胰腺癌的早期診斷

俞亦奇 黃華 張?zhí)?/p>

中國醫(yī)學科學院北京協(xié)和醫(yī)學院 北京協(xié)和醫(yī)院疑難重癥及罕見病國家重點實驗室基本外科，北京 100730

【提要】 早期診斷是改善胰腺癌患者預(yù)后的關(guān)鍵因素之一，針對高危人群的定期篩查有望實現(xiàn)這一目標。遺傳易感者、50歲后新發(fā)糖尿病、主胰管型導管內(nèi)乳頭狀黏液瘤等病變均為胰腺癌的高危因素。隨著流行病學研究的深入，未來可能將吸煙、飲酒、肥胖、慢性胰腺炎等因素一并納入胰腺癌風險評估體系中，通過更精確的風險分級讓更多個體從胰腺癌早期篩查中獲益。對于高危群體，聯(lián)合MRI與EUS是首選的篩查手段。影像組學、分子影像技術(shù)、代謝組學、液體活檢等技術(shù)可作為輔助診斷措施，具備深度學習能力的人工智能模型能夠整合基因組學、代謝組學、影像組學等多個層面的海量數(shù)據(jù)實現(xiàn)胰腺癌發(fā)病風險分級與早期診斷。但目前這些技術(shù)還停留在基礎(chǔ)研究階段，距離臨床應(yīng)用仍有一定距離。

胰腺癌是一種預(yù)后極差的侵襲性疾病，5年生存率僅為9%[1]。超過80%的患者在診斷時腫瘤已進展至局部侵襲甚至遠處轉(zhuǎn)移[2]。但T1、T2期胰腺癌患者經(jīng)R0手術(shù)切除后，5年生存率可高達66.7%[3]。因此，早期診斷、早期治療是改善胰腺癌患者總體預(yù)后的重要途徑[4]。目前胰腺癌早期診斷仍面臨諸多挑戰(zhàn)。胰腺癌起病隱匿，早期癥狀不典型，且進展迅速，患者常在出現(xiàn)顯著臨床表現(xiàn)后就診，此時腫瘤的分期往往已較晚，積極治療對預(yù)后的改善較為有限。真正有效、及時的干預(yù)需建立在臨床前階段的規(guī)律篩查之上。然而, 胰腺癌發(fā)病率較低，僅每年8～12例/100 000，在普通健康人群中開展大規(guī)模篩查并不現(xiàn)實，且篩查產(chǎn)生的假陽性結(jié)果及后續(xù)的有創(chuàng)治療意味著個體生理、心理上的嚴重負擔，因此面向高危人群的定期篩查是實現(xiàn)胰腺癌早期診斷的主要手段。

一、早期胰腺癌與篩查

根據(jù)美國癌癥聯(lián)合委員會(American Joint Committee on Cancer，AJCC)于2018年發(fā)布的第8版腫瘤分期指南，無血管侵犯的TNM ⅠA、ⅠB、ⅡA期胰腺癌患者的平均總生存期分別為73.5、41.9、24.2個月[5]，可見胰腺癌的分期和預(yù)后密切相關(guān)。然而，我國胰腺癌的早期診斷工作仍面臨嚴峻挑戰(zhàn)，在2004-2009年上海腫瘤登記機構(gòu)記錄的11 672例胰腺癌患者中[6]，僅有4%在確診時為TNM Ⅰ期。缺少特異性癥狀是胰腺癌早期診斷較為困難的重要原因。Kanno等[7]回顧分析了2006-2015年間日本14個中心共200例早期胰腺癌患者的臨床特征，其中僅25.0%的患者因不適(以腹痛、背痛較為多見)主動就診，大部分患者為被動篩查(17.0%)或因其他疾病就診時偶然發(fā)現(xiàn)(51.5%)。考慮到胰腺癌在群體中的低發(fā)病率，故筆者推薦僅在高危人群中開展胰腺癌篩查，并聯(lián)合使用影像、血清學標志物等多種檢查手段，以期盡早發(fā)現(xiàn)分期較早的病變，提高篩查特異度。

