MRI影像組學(xué)預(yù)測(cè)結(jié)直腸癌患者KRAS基因突變

樊芮娜，李 杭，林禮波，解超蓮，劉杰克，胥 豪，劉思耘，郭 鵬，王 丹，鄧和平，王 閩，任 靜，周 鵬，陳曉麗*

(1.四川省腫瘤醫(yī)院&研究所 四川省癌癥防治中心 電子科技大學(xué)醫(yī)學(xué)院放射科，4.病理科，四川 成都 610041；2.四川省人民醫(yī)院放射科，四川 成都 610031；3.GE醫(yī)療，北京 100176)

結(jié)直腸癌是世界范圍內(nèi)最常見(jiàn)的惡性腫瘤之一，發(fā)病率及死亡率逐年增高，且趨于年輕化[1]。Kirsten大鼠肉瘤(Kirsten rat sarcoma，KRAS)病毒癌基因是結(jié)直腸癌最重要的突變基因之一，系原癌基因，分為野生型和突變型，約1/3結(jié)直腸癌患者KRAS基因?qū)偻蛔冃汀４笫笕饬?rat sarcoma，RAS)病毒癌基因突變會(huì)激活膜受體酪氨酸蛋白激酶信號(hào)傳遞通路[2]，而抗表皮生長(zhǎng)因子受體(epidermal growth factor receptor，EGFR)單抗藥物僅對(duì)野生型RAS或RAF基因結(jié)直腸癌有效[3]。準(zhǔn)確評(píng)估結(jié)直腸癌患者KRAS基因亞型對(duì)實(shí)施精準(zhǔn)治療具有重要意義。本研究構(gòu)建MR T2WI影像組學(xué)模型，評(píng)價(jià)其預(yù)測(cè)結(jié)直腸癌患者KRAS基因亞型的價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象 回顧性分析2015年4月—2019年7月99例于四川省腫瘤醫(yī)院經(jīng)病理證實(shí)的結(jié)直腸癌患者，男69例，女30例，年齡23～87歲，平均(60.1±12.8)歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：①非黏液性結(jié)直腸腺癌；②術(shù)前未經(jīng)任何治療；③MR圖像質(zhì)量佳；④KRAS基因檢測(cè)資料完整，與MR檢查間隔時(shí)間<30天。本研究通過(guò)院倫理委員會(huì)審核(編號(hào)：SCCHEC-03-2017-037)。

1.2 儀器與方法 采用Siemens Magnetom Avanto 1.5T MR掃描儀，18通道體部相控陣線圈。檢查前患者禁食、禁水8 h并完善腸道準(zhǔn)備。囑患者仰臥，行軸位、斜軸位(垂直于腫瘤長(zhǎng)軸)、斜冠狀位(平行于直腸長(zhǎng)軸)及矢狀位盆腔MR檢查，采集快速自旋回波序列T2WI，參數(shù)：TR 2 500～8 000 ms，TE 73～110 ms，層厚5.0 mm，層間距1.0 mm，ETL 16～32，矩陣224×224～512×512，F(xiàn)OV 150×150～360×360，掃描時(shí)間14 min。

1.3 圖像分析 由具有5年及10年影像學(xué)診斷經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師各1名采用ITK-SNAP 3.8.0軟件以盲法閱片，測(cè)量腫瘤最大徑，于軸位MRI中避開(kāi)腸道內(nèi)氣體逐層勾畫(huà)腫瘤ROI，有分歧時(shí)經(jīng)討論達(dá)成一致(圖1)。對(duì)圖像行1 mm×1 mm×1 mm各向同性體素重采樣，并以z-score進(jìn)行歸一化處理。以GE Healthcare AK 3.2.0軟件提取組學(xué)特征，包括直方圖特征、形態(tài)特征及紋理特征，后者包括灰度共生矩陣(gray level co-occurrence matrix，GLCM)及灰度游程矩陣(gray level run length matrix，GLRLM)等。以Spearman相關(guān)性分析去除冗余特征(閾值0.7)。

