動態對比增強磁共振成像紋理分析評估膠質瘤IDH1突變與瘤細胞增殖

汪潔，包善磊，賈中正，陳悅，胡月，沈丹丹

南通大學附屬醫院醫學影像科，江蘇 南通 226001；*通信作者 賈中正 jzz2397@163.com

膠質瘤是顱內最常見的原發惡性腫瘤，2016年WHO中樞神經系統腫瘤分類首次引入異檸檬酸脫氫酶（isocitrate dehydrogenase，IDH）作為膠質瘤分類標準之一[1]。與IDH野生型膠質瘤相比，IDH突變型膠質瘤患者生存時間較長，對放化療敏感性更高[2]。Ki-67增殖指數與膠質瘤的分化程度、分子狀態、患者生存率均關系密切[3]。膠質瘤IDH突變及Ki-67增殖指數的明確診斷均需提取組織標本進行病理檢測。因此，術前無創評估膠質瘤的IDH基因分型及Ki-67增殖指數，對患者預后評估和制定治療方案均具有重要價值。MRI是術前診斷膠質瘤最常用的方法，但常規MRI提供的價值有限，動態對比增強MRI（DCE-MRI）可以定量評估膠質瘤的微血管通透性、微血管密度與腫瘤細胞增殖[4-6]。紋理分析作為一種非侵入性影像組學技術，可以量化圖像的像素強度及分布，顯示肉眼無法識別的特征[7]。目前，已有研究發現DCE-MRI紋理分析可用于膠質瘤分級與預測IDH基因分型[8-9]，但提取分析的紋理特征較少。本研究擬應用DCE-MRI紋理分析提取更多紋理特征，分析其評估膠質瘤IDH1突變與Ki-67增殖指數的價值。

1 資料與方法

1.1 研究對象 收集2017年1月—2020年3月南通大學附屬醫院收治的經病理證實的膠質瘤52例，根據2016版WHO膠質瘤分類標準，其中IDH1突變型17例，男8例，女9例，年齡28～74歲，平均（49±13）歲；IDH1野生型35例，男20例，女15例，年齡22～75歲，平均（59±13）歲。52例患者中，Ⅱ級13例、Ⅲ級3例、Ⅳ級36例。所有患者DCE-MRI檢查前與手術前均未接受任何治療。DCE-MRI檢查與手術間隔時間不超過1周。本研究經南通大學附屬醫院醫學倫理委員會批準（批準號2020-L069），所有患者均簽署知情同意書。

1.2 MRI檢查 每例患者術前行常規MRI和DCE-MRI檢查，采用GE Signal 750W 3.0T MRI掃描儀，使用16通道相控陣頭顱線圈。常規MRI掃描包括橫斷面T2WI（TR 3 900 ms，TE 118 ms）、T1WI（TR 1 780 ms，TE 24 ms）、T2-FLAIR（TR 8 002 ms，TE 171 ms），視野240 mm×240 mm，矩陣256×256。DCE-MRI檢查：橫斷面掃描5組T1-fast field echo（T1-FFE；RF-spoiled gradient echo）多翻轉角序列，5組翻轉角分別為3°、6°、9°、12°、15°，掃描參數：TR 6.9 ms，TE 1.4 ms，層厚2.8 mm，層間距1.4 mm，矩陣256×210；視野250 mm×175 mm。在5組翻轉角信號采集結束后進行DCE序列掃描，掃描翻轉角為12°，其余參數同多翻轉角掃描序列，在第5次信號采集結束后采用高壓注射器經肘靜脈注射對比劑釓雙胺，速度4 ml/s，劑量0.1 mmol/kg，然后以4 ml/s注入生理鹽水10 ml沖洗，單次掃描時間7 s，掃描總時間7 min。

1.3 數據分析 將所有患者的DCE-MRI原始數據導入3D Slicer（4.10.2版本）軟件，在上矢狀竇設置感興趣區（ROI），用PkModeling模塊生成容積轉運常數（Ktrans）、血管外細胞外間隙容積分數（Ve）參數圖。由2名經驗豐富的神經影像醫師采用盲法共同閱片，討論達成一致意見后對腫瘤進行分割。應用Segment Editor模塊半自動勾畫全腫瘤體積，包括腫瘤囊變、壞死、出血等所有瘤體內部信息，但不包括瘤周水腫（圖1）。應用軟件的Radiomics模塊自動對Ktrans、Ve參數圖各提取107個紋理特征，包括18個一階特征、14個形狀特征、14個灰度依賴矩陣（gray level dependence matrix，GLDM）特征、24 個灰度共生矩陣（gray level cooccurence matrix，GLCM）特征、16個灰度游程矩陣（gray level run length matrix，GLRLM）特征、16個灰度區域大小矩陣（gray level size zone matrix，GLSZM）特征及5個鄰域灰度差矩陣（neighbouring gray tone difference matrix，NGTDM）特征。