二、胰腺癌高危人群

1．遺傳易感者:根據(jù)國際胰腺癌篩查聯(lián)盟(International Cancer of the Pancreas Screening Consortium, CAPS)最新發(fā)布的指南[8]，應(yīng)對具有遺傳易感因素的個體開展早期篩查，具體包括黑斑息肉病(Peutz-Jeghers syndrome, PJS)患者(攜帶LKB1/STK11基因突變者)和攜帶CDKN2A基因突變者，從40歲或比家族發(fā)病年齡提前10歲開始篩查；攜帶BRCA2、BRCA1、PALB2、ATM、MLH1、MSH2、MSH6之一基因突變且至少有1名1級親屬患胰腺癌者，或至少有1名1級親屬患胰腺癌且該親屬的1級親屬中也有胰腺癌患者，從50歲或比家族發(fā)病年齡提前10歲開始篩查。

2．高危因素：胰腺癌患者中攜帶易感基因者僅占10%[9]，其余90%屬于較難早期診斷的散發(fā)病例，解析這部分患者的危險因素有助于完善胰腺癌早期篩查策略。多項流行病學研究提示，胰腺癌的危險因素包括吸煙、化學試劑或重金屬暴露、肥胖、運動不足、攝入過多紅肉或加工肉制品、新發(fā)糖尿病、慢性胰腺炎、幽門螺桿菌或乙肝病毒感染等[10-11]。但是，各因素所致胰腺癌患病風險的權(quán)重尚不明確，無法定量比較各危險因素對胰腺癌患病風險的影響，因此尚無法建立基于個體危險因素水平精確估算胰腺癌患病概率的模型。

3．血糖代謝障礙：超過50%的胰腺癌患者在診斷時存在血糖代謝障礙[12]，他們的空腹血糖在胰腺癌診斷前30～36個月開始上升，并在診斷前6～12個月達到糖尿病標準[13]。50歲后新發(fā)糖尿病群體中有近1%會在3年內(nèi)罹患胰腺癌[14]，為正常人群發(fā)病率的6～8倍。因此，新發(fā)糖尿病可作為胰腺癌篩查的重要危險因素之一。賓夕法尼亞大學的Boursi等[15]綜合人口學、行為學及臨床指標建立的預(yù)測模型能有效富集這部分高危人群，預(yù)測胰腺癌發(fā)病的特異度與靈敏度分別可達94%、44.7%。梅奧診所的Chari 團隊建立了一項僅納入年齡、血糖變化、體重變化的預(yù)測模型(END-PAC模型)[16]，其在新發(fā)糖尿病群體中預(yù)測胰腺癌發(fā)病的特異度與靈敏度均可達80%以上。隨著內(nèi)分泌和消化病學專家對胰源性糖尿病(3c型糖尿病)理解的加深，新發(fā)糖尿病有望成為胰腺癌患病風險分層的關(guān)鍵因素[17]。

4．胰腺囊性病變：胰腺囊性病變是胰腺癌的癌前病變之一，可見于約15%的胰腺癌患者[18]。然而，因偶然發(fā)現(xiàn)的胰腺囊性病變僅有27/100 000為惡性，并非所有胰腺囊性病變都需要納入胰腺癌篩查[19]。導管內(nèi)乳頭狀黏液瘤(intraductal papillary mucinous neoplasm，IPMN)是最常見的癌變風險高的胰腺囊性腫瘤，分為主胰管型與分支胰管型，進展為惡性腫瘤的概率分別為40.0%與13.1%[20]。主胰管型患者推薦直接手術(shù)切除病灶，分支胰管型患者則是胰腺癌篩查的重要人群。如何在分支胰管型等囊性病變中識別出早期惡性病變是胰腺癌早期診斷的熱點之一。美國胃腸病協(xié)會(American Gastroenterological Association, AGA)指南[19]推薦低危的囊性病變患者采用MRI規(guī)律篩查，而>3 cm、存在實性成分或伴主胰管擴張的高危者應(yīng)行EUS引導下的細針穿刺活檢術(shù)(EUS guided fine needle aspiration，EUS-FNA)。EUS-FNA結(jié)合細胞學分析診斷惡性病變的特異度可接近100%[21]。二代測序技術(shù)的發(fā)展進一步提升了EUS-FNA的靈敏度：KRAS、GNAS等基因突變以及黏蛋白等生物標志物在囊液中的高表達對分支胰管型胰腺囊性病變的良惡性鑒別有十分重要的意義[22-23]。

