表觀擴散系數直方圖區分腫塊型乳腺癌分子亞型的價值

吳莎莎，于曉軍，李芹，陳永升，牛慶亮*

乳腺癌是目前中國女性發病率最高的惡性腫瘤之一，且近20年以來乳腺癌的發病率呈較高的上升趨勢[1]。根據St Gallen 2013共識[2]，依據免疫組化方法檢測的ER、PR、HER-2、Ki-67結果將乳腺癌分為Luminal A型、Luminal B型、三陰性乳腺癌及HER-2過表達型乳腺癌。乳腺癌分子亞型與個體化治療方案的選擇及復發風險的預測關系密切。不同分子亞型的乳腺癌MRI影像特征也有顯著不同[3]。

MRI檢查在乳腺癌的診斷、治療方案的制訂和療效評估方面有著重要價值。其中擴散加權成像(diffusion-weighted imaging，DWI)掃描時間短，無需注射對比劑，可以反映病變組織內水分子的擴散運動，且表觀擴散系數(apparent diffusion coeff icient，ADC)值可定量反映惡性腫瘤內水分子擴散受限的程度。目前，國內外文獻中少見有對于不同分子亞型乳腺癌ADC直方圖參數的研究，且既往有關研究也多數在腫瘤的單一層面繪制感興趣區(region of interest，ROI)以獲得腫瘤局部的平均ADC值[4-5]，未能利用腫瘤的整體ADC信息，不能完全反映腫瘤的異質性。本研究通過在ADC圖像上勾畫3D ROI，得到相應的ADC直方圖，對不同分子亞型乳腺癌ADC直方圖各參數(偏度、峰度及標準差)和各ADC值進行探討，旨在為不同分子亞型乳腺癌的臨床治療及預后判斷提供更多信息。

1 材料與方法

1.1 一般資料

收集2014年4月至2016年7月在濰坊市中醫院行乳腺MRI檢查，并經穿刺活檢或手術證實的腫塊型乳腺癌患者59例。患者均為女性，年齡28～69歲，平均年齡(50.88±8.85)歲。所有患者行乳腺MRI檢查前均未行穿刺、手術等有創性檢查及放化療治療。

1.2 MRI檢查方法

采用GE公司Signa HDxt 3.0 T MR設備，8通道乳腺專用相控陣線圈。掃描時患者取俯臥位，乳頭居中，雙側乳腺自然懸垂于乳腺線圈內。所有患者均行乳腺MRI平掃、MRI動態增強掃描(dynamic contrast-enhanced MRI，DCE-MRI)及DWI檢查。動態增強掃描：采用3D-vibrant序列，先行蒙片掃描，經肘前靜脈團注G d-DTPA，之后以20 ml等滲生理鹽水沖管，對比劑用量0.1 mmol/kg，注射流率2 ml/s。DWI掃描參數：采用SE-EPI序列，b值=0、800 s/mm2，TR=8300 ms，TE=63.6 ms，層厚5 mm，層間隔6 mm，矩陣256×256，Nex=4。

1.3 圖像分析

將DWI圖像傳輸至GE AW 4.6專用工作站利用Functool 軟件重建出b=800 s/mm2的ADC圖像，將ADC圖像導入Omnikinetics軟件。由兩名高年資乳腺MRI診斷醫師，參照乳腺MRI平掃及動態增強圖像，確定腫瘤邊緣，在ADC圖像上沿病灶邊緣逐層勾畫ROI，合并生成3D ROI，重建出ADC直方圖。并記錄直方圖參數，包括偏度、峰度、標準差、ADCmin、ADCmax、ADCmean、ADC5%、ADC10%、 ADC25%、ADC50%、 ADC75%、ADC90%、ADC95%。

1.4 統計學方法

應用SPSS 19.0統計學軟件，行正態性分布及方差齊性檢驗，其中符合正態性分布數值用“均數±標準差”表示，不符合正態分布數值用“中位數±四分位間距”表示。符合正態性分布且方差齊性數據采用單因素方差分析進行組間比較，P＜0.05表示各參數組間差異有統計學意義。非正態分布和(或)方差不齊數據采用非參數檢驗Kruskal-Wallis H檢驗，P＜0.05表示3組不同分子亞型乳腺癌的參數差異有統計學意義；再用Mann-Whitney U檢驗進行兩兩比較，P＜0.05表示兩兩之間差異有統計學意義。應用medcalc軟件對差異有統計學意義的參數進行受試者操作特性(receiver operating characteristic，ROC)曲線分析，得到曲線下面積(area under curve，AUC)，并根據約登指數確定靈敏度、特異度、95%置信區間及P值。