圖1 膠質瘤范圍選取方法。參照T1WI增強及T2-FLAIR圖像，對DCE-MRI原始圖像沿腫瘤邊緣（箭，A）進行單層ROI勾畫，Ktrans、Ve圖自動生成相同ROI，軟件根據勾畫范圍識別臨近層面腫瘤范圍，仔細逐層修改、確定腫瘤邊界，最終生成全瘤ROI（B）

1.4 免疫組化檢測

1.4.1 IDH1檢測 腫瘤標本用4%中性甲醛溶液固定,石蠟包埋，4 μm厚切片，進行脫蠟、抗原修復后，采用IDH1R132H單克隆抗體（1∶50；福州邁新生物技術開發有限公司）對標本進行染色，選取染色熱區判斷染色結果。如果視野中≥10%的腫瘤細胞核被染成棕褐色，認為IDH1R132H 陽性；反之，認為IDH1R132H陰性[10]。在熱區選取3次進行測量，計算平均值作為最終測量結果。

1.4.2 Ki-67增殖指數測算方法 采用Ki-67抗體（1∶100，Abcam公司），應用EnVision方法（Dako公司）進行免疫組化染色。選取染色熱區，以細胞核中出現棕黃色顆粒為陽性細胞，不包括壞死和血管內皮細胞，計算陽性著色面積占圖像總面積的百分比。Ki-67增殖指數指膠質瘤細胞中染色密度最高的區域中每500～1 000個細胞中的陽性細胞核的百分比，在熱區選取3次進行測量，計算平均值作為最終測量結果。

1.5 統計學方法 采用SPSS 26.0軟件，定量資料符合正態分布時，采用獨立樣本t檢驗；不符合正態分布的定量資料采用Mann-WhitneyU檢驗。對存在統計學差異的紋理特征繪制受試者工作特征（ROC）曲線，并按曲線下面積（AUC）對其排序，AUC≥0.85的特征參數獲得鑒別診斷的切峰值及敏感度、特異度。應用Spearman相關系數評估膠質瘤紋理特征參數與Ki-67增殖指數的相關性。P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1IDH1突變型與IDH1野生型膠質瘤DCE-MRI參數圖紋理特征比較與ROC曲線分析 在所有差異有統計學意義（P＜0.05）且AUC≥0.85的紋理特征中，IDH1突變型膠質瘤特征值均小于野生型（表1）。Ktrans的紋理特征均具有較好的診斷效能，AUC 為0.852～0.896，其中Ktrans的GLCM-聚類趨勢AUC最高，為0.896，敏感度為82.9%，特異度為88.2%。Ve的GLCM-聯合均值及GLCM-平方和的AUC最高，均為0.852，敏感度均為88.6%，特異度均為76.5%，見表1、圖2。

圖2 DCE-MRI紋理特征鑒別IDH1突變型與IDH1野生型膠質瘤的ROC曲線

表1 IDH1突變型與野生型膠質瘤DCE-MRI紋理特征比較及ROC曲線分析

2.2 膠質瘤DCE-MRI參數圖紋理特征與Ki-67增殖指數的相關性IDH1突變型膠質瘤的Ki-67增殖指數低于野生型（圖3、4），差異有統計學意義（Z=-2.962，P=0.003）。所有AUC≥0.85的紋理特征均與Ki-67增殖指數呈正相關（r=0.307～0.535，P＜0.05）。其中，Ktrans的GLDM-高灰度大偏好性的相關性最高（r=0.535，P＜0.001），其次為Ve的GLCM-自相關（r=0.508，P＜0.001）。

圖3 女，41歲，IDH1突變型膠質瘤。T1WI增強示腫瘤呈不均勻明顯強化（箭），內見大片囊變壞死（A）；Ktrans、Ve圖示腫瘤實質信號明顯增高（箭，B、C）；免疫組化染色示Ki-67增殖指數約40%（×200，D）

圖4 男，75歲，IDH1野生型膠質瘤。T1WI增強示腫瘤呈不均勻明顯強化（箭，A）；Ktrans、Ve圖示腫瘤信號明顯增高（箭，B、C）；免疫組化染色示Ki-67增殖指數約70%（×200，D）

