cancers.Asian pac J Cancer prev,2013,14(1):583-587.

[11]Pervez S,Khan MN,Nasir MI,et al.Comparative predictive value of three prognostic markers--S-phase fraction,pCNA and Mitotic count on axillary lymph node metastasis in carcinoma breast.J Ayub Med Coll Abbottabad,2007,19(1):3-5.