術前增強CT在評估結直腸癌微衛星不穩定性中的價值

王慧慧，趙 可，許澤艷，3，彭海恩，梁長虹，劉再毅

1.汕頭大學醫學院影像醫學與核醫學專業，廣東 汕頭 515041；

2.廣東省人民醫院（廣東省醫學科學院）放射科，廣東 廣州 510080；

3.華南理工大學醫學院生物醫學工程專業，廣東 廣州 510006

結直腸癌（colorectal cancer，CRC）發病率居全世界惡性腫瘤的第3位，死亡率居全球第2位［1］。微衛星不穩定性（microsatellite instability，MSI）由錯配修復基因發生缺陷所致，在CRC中占比10%～20%［2-3］。與微衛星穩定性（microsatellite stability，MSS）患者相比，MSI患者能從免疫治療中獲益，且預后更好。目前，臨床上可通過基于病理組織標本的免疫組織化學方法、聚合酶鏈式反應及二代測序對CRC患者的MSI狀態進行測定，但因其均依賴于有創操作所獲取的組織標本，且檢測費用較高［4］，MSI狀態并未在CRC患者中普遍檢測。如果能在術前通過簡單、無創的方式評估CRC患者MSI狀態，就能對MSI患者進行初篩，進而協助指導治療和評估預后。

術前影像學檢查作為CRC診斷和分期的重要檢查方法，在臨床中廣泛應用。已有研究［5-10］通過基于計算機體層成像（computed tomography，CT）或磁共振成像的影像組學方法來預測CRC患者的MSI狀態，但其計算流程較為復雜，可解釋性欠佳，難以在臨床中實際應用。既往基于蘇木精-伊紅（hematoxylin-eosin，H-E）染色切片的相關研究［11-12］表明，黏液成分、壞死、腫瘤浸潤淋巴細胞等病理學指標是CRC患者MSI的獨立預測因子。在增強CT中，腫瘤內的低密度區域以及腫瘤強化特征等可反映腫瘤內的黏液、壞死或纖維性成分，其中低密度占比、強化形式及程度等征象已用于結直腸黏液腺癌的影像學診斷中［13-14］，但較少研究探究其與CRC患者MSI狀態的關系。因此，本研究旨在分析術前增強CT低密度占比以及腫瘤強化等影像學特征對CRC患者MSI的預測價值。此外，進一步探究相關影像學特征與CRC患者預后的關系。

1 資料和方法

1.1 資料

回顧并收集2010年3月—2016年3月于廣東省人民醫院經病理學檢查確診為CRC的患者。納入標準：① 術前均接受腹部或盆腔增強CT檢查；② 均行CRC根治性手術，且切除組織均通過免疫組織化學法檢測MSI狀態。排除標準：① CT檢查前或術前接受新輔助治療；② CT圖像因偽影或腸道準備欠佳而影響腫瘤評估；③ 手術切緣有腫瘤殘余。收集患者的年齡、性別、術前癌胚抗原（carcinoembryonic antigen，CEA）水平及MSI狀態。MSI狀態檢測方法：通過免疫組織化學法檢測4種DNA錯配修復蛋白（MLH1、PMS2、MSH2、MSH6）的表達情況，來確定是否存在錯配修復功能缺陷。如果1種或多種蛋白表達缺失，則會被判定為錯配修復缺陷（MSI）；如果4種蛋白全部表達，則判斷為錯配修復功能正常（MSS）。最后將納入本研究的患者按照1∶1隨機分配至訓練組和驗證組。本研究通過廣東省人民醫院倫理委員會審批，豁免患者知情同意。

采取門診、住院復查及電話相結合的方式進行隨訪。術后第1年每3～6個月隨訪1次，術后第2年每半年隨訪1次，之后每年隨訪1次。本研究的終點事件為患者因任何原因導致死亡。生存時間為從手術日期開始至發生終點事件或最后1次隨訪。

1.2 CT檢查方法

檢查前1 d患者進半流質飲食，禁服含重金屬藥物。檢查前禁食4～6 h。檢查前15 min肌內注射解痙藥物鹽酸山莨菪堿20 mg（有禁忌證患者除外），減少腸蠕動偽影。

采用美國GE公司的Lightspeed VCT 64層螺旋CT機行腹部或盆腔CT平掃及增強掃描。掃描參數：管電壓120 kV，管電流 250 mA，層厚1.25 mm，準直器寬度0.625 mm，球管旋轉時間0.6 s，螺距0.984，矩陣512×512。增強掃描對比劑為碘普胺（含碘370 mg/mL），經肘部靜脈以3.0 mL/s速率團注，劑量90～100 mL。分別于對比劑注射30、60 s后獲得動脈期、靜脈期掃描圖像。