三、胰腺癌影像學篩查

1．MRI和EUS：多個指南均推薦將MRI與EUS作為遺傳易感者[8]和高惡變風險胰腺囊性病變[19,24-27]的首選檢查。一項多中心前瞻性研究比較了MRI與EUS對139例高危個體的早期診斷能力，發(fā)現(xiàn)MRI更適合囊性病變，而EUS對實性病變的靈敏度較高，兩種方法檢出的陽性結(jié)果僅有55%重合[28]。因此在條件允許時，建議綜合MRI與EUS結(jié)果，以系統(tǒng)評估胰腺病變的惡性可能。MRI是識別各型胰腺囊性病變的首選檢查，擁有較高的軟組織分辨率，聯(lián)合T1、T2與ADC序列可準確區(qū)分胰腺癌與慢性胰腺炎(AUC=0.94)[29]。一項以MRI為唯一影像學手段的胰腺癌篩查試驗隨訪了40例高危個體約1年時間，共發(fā)現(xiàn)14例IPMN與2例PDAC[30]。另一項對262例高危個體行平均4.2年的MRI隨訪發(fā)現(xiàn)84例可疑病變，包括3例PDAC與1例胰腺神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤(pancreatic neuroendocrine tumors, pNET)[31]。與MRI相比，EUS對亞厘米級早期病變[32-33]和非特異性實質(zhì)病變的敏感性較高，后者多與胰腺上皮內(nèi)瘤變(pancreatic intraepithelial neoplasia，PanIN)引起的局部導管梗阻、小葉中心性萎縮相關(guān)[34]。一項綜合20項研究的Meta分析指出，EUS診斷胰腺癌的準確性因T分期而異，診斷T1～T2期腫瘤的靈敏度與特異度分別為72%、90%，而T3～T4期腫瘤則分別為90%、72%[35]。此外，EUS檢查也有其不可避免的局限性，受操作者影響大[36]，且由于大多數(shù)胰腺腫物在EUS下均表現(xiàn)為低回聲，鑒別腫物良惡性的能力有限。現(xiàn)在已有造影增強超聲內(nèi)鏡(contrast enhanced EUS, CE-EUS)、諧波造影增強超聲內(nèi)鏡(contrast-enhanced harmonic EUS, CH-EUS)等技術(shù)通過對比胰腺實質(zhì)與病變部位的血流灌注來增加診斷準確度[37-38]。

在MRI或EUS提示胰腺形態(tài)正常或僅有胰腺分葉、良性囊腫等低位病變時，可1年后復(fù)診；若出現(xiàn)主胰管輕度擴張或狹窄的表現(xiàn)，則應(yīng)縮短復(fù)診間期至3～6個月；對于可疑惡性的囊、實性占位或嚴重的主胰管縮窄，則應(yīng)盡早行CT或EUS-FNA以明確病變性質(zhì)，評估手術(shù)指征；若暫時不進行手術(shù)，則應(yīng)將復(fù)診間期縮短至3個月。

2．CT：CT應(yīng)用于胰腺癌篩查的準確性有限，還存在放射暴露、碘劑潛在風險等問題，因此不作為篩查的首選方案。數(shù)個胰腺癌早期診斷試驗證實MRI與EUS識別可疑惡性病變的靈敏度與特異度均高于CT[9,39-40]。在225例無癥狀高危受試者中，CT、MRI與EUS發(fā)現(xiàn)早期病變的比例分別為11.0%、33.3%、42.6%[9]。但CT可作為無法行EUS或MRI時的替代選項或在高度懷疑胰腺癌時作為輔助診斷方案，例如CT圖像中主胰管狹窄部位附近胰腺基質(zhì)的局限性萎縮有助于區(qū)分早期胰腺癌與引起主胰管狹窄的良性病變[41]。薄層CT和重建技術(shù)可以直觀地表現(xiàn)腫瘤的血管侵犯情況，是判斷腫瘤可切除性的重要手段。

3．分子影像學技術(shù)：分子影像技術(shù)作為傳統(tǒng)影像學的補充，有望能進一步提升胰腺癌診斷的準確性。以胰腺癌細胞高表達的某些分子作為靶點，構(gòu)建與之特異性結(jié)合的標記探針，從而實現(xiàn)精確辨識腫瘤的細胞成分，輔助良惡性鑒別。在SPECT-CT檢查中應(yīng)用111In標記的閉合蛋白-4(occludin-4)探針能準確識別小鼠移植瘤模型中的腫瘤細胞[42]。寡核苷酸適配子也可用于探針構(gòu)建[43]，基于此技術(shù)構(gòu)建的超順磁性氧化鐵納米粒子能在MRI檢查中指示高表達黏蛋白-1的胰腺癌細胞[44]。雙特異性探針有助于降低分子影像檢查的脫靶率。中國醫(yī)學科學院腫瘤醫(yī)院的趙心明教授團隊近年先后研發(fā)了靶向結(jié)合網(wǎng)蛋白/整合蛋白[45]、VEGF/EGFR[46]的新型探針，并在小鼠模型上進行了近紅外熒光影像輔助手術(shù)的實驗。放射性標記的成纖維細胞活化蛋白抑制劑(fibroblast activation protein inhibitor, FAPI)可以在基質(zhì)含量高的腫瘤中以很高的對比度進行快速成像，在胰腺癌診斷中具有較高的應(yīng)用前景[47-48]。需要強調(diào)的是，目前許多胰腺癌的分子影像學研究仍然停留在基礎(chǔ)階段，在實現(xiàn)臨床轉(zhuǎn)化之前還有腫瘤浸潤效率等許多關(guān)鍵問題需要解決。