2 結果

2.1 一般資料

59例乳腺癌患者均為單側乳腺發病，其中Luminal型31例，三陰性15例，HER-2過表達型13例；浸潤性導管癌52例，浸潤性小葉癌3例，導管原位癌4例；最小病灶1.0 cm×1.5 cm，最大病灶5.0 cm×5.0 cm。乳腺癌病灶在DWI圖像表現為相對高信號，ADC圖像呈較低信號。典型病例的乳腺MRI圖像、病理圖片及ADC直方圖見圖1～3。

2.2 不同分子亞型乳腺癌ADC直方圖參數組間比較

Luminal型、三陰性、HER-2過表達型乳腺癌的偏度分別為0.625±0.703、0.516±0.595、0.024±0.650，其中Luminal型乳腺癌與HER-2過表達型的偏度差異有統計學意義(P=0.008)。Luminal型、三陰性、HER-2 過表達型乳腺癌的ADC95%值分別為1.058±0.396、1.106±0.316、1.386±0.307，HER-2過表達型乳腺癌與Luminal型、三陰性乳腺癌比較差異均有統計學意義(P=0.008、0.044)；3種分子亞型乳腺癌的ADC25%值、ADC50%值經Kruskal-Wallis H檢驗，P＜0.05，再進行兩兩比較，差異無統計學意義(P＞0.05)。HER-2過表達型乳腺癌的其余各百分位ADC值及ADCmin、ADCmax、ADCmean及標準差均大于Luminal型、三陰性乳腺癌，但兩兩比較差異均無統計學意義(表1)。

表1 不同分子亞型乳腺癌直方圖參數組間比較(×10-3 mm2/s)Tab. 1 Comparison of histogram parameters between different molecular subtypes of breast cancer (×10-3 mm2/s)

續表1 不同分子亞型乳腺癌直方圖參數組間比較(×10-3 mm2/s)Tab. 1(Cont) Comparison of histogram parameters between different molecular subtypes of breast cancer (×10-3 mm2/s)

表2 偏度、ADC95%值在鑒別不同分子亞型乳腺癌中的診斷價值Tab. 2 The diagnostic value of skewness and ADC95% in different molecular subtypes of breast cancer

2.3 ADC直方圖參數區分不同分子亞型乳腺癌的診斷效能

將偏度、ADC95%值進行ROC曲線分析，根據最大約登指數得出AUC、敏感度、特異度、95%置信區間及P值(表2)，偏度診斷HER-2過表達型與Luminal型乳腺癌的AUC=0.739，靈敏度、特異度分別為0.581、0.846。ADC95%值診斷HER-2過表達型與Luminal型乳腺癌的AUC=0.720，靈敏度、特異度分別為0.516、0.923；ADC95%值診斷HER-2過表達型與三陰性乳腺癌AUC=0.744，靈敏度、特異度分別為0.533、0.923。但偏度、ADC95%值鑒別HER-2過表達型與Luminal型乳腺癌的AUC比較差異無統計學意義(P=0.846)。

3 討論

3.1 乳腺癌分子分型及其臨床意義

乳腺癌是一種高度異質性腫瘤[6]。在臨床工作中有相當一部分乳腺癌患者盡管其組織學分型、臨床分期及治療方案相同，但不同患者的治療反應及預后卻有很大差異，這也反映了乳腺癌是一種高度異質性的腫瘤。乳腺癌臨床所表現的復雜生物學行為由其內在基因表型的異質性所決定。St Gallen 2013共識[2]采用既往根據臨床-病理因子的乳腺癌亞型替代分類方法，依據免疫組化結果(ER、PR、HER-2、Ki-67表達水平)將乳腺癌分為不同的分子亞型，包括Luminal A型、Luminal B型、Basal-like型(以ER-、PR-、HER-2表達為特點)、HER-2過表達型等，并根據患者乳腺癌分子亞型選擇合理的個體化治療方案。其中Luminal型(包括Luminal A型、Luminal B型)由于ER陽性表達，內分泌治療仍是其標準治療方案；HER-2過表達型多采用靶向治療聯合化療的方案；Basallike型主要為三陰性，化療敏感性相對較高，多項研究發現其對新輔助化療敏感，尤其是病理完全緩解率高于非三陰性乳腺癌，但總體預后差[7-8]。

