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CT評估胃腸道神經內分泌瘤預后的價值分析

2018-05-23 03:16:35張士朋陳乃剛王彥潤俱京濤呂英剛
放射學實踐 2018年5期
關鍵詞:分析研究

張士朋, 陳乃剛, 王彥潤, 俱京濤, 呂英剛

神經內分泌腫瘤(neuroendocrine neoplasm,NEN)是起源于肽能神經元和神經內分泌細胞的異質性腫瘤[1]。其中,胃腸道神經內分泌腫瘤(gastrointestinal neuroendocrine neoplasm,GI-NEN)所占比例最大,約占55%~75%[2],且發病率逐年升高[3,4]。GI-NEN一般無典型的臨床癥狀及體征,大部分依靠胃鏡病理和術后病理才能發現。目前國內外研究一致認為GE-NEN的影像學特征具有一定的特異性且可以預測腫瘤的病理分級[5,6],另有研究證實GI-NEN 的腫瘤病理分級與患者預后相關[7]。然而目前針對CT評估GE-NEN預后的研究較少,其臨床應用價值尚不明確。本研究通過分析經病理證實的GI-NEN患者的CT影像資料,探討利用CT評估GI-NEN預后的可能性,以為患者提供精準和個體化的治療方案,改善預后。

材料與方法

1.病例資料

收集本院2010年1月-2015年1月經術后病理證實為GI-NEN的患者共48例,其中男28例,女20例。入組標準:①存有術后病理標本,且根據2010年的WTO標準[8]進行過KiG67或核分裂象的計數,并進行病理分級;②基本狀況、檢查檢驗結果、病程記錄等臨床資料完整;③接受術后隨訪,且有確切的隨訪記錄;④精神狀態良好,生命體征平穩,能配合研究者。排除標準:①合并其他惡性腫瘤或嚴重疾病;②病理特征不典型。本研究經醫院倫理委員會批準,所有入選患者了解研究目的并簽署知情同意書。48例患者平均年齡為(60.82±10.22)歲,有臨床癥狀的有40例(83.33%),主要臨床表現為腹痛、腹脹、腹瀉、便秘、排便習慣改變、消化道出血等消化系統癥狀,臨床表現無特異性。

2.檢查方法

48例患者術前均行胃腸道CT平掃和多期增強掃描(GE Light speed VCT 64排螺旋CT,層厚0.625 mm,層間距0.5 mm,矩陣256×256),增強掃描采用非離子型對比劑優維顯(370 mg I/mL)。動脈期、門脈期、延遲期分別于注射對比劑后25 s、50~60 s、120 s開始掃描。

3.圖像分析

獲取圖像后,由2位專業的影像科醫生采用盲法進行閱片,當2人意見不一致時,經協商達成一致。觀察指標包括強化程度、形態、腫瘤長徑、腫瘤體積、是否囊變、壞死或潰瘍、TNM分期等。

4.病理分析方法

以病理結果作為診斷GI-NEN的金標準。術中或胃、腸鏡下大體可見:消化道壁內寬基底腫物,呈結節狀或扁平丘狀;消化道粘膜通常完整,腫瘤較大者可有潰瘍;質地硬,活動度差,無包膜;多位于粘膜下層,可侵及漿膜層。腫瘤病理標本鏡下可見:中等大小圓形或卵圓形細胞,輕度異形,呈巢樣、腺管樣或菊團樣排列;細胞質豐富,核染色深,核分裂象少見;間質增生,血管豐富;免疫組織染色化學標記示細胞向上皮和神經內分泌雙向分化[8]。

根據增殖指數(KiG67)和核分裂象數將GI-NEN分為G1、G2和G3共三級。G1和G2級為神經內分泌瘤(neuroendocrine tumor,NET),G3級為神經內分泌癌(neuroendocrine carcinoma,NEC)[9]。混合性腺神經內分泌癌(mixed adenoendocrine carcinoma,MANEC),病理表現為腺癌細胞與神經內分泌腫瘤細胞至少各占30%,根據其生物學特點,歸為NEC[9]。

5.隨訪

對所有參與研究的48例患者進行為期2年的隨訪,首次隨訪為治療結束后3個月,之后每隔3個月電話隨訪一次。終點事件定義為:患者隨訪期間發生不良預后事件,包括患者GI-NEN腫瘤復發、分期上升、出現其它器官轉移和因腫瘤及其并發癥導致死亡。患者拒絕訪問、中途退出、死于其他與研究無關的原因定義為失訪。終點總生存期(overall survival,OS)為患者從病理確診到死亡日期或隨訪截止時間。

6.統計學分析

結 果

1.GI-NEN患者CT表現

48例GI-NEN患者中,3例常規軸面CT未發現異常,但三維多平面重建發現腸壁扁丘狀增厚。腫瘤發生部位為胃部5例,回腸3例,結腸7例,直腸38例。病理結果為NET 23例,NEC 25例;腫瘤長徑為(2.02±0.79) cm,腫瘤體積為(5.25±1.58) cm3;腫塊形態有腫塊型和浸潤型,可伴囊變、壞死或潰瘍,也可有周圍組織浸潤和淋巴結轉移;GI-NEN血供豐富,增強掃描可見強化(圖1)。

48例患者的CT分期與病理類型的相關性分析見表1。GI-NEN的影像學分期與腫瘤病理類型之間存在相關性:T分期在NEC與NET患者間差異有統計學意義(P<0.05),而M、N分期在NEC與NET患者間差異無統計學意義(P>0.05)。