1.4 實(shí)驗(yàn)室檢查及KRAS基因檢測(cè) 記錄實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果，包括糖類(lèi)抗原19-9(carbohydrate antigen 19-9，CA19-9)、糖類(lèi)抗原242(carbohydrate antigen 242，CA242)、癌胚抗原(carcinoembryonic antigen，CEA)、鐵蛋白、神經(jīng)元特異性烯醇化酶(neuron specific enolase，NSE)及甲胎蛋白(α-fetoprotein，AFP)。于腫瘤切片中提取DNA，以PCR突變擴(kuò)增系統(tǒng)方法分析KRAS(外顯子2、3和4)突變。按7∶3比例將患者分為訓(xùn)練組(n=68)及驗(yàn)證組(n=31)；再根據(jù)基因檢測(cè)結(jié)果分為突變亞組及野生亞組，訓(xùn)練組2亞組分別含36、32例，驗(yàn)證組分別含16、15例。詳見(jiàn)表1。

1.5 模型構(gòu)建 基于訓(xùn)練組數(shù)據(jù)以最小絕對(duì)收縮和選擇算子(least absolute shrinkage and selection operator，LASSO)回歸篩選預(yù)測(cè)KRAS基因突變的特征；采用后向逐步邏輯回歸法(最小赤池信息準(zhǔn)則)構(gòu)建影像組學(xué)評(píng)分Rad-score模型；以單因素logistic回歸及后向逐步logistic回歸法構(gòu)建臨床模型及影像組學(xué)-臨床聯(lián)合模型。

1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用R 3.5.3軟件及SPSS 26.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。以頻數(shù)表示計(jì)數(shù)資料，采用χ2檢驗(yàn)比較亞組間性別差異；以±s表示符合正態(tài)分布的計(jì)量資料，采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)比較亞組間年齡差異；以中位數(shù)(上下四分位數(shù))表示不符合正態(tài)分布的計(jì)量資料，采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)比較亞組間實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果及腫瘤最大徑差異。繪制受試者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲線，計(jì)算曲線下面積(area under the curve，AUC)，評(píng)價(jià)各模型預(yù)測(cè)結(jié)直腸癌患者KRAS基因亞型的效能。以DeLong檢驗(yàn)比較各模型間效能差異。通過(guò)校正曲線評(píng)價(jià)3種模型的校正性能，以Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)評(píng)價(jià)校準(zhǔn)曲線的校準(zhǔn)度。采用決策曲線分析(decision curve analysis，DCA)計(jì)算3種模型在一定閾值概率范圍內(nèi)的凈收益，評(píng)價(jià)其臨床價(jià)值。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 基本資料 訓(xùn)練組和驗(yàn)證組內(nèi)不同KRAS基因亞型結(jié)直腸癌患者性別、年齡、實(shí)驗(yàn)室檢查及腫瘤大小差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)，見(jiàn)表1。

表1 99例結(jié)直腸癌患者基本資料比較

2.2 模型構(gòu)建 共于訓(xùn)練組中提取396個(gè)特征，經(jīng)相關(guān)分析獲得34個(gè)特征，以LASSO回歸篩選獲得4個(gè)特征，最終經(jīng)后向逐步邏輯回歸后獲得3個(gè)影像組學(xué)特征，分別為Correlation_angle45_offset7、GLCMEntropy_AllDirection_offset1_SD及GLCMEntropy_angle45_offset7。影像組學(xué)模型Rad-score=0.162-1.154×Correlation_angle45_offset7-0.846×GLCMEntropy_AllDirection_offset1_SD-0.749×GLCMEntropy_angle45_offset7(圖2)。經(jīng)單因素及后向逐步邏輯回歸獲得2個(gè)特征用于構(gòu)建臨床模型及影像組學(xué)-臨床聯(lián)合模型，臨床模型=-0.754-Ferritin×0.964-enzyme×1.420(圖3)；影像組學(xué)-臨床聯(lián)合模型=0.494+1.118×Rad-score-1.502×Ferritin(圖4)。