3.2 ADC直方圖與腫瘤異質性

乳腺DWI可以將腫瘤組織內水分子的擴散受限程度差異以ADC值的形式體現出來，ADC值可以從分子水平反映腫瘤局部水分子擴散變化情況，在一定程度上能反映腫瘤的生物學行為及腫瘤異質性[9]。研究[10-12]認為，ADC值在鑒別乳腺病變的良惡性、區分不同病理類型與分級以及預測乳腺癌患者預后方面有較大應用價值。以往相關研究多在腫瘤單一層面圖像上勾畫ROI，以獲得腫瘤局部的平均ADC值[4-5]，而腫瘤局部的ADCmean不能全面反映腫瘤內部水分子擴散受限情況及異質性。本研究采用ADC直方圖分析可反映所選感興趣區域內所有體素值的分布情況，并獲得各百分比ADC值、ADCmin、ADCmax、ADCmean以及直方圖分布的偏度、峰度和標準差，全面反映所選區域腫瘤細胞的異質性程度。目前ADC直方圖分析已應用于多種部位病灶的研究[13-15]，且有研究認為[16]ADC直方圖分析獲取的一系列參數用于回顧性分析具有較好的可重復性。

3.3 乳腺癌不同分子亞型ADC直方圖對比分析

直方圖偏度是描述頻數分布偏離對稱性程度的特征數，偏度為0時曲線呈正態分布，當偏度＞0時，曲線呈正偏態，即更多的數值分布在均值的左側；相反，偏度＜0時，曲線呈負偏態，更多數值分布在均值的右側。偏度的絕對值越大，頻數分布偏離均數的程度越大。本研究顯示，3種分子亞型乳腺癌的偏度均為正值，HER-2過表達型偏度(0.024±0.650)較另外兩型小，且HER-2過表達型與Luminal型比較差異有統計學意義(P=0.008)。分析原因可能是由于Luminal型乳腺癌ER多陽性表達，雌激素與ER形成激素-受體復合物，通過加速轉錄調控基因表達進程，促進腫瘤細胞生長、增殖，單位體積內細胞密度增加，導致偏度大，可以與HER-2過表達型乳腺癌相鑒別。

HER-2過表達型乳腺癌ADC95%值與Luminal型、三陰性比較差異均有統計學意義(P=0.008、0.044)，這可能是由于HER-2通過誘導血管內皮生長因子增加了腫瘤血管形成，使得癌灶內微循環灌注增加，腫瘤間質成分增加程度較腫瘤實質增加程度高，局部細胞密集程度較其他亞型乳腺癌小，導致ADC值相對增高。Jeh等[17]研究也顯示，HER-2陽性表達組較陰性組ADC值高。此外，國內也有作者在對非腫塊型乳腺癌的研究中顯示ADC值與HER-2陽性表達存在正相關[18]。除此之外，筆者認為HER-2高表達導致乳腺癌病灶內壞死部分相對另外兩型增多，也會導致各百分比ADC值增高。

峰度是描述頻數分布陡緩程度的特征數，正態分布情況下，峰度為3，峰度＞3說明觀察量更集中，峰度＜3說明觀測量相對分散。本組病例中3種分子亞型乳腺癌峰度均＞3，三者之間差異均無統計學意義。HER-2過表達型乳腺癌的其余各ADC值較另外兩型乳腺癌高，但差異均無統計學意義，這可能是由于乳腺癌細胞增殖是多因素共同作用的結果，ADC直方圖反映的雖是病變整體信息，但本研究只分析了不同分子亞型乳腺癌的ADC信息，未考慮其與乳腺癌病灶大小、病理類型及組織學分級的關系。

本研究認為不同分子亞型乳腺癌ADC直方圖參數偏度及ADC95%值組間比較差異有統計學意義，反映了ADC直方圖參數可以在一定程度上反映不同分子亞型乳腺癌的不均質性，對乳腺癌分子亞型的預測及個體化治療方案的選擇有一定臨床價值。

本研究也存在許多不足，首先，本組病例數相對較少，各不同分子亞型乳腺癌樣本量還需擴大；其次，所收集病例以Ⅱ、Ⅲ期浸潤性導管癌為主，未對不同病理類型及不同分期乳腺癌進行比較，也未將病灶大小作為一個因素考慮在內；另外，盡管本研究逐層勾畫了ROI并生成3D ROI，最大程度地減少抽樣誤差，但在ADC圖的重建配準過程中也難免產生偏差。