表1 CT分期與病理分級的相關性

2.影響GE-NEN預后的因素分析

隨訪結束時,26例患者生存狀況良好,22例出現了終點事件,其中腫瘤復發7例,分期上升4例,死亡11例。根據全體患者生存狀況繪制生存曲線(圖2)。將可能影響疾病預后的影響因素(基線資料、CT征象)逐個納入Log-rank檢驗中進行單因素分析,計量資料分組的最佳診斷點通過ROC曲線確定(圖3,表2),結果顯示年齡、性別、腫瘤形態、是否囊變、壞死或潰瘍、N分期對GI-NEN預后無顯著影響(P>0.05);腫瘤體積、腫瘤長徑、病理分級、T分期、M分期對GI-NEN預后有影響,差異有統計學意義(P<0.05,表3)。

表4 患者預后影響因素的Cox回歸分析結果

表2 評估GI-NEN預后的計量資料ROC曲線分析結果

表3 患者預后不良因素的Log-rank檢驗

3.影響GE-NEN預后的多因素分析

對單因素分析存在統計學差異的因素行進一步的多因素COX回歸分析,結果顯示腫瘤長徑、腫瘤體積在多因素COX回歸分析中對患者預后的影響不明顯(P>0.05);T分期(P=0.038)和M分期(P=0.048)是影響預后的獨立影響因素(表4)。

討 論

GI-NEN是一組具有顯著異質性的腫瘤,具有遍布全身、惰性生長、惡性程度差異大、易侵襲和轉移等生物學特性[10,11]。GI-NEN患者早期常無特殊癥狀[12],臨床確診和預后評估主要依賴術后的病理學檢查,給術前治療方案的選擇和患者預后評估帶來困難[13]。

早期GI-NEN患者的癥狀以無特異性的消化道癥狀為主,只有少數功能性的GI-NEN可能引起神經內分泌腫瘤綜合征,如臉紅和憋喘等[13],本研究中患者癥狀均不典型,未發現有神經內分泌腫瘤綜合征的病例,因此臨床上僅憑癥狀和體征較難判定GI-NEN的分期和病程發展。

GI-NEN的主要CT征象為腸壁局限性增厚和腫塊形成,本研究中病例的CT征象與既往研究基本相符。相關研究Meta分析結果顯示GI-NEN以小腸和直腸發病多見[14],而本研究中發病于直腸的患者最多,發病于小腸的較少,可能與樣本量不足或種族差異有關[15]。腫瘤的T分期與病理分級相關,惡性程度高的腫瘤浸潤層次更深;而M、N分期與病理分級無相關性,即某些偏良性的腫瘤亦可發生淋巴結轉移。

蒙珍琦等[16]對119例患者進行隨訪,得到GI-NEN的1年生存率為83.9%,3年生存率為64.2%。本研究隨訪周期為2年,隨訪周期內45.83%(22/48)的患者出現了終點事件,病死率為22.92%(11/48),生存率為77.08%(37/48),與既往較大樣本的研究結果基本相符。

NEN的惡性程度主要取決于腫瘤的大小,浸潤深度及組織學分化程度;當腫瘤直徑≥2 cm時,50%可出現轉移,當瘤體浸潤至固有肌層時,轉移風險明顯增高,預后較差[12]。本研究通過Log-rank檢驗得出病理分級、腫瘤體積、腫瘤長徑、T分期、M分期對GI-NEN的預后有影響。通過ROC曲線的約登指數得出腫瘤長徑評估預后不良的最佳截點為2.5 cm,即腫瘤長徑≥2.5 cm的患者預后不良的可能性較大;T3、T4分期也提示預后不良,即腫瘤浸透固有肌層、達粘膜下層或侵及周圍器官時,預后不良。結合既往研究筆者分析不良預后可能與轉移風險相關。

圖1 GI-NEN患者。a) CT平掃示直腸中段局部右側壁結節狀稍增厚,大小約14mm,右側周圍見一枚直徑約16mm的稍大淋巴結影; b) CT增強掃描動脈期示結節強化; c) CT增強掃描靜脈期示增厚區強化不均勻; d) CT平掃冠狀面圖像; e) 病理示G1期GI-NEN,腫瘤細胞CKAE1/AE3(),CD56(),Syn(),CgA(-),P53(+),Ki67標記指數小于2%。

圖2 GI-NEN患者的生存曲線。 圖3 多種因素對GI-NEN預后的ROC曲線。

通過COX回歸分析進一步得出CT征象中的腫瘤T分期和M分期是患者預后的獨立危險因素,而腫瘤體積及腫瘤長徑對患者預后的影響不明顯。結合病理結果進行分析,T分期對預后的預測價值可能與GI-NEN的病理分級有關,即存在部分惡性程度低的 NET,雖然僅侵及淺表層次,但受累面積廣;同樣存在惡性程度高的NEC,雖然浸潤層次深,且侵及周圍組織,但受累面積小[17]。因此,通過CT獲得的腫瘤T、M分期能更好地評估GI-NEN的預后。這提示臨床和影像科醫生應及時發現CT提示可能存在的危險因素,及時制定相應的治療方案,以延長患者生存期,提高生存質量。

本研究存在以下不足:由于GI-NEN的發病率較低,本研究搜集的病例數較少,且缺乏功能性GI-NEN的病例資料;另外,CT作為一種放射性的檢查方法,是醫用電離輻射增加的主要原因,可能增加了腫瘤發生的風險,而低劑量CT掃描的應用可能彌補這一缺陷[18]。

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