4．影像組學：長久以來，影像學檢查的靈敏度與特異度始終受到肉眼識別能力的限制。影像組學技術(shù)有望增強對胰腺癌早期病變的識別能力，并且能通過客觀、定量的方式計算高危個體的發(fā)病風險。目前，基于胰腺CT圖像的算法已可準確分辨胰腺癌與正常胰腺組織(靈敏度與特異度分別為100%、98.5%)[49]。早期病變邊界區(qū)域的CT圖像特征在定量轉(zhuǎn)換后，有助于提示病變的惡性可能、進展速度甚至長期預(yù)后[50-51]。第一代計算機輔助診斷模型可從預(yù)設(shè)的圖像分割方案中提取胰腺癌的特征變量，經(jīng)過大規(guī)模數(shù)據(jù)集的訓練與驗證后應(yīng)用于臨床診斷。基于此流程開發(fā)的胰腺癌診斷工具的靈敏度、特異度均可達95%以上[52]。結(jié)合深度學習與人工智能的影像組學工具更是能在訓練過程中不斷提升診斷準確性，有望為腫瘤早期診斷帶來革命性突破[53]。人工智能可用于評估CT影像中個體肌肉與脂肪含量的變化，監(jiān)測胰腺癌早期的消耗癥狀[54]。一項納入200余例胰腺癌患者的大型回顧性研究發(fā)現(xiàn)，腹部皮下脂肪的顯著減少可在診斷前8～16個月出現(xiàn)，而內(nèi)臟脂肪和肌肉含量的下降則在診斷前8個月內(nèi)出現(xiàn)[55]。人工智能輔助影像組學研究未來將著眼于如何優(yōu)化訓練集結(jié)構(gòu)和設(shè)計多種影像數(shù)據(jù)交互參考的策略等方向。

四、胰腺癌生物學標志物篩查

與影像學技術(shù)相比，更便捷的生物學標志物檢查能擴大篩查人群范圍，讓更多患者從早期診斷中獲益。然而，胰腺癌生物標志物的研究面臨許多嚴峻的挑戰(zhàn)，例如胰腺癌的高度異質(zhì)性限制了單一標志物的預(yù)測能力，其低發(fā)病率又增加了建立篩選隊列的難度。此外，胰腺癌患者多并發(fā)糖尿病或梗阻性黃疸，許多篩選所得的標志物可能僅與并發(fā)疾病相關(guān)[56]。CA19-9是目前唯一臨床確定與胰腺癌病情相關(guān)的生物標志物，但它僅在65%可切除胰腺癌的病例中高表達[57]。較高水平的CA19-9也可見于慢性胰腺炎等良性病變，因此CA19-9在早期診斷中的應(yīng)用價值有限。

1．代謝組學分析：腫瘤細胞的Warburg效應(yīng)等代謝重編程機制讓代謝組學分析在胰腺癌早期診斷中擁有廣闊的前景。質(zhì)譜技術(shù)的發(fā)展正不斷提升小分子代謝物檢測的靈敏度，近期一項基于液相色譜/三級四極質(zhì)譜系統(tǒng)(LC/TQ-MS)的研究發(fā)現(xiàn)聯(lián)合肌酸、肌苷等多種代謝分子水平構(gòu)建的預(yù)測模型診斷胰腺癌的能力高于傳統(tǒng)的腫瘤標志物[58]。類似的研究發(fā)現(xiàn)脂質(zhì)[59]、氨基酸等小分子[60-61]在早期胰腺癌患者與正常人群中表達具有差異，但在Ⅰ期、Ⅱ期病例中鮮有上述標志物的特征性表達。在胰腺囊性病變[62]、新發(fā)糖尿病[63]等高危群體中，代謝組學分析也有助于胰腺癌的風險分級與早期診斷。未來更大規(guī)模臨床樣本的納入有望進一步發(fā)掘代謝組學在胰腺癌早期診斷領(lǐng)域的潛能。