2.3 模型效能 影像組學(xué)模型與臨床模型、影像組學(xué)-臨床聯(lián)合模型預(yù)測(cè)2組KRAS基因亞型的AUC差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)；影像組學(xué)-臨床聯(lián)合模型預(yù)測(cè)訓(xùn)練組KRAS基因亞型的AUC顯著高于臨床模型(Z=2.31，P=0.02)，但驗(yàn)證組中無(wú)顯著差異(Z=-0.73，P=0.47)，見(jiàn)表2。校準(zhǔn)曲線(圖5)顯示3種模型的預(yù)測(cè)值和觀察值的一致性良好；Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)顯示預(yù)測(cè)值與觀察值一致性良好(χ2=0.02～8.98，P均>0.05)。

表2 3種模型預(yù)測(cè)結(jié)直腸癌患者KRAS基因亞型的效能

2.4 臨床應(yīng)用 2組中3種預(yù)測(cè)模型的臨床獲益均優(yōu)于“假定所有患者均為KRAS野生型(NONE)”及“假定所有患者均為KRAS突變型(ALL)”；影像組學(xué)模型和影像組學(xué)-臨床聯(lián)合模型的DCA曲線凈收益值均高于臨床模型，見(jiàn)圖6。

3 討論

目前已有多種影像學(xué)方法用于評(píng)價(jià)結(jié)直腸癌患者的基因突變狀態(tài)。KAWADA等[4-5]采用PET/CT評(píng)估直腸癌影像學(xué)特征與遺傳突變的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)以最大標(biāo)準(zhǔn)攝取值預(yù)測(cè)KRAS/BRAF基因突變的準(zhǔn)確率為71%～75%。YANG等[6]以CT紋理特征預(yù)測(cè)驗(yàn)證組大腸癌患者RAS基因家族/BRAF基因突變的AUC、敏感度及特異度分別為0.83、0.69及0.86。LUBNER等[7]發(fā)現(xiàn)CT紋理特征中的偏斜與KRAS基因突變呈負(fù)相關(guān)。隨著MRI技術(shù)的不斷發(fā)展，結(jié)直腸癌MR功能成像及影像組學(xué)研究逐漸受到關(guān)注[8-11]。XU等[12]報(bào)道，部分彌散成像定量參數(shù)，包括平均表觀彌散系數(shù)和D*值，與結(jié)直腸癌KRAS基因突變顯著相關(guān)。

本研究納入3個(gè)與KRAS基因亞型相關(guān)的MR T2WI影像組學(xué)特征，包括1個(gè)形狀特征(相關(guān)性，主要反映ROI內(nèi)相鄰體素灰度的相關(guān)性)和2個(gè)GLCM特征(熵，反映圖像灰度異質(zhì)性及不確定性)[13-15]，從圖像的相關(guān)性、同質(zhì)/異質(zhì)性等方面反映不同KRAS基因亞型結(jié)直腸癌的結(jié)構(gòu)信號(hào)及生物學(xué)信號(hào)差異；共構(gòu)建了3種預(yù)測(cè)模型，影像組學(xué)模型及影像組學(xué)-臨床聯(lián)合模型對(duì)訓(xùn)練組及驗(yàn)證組的預(yù)測(cè)效能均較高且無(wú)顯著差異，而影像組學(xué)-臨床聯(lián)合模型對(duì)訓(xùn)練組的預(yù)測(cè)效能顯著高于臨床模型，提示影像組學(xué)可能具有實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)預(yù)測(cè)基因改變的潛力，有助于改善難以獲取病理標(biāo)本時(shí)，以及局部活檢取材因腫瘤存在異質(zhì)性而難以滿足全面準(zhǔn)確診斷的要求的困境。

綜上，MRI影像組學(xué)紋理特征有助于預(yù)測(cè)結(jié)直腸癌患者KRAS基因突變。本研究所獲模型的可重復(fù)性及其泛化能力有待驗(yàn)證，且應(yīng)進(jìn)一步觀察聯(lián)合多序列圖像是否有利于改善模型的預(yù)測(cè)能力。