3 討論

3.1 DCE-MRI紋理特征評估膠質瘤IDH1突變的價值既往研究發現，腫瘤的異質性越高，其侵襲性、耐藥性越強[11]，因此術前評估腫瘤的異質性非常重要。MRI紋理分析是一種定量評估宏觀組織異質性的非侵入性方法[12]，可以更好地預測腫瘤生物學行為。目前常規MRI紋理分析已用于腦膠質瘤分級、鑒別診斷、基因表型和總生存率預測[13-15]。但MRI常規序列提供的信息較少。本研究通過提取DCE-MRI定量參數的特征反映膠質瘤微血管的異質性特征，進而分析IDH1不同基因分型的差異。前期研究主要采用“熱點法”手動放置ROI于腫瘤強化顯著的區域，不能真正反映腫瘤的異質性。本研究采取對腫瘤進行三維勾畫的方法提取腫瘤的多重紋理特征，ROI覆蓋整個腫瘤體積，可以更深入地分析腫瘤的異質性，并且具有更好的可重復性。本研究的DCE-MRI紋理特征中，Ktrans的GLCM-聚類趨勢對膠質瘤IDH1基因分型的鑒別效能最高。聚類趨勢是用于量化共生矩陣聚類程度的指標，它傾向于強調沒有任何規律模式的區域[16]，本研究提示野生型膠質瘤結構復雜程度高、異質性強。目前，DCE-MRI聚類趨勢在膠質瘤中的應用鮮有報道。Yue等[17]研究發現，胰腺癌患者放射治療在很大程度上抑制了原發腫瘤的代謝活動，并降低了腫瘤潛在的組織異質性，聚類趨勢直方圖左移，與本研究結論類似。熵是一個最常用的紋理特征，反映圖像灰度分布復雜程度，值越大，表示紋理規律性越差、異質性越強[8]。本研究中IDH1野生組Ve的GLCM-差異熵明顯大于突變組，提示IDH1野生型膠質瘤圖像灰度分布的異質性明顯高于突變型。然而Ktrans的GLCM-聚類趨勢鑒別IDH1突變型膠質瘤與野生型膠質瘤AUC更大，敏感度和特異度更高。但聚類趨勢沒有像熵那樣被廣泛采用，其原因可能是以往研究的紋理特征較少，局限于GLCM的少數特征，而本研究納入的特征范圍較廣。既往研究發現形態學特征、一階特征可以顯示腫瘤的整體信息[18-19]，二階特征預測腫瘤基因型的準確率較高[7]，有助于評價腫瘤的異質性[20]，但僅GLCM部分特征所反映的腫瘤異質性信息有限；因此，本研究認為對于評價膠質瘤異質性，DCE-MRI參數圖多階紋理分析價值更大。本研究表明Ktrans紋理特征對于預測膠質瘤IDH1基因突變具有更大的價值，與Su等[21]的研究結果一致。

3.2 DCE-MRI紋理特征評估膠質瘤細胞增殖的價值本研究顯示，IDH1突變型膠質瘤的Ki-67增殖指數低于野生型，表明IDH1突變型膠質瘤細胞增殖相對較少，提示IDH1突變型膠質瘤侵襲性較低、預后較好，與既往研究結果一致[22]。Su等[15]研究發現：膠質瘤MRI常規序列的部分紋理特征與Ki-67增殖指數相關。Jiang等[4]研究發現：膠質瘤DCE-MRI定量參數中Ktrans、Ve值與Ki-67增殖指數呈正相關。本研究中，Ktrans的GLDM-高灰度大偏好性及Ve的GLCM-自相關與Ki-67增殖指數均明顯相關，Ktrans與Ve主要反映膠質瘤微血管壁的成熟程度及通透性，因此本研究提示膠質瘤微血管壁通透性程度與腫瘤細胞增殖程度關系密切，IDH1突變型膠質瘤的腫瘤微血管及腫瘤細胞異質性均低于IDH1野生型。

3.3 本研究的局限性 本研究樣本量較小，尤其是IDH1突變型膠質瘤較少，在后期的研究中需要擴大樣本量進一步驗證本研究結果；由于缺乏基因測序技術，本研究未進行IDH2檢測。盡管膠質瘤中IDH2突變的頻率很低，用于檢測IDH1突變的免疫組化技術代表了膠質瘤中IDH突變的絕大部分，但在以后的研究中會采用基因測序技術進行更準確的驗證。

總之，DCE-MRI紋理分析可以評估膠質瘤微血管的異質性特征，在評估膠質瘤IDH1突變與腫瘤細胞增殖方面具有重要的參考價值。