2．液體活檢技術(shù)：針對miRNA、外泌體、循環(huán)腫瘤DNA(circulating tumor DNA, ctDNA)等的液體活檢技術(shù)為胰腺癌早期診斷提供了新的證據(jù)。外泌體標志蛋白診斷早期胰腺癌的靈敏度和特異度均可達80%以上[64]。此外，外泌體能保護內(nèi)部的miRNA不受內(nèi)源性RNA酶降解，從而協(xié)調(diào)腫瘤細胞之間的轉(zhuǎn)錄調(diào)控[65]。目前已在胰腺癌患者與正常人群的外周血、胰液、尿液等體液中檢測到外泌體miRNA水平的顯著差異[66-67]，聯(lián)合檢測CA19-9與特定多個miRNA水平也可應(yīng)用于胰腺良性病變及正常人群中以識別早期胰腺癌患者[68]。除傳統(tǒng)的實時熒光定量聚合酶鏈式反應(yīng)(quantitative real-time polymerase chain reaction，qRT-PCR)以外，納米通道、Staudinger還原探針等技術(shù)有望在未來提升外周血miRNA檢測的效率與精度[69-71]。ctDNA是腫瘤早期診斷領(lǐng)域的研究熱點之一，但對早期胰腺癌患者而言，ctDNA在外周血中含量極低，在全部游離DNA(cell free DNA, cfDNA)中占比低于0.2%。較低的靈敏度是限制ctDNA檢測應(yīng)用于臨床的主要因素。聯(lián)合檢測多個目標突變或采用靈敏度更高的檢測技術(shù)都將提升ctDNA在胰腺癌早期診斷中的應(yīng)用價值[72]。聯(lián)合分析CA19-9、CEA、HGF、OPN等蛋白標志物可將ctDNA診斷Ⅰ期胰腺癌的靈敏度由25%提升至50%[73]，但仍然遠未達到臨床應(yīng)用標準。與ctDNA相比，基于cfDNA的液體活檢靈敏度相對較高。近期研究發(fā)現(xiàn)胰腺癌患者cfDNA的全基因組甲基化特征與腫瘤細胞同步，因此cfDNA甲基化測序可用于胰腺癌的早期診斷，識別Ⅰ期病變的AUC值可達0.90[74]。另一項基于cfDNA 5-甲基胞嘧啶(5mC)與5-羥甲基胞嘧啶(5hmC)特征的診斷模型更是將液體活檢識別胰腺癌的靈敏度提高到了93.8%(AUC=0.997)[75]。

近年來，越來越多與胰腺癌早期病變相關(guān)的分子標志物被發(fā)現(xiàn)，若干標志物的聯(lián)用能顯著提高胰腺癌的早期診斷能力[76](表1)。值得注意的是，現(xiàn)有的生物學標志物研究多基于胰腺癌患者明確診斷時的樣本分析，可能與診斷前的標志物水平有一定差異。為了適應(yīng)早期篩查的需要，生物學標志物研究應(yīng)綜合其他臨床變量，聚焦于大規(guī)模前瞻性隊列管理、診斷前樣本驗證以及Ⅰ期胰腺癌的識別等方面。

表1 胰腺癌早期診斷的幾種生物學標志物

五、小結(jié)與展望

綜上所述，目前的臨床檢查手段診斷早期胰腺癌的靈敏度與特異度有限，難以實現(xiàn)準確評估，分子影像、高通量測序、人工智能等新興領(lǐng)域的發(fā)展有望突破這一技術(shù)瓶頸。對胰腺癌病程早期腫瘤細胞特征的研究發(fā)現(xiàn)了大量具有臨床轉(zhuǎn)化潛能的診斷標志物，一方面可作為靶點設(shè)計用于MRI、PET-CT等影像學檢查的分子探針，另一方面可作為測序目標完善基于miRNA、ctDNA等核酸片段的液體活檢方案。未來，具備深度學習能力的人工智能模型能夠整合基因組學、代謝組學、影像組學等多個層面的海量數(shù)據(jù)實現(xiàn)胰腺癌發(fā)病風險分級與早期診斷，有望極大提升早期胰腺癌的檢出能力。

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