1.3 圖像分析

由放射科醫師A采用盲法閱片并評估影像學特征。評估內容：① 腫瘤位置，分為右半結腸和左半結腸或直腸，其中右半結腸包括升結腸和右側2/3橫結腸，左半結腸或直腸包括左側1/3橫結腸、降結腸、乙狀結腸和直腸；② 腫瘤內低密度占比，根據低密度范圍在腫瘤內的占比分為＜1/3、1/3～2/3和＞2/3；③ 強化程度，根據腫瘤實性成分與鄰近正常腸壁的強化程度進行比較，分為低于、等于和高于正常腸壁；④ 強化形式，分為均勻和不均勻強化；⑤ 腸壁增厚形式，分為局限性和環形，或向心性和偏心性。放射科醫師B采用盲法閱片對隨機選取的30例患者進行上述影像學特征的評估。

1.4 統計學處理

使用R語言4.0.3版本和SPSS 26.0統計軟件對數據進行統計學分析。連續變量首先進行正態性及方差齊性檢驗，符合正態分布及方差齊性的變量采用t檢驗，不符合正態分布及方差齊性的變量采用Mann-Whitney U檢驗比較兩組間的差異。分類變量組間比較采用χ2檢驗或Fisher精確概率檢驗。采用kappa一致性檢驗評價2名放射科醫師對影像學特征評估結果的一致性，kappa值＜0.20為一致性差，0.20≤kappa值＜0.40為一致性一般，0.40≤kappa值＜0.60為一致性中等，0.60≤kappa值＜0.80為一致性較高，kappa值≥0.80為一致性極高。

采用logistic回歸方程對MSI的可能相關特征進行單因素分析，將P＜0.05的特征使用前進法納入多因素分析中。使用訓練組多因素分析差異有統計學意義的特征構建CRC患者的MSI預測模型，并在驗證組中進行驗證。采用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線及曲線下面積（area under curve，AUC）評估模型與變量的預測效能。采用Kaplan-Meier法進行生存分析，使用Log-rank檢驗比較不同低密度占比組生存率的差異。P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結 果

2.1 患者資料

納入本研究的3 8 2例患者中，男性231例，女性151例，年齡25～90歲，平均年齡（62.9±11.7）歲，MSI患者40例（10.5%）。腫瘤位置在右半結腸的患者108例（28.3%），腫瘤內低密度占比1/3～2/3和＞2/3的患者分別為24例（6.3%）、38例（9.9%），腸壁環形增厚的患者308例（80.6%），腸壁偏心性增厚的患者76例（19.9%），腫瘤強化低于腸壁和高于腸壁的患者分別為70例（18.3%）、75例（19.6%），腫瘤強化不均勻的患者163例（42.7%）。訓練組和驗證組均為191例，在訓練組和驗證組中MSI患者分別為19例（9.9%）和21例（11.0%）。在訓練組和驗證組中，除了CEA外，患者的年齡、性別、腫瘤位置、低密度占比等的差異均無統計學意義（P＞0.05，表1）。

表1 訓練組和驗證組患者的臨床及CT特征 n（%）

2.2 MSI狀態的增強CT特征分布

在訓練組中，CRC患者MSI多見于右半結腸、低密度占比＞2/3、腫瘤強化低于腸壁和強化不均勻。右半結腸中MSI患者12例（21.4%），左半結腸或直腸中MSI患者7例（5.2%）；低密度占比＞2/3中MSI患者6例（37.5%），在低密度占比1/3～2/3和＜1/3中MSI患者分別為3例（33.3%）、10例（6.0%）；腫瘤強化低于、等于、高于腸壁中的MSI患者分別為8例（6.7%）、8例（25.8%）、3例（7.5%）；強化不均勻中MSI患者14例（18.2%），而在強化均勻中MSI患者只有5例（4.4%）。在驗證組中可以發現相似結果。

2.3 臨床及增強CT影像學特征與MSI單因素及多因素分析

單因素分析結果顯示，在訓練組和驗證組中，腫瘤位置、低密度占比、強化程度以及強化形式在MSI和MSS組間差異均有統計學意義。年齡、性別、術前CEA及腸壁增厚形式在MSI和MSS組間差異無統計學意義（表2）。在訓練集中，將差異有統計學意義的特征（腫瘤位置、低密度占比、強化程度以及強化形式）納入多因素分析中。結果顯示，腫瘤位置（左半結腸或直腸組vs右半結腸組，OR值0.20，95%CI 0.07～0.54，P=0.002）和低密度占比（低密度占比＞2/3組vs低密度占比＜1/3組，OR值9.36，95% CI 2.83～31.0，P＜0.001）是CRC患者MSI的獨立預測因子（表3）。在驗證集中發現相似的結果。圖1為低密度占比的示例。

圖1 CRC低密度占比示例

表2 訓練組和驗證組結直腸癌MSI的單因素logistic回歸分析

表3 訓練組和驗證組結直腸癌MSI的多因素logistic回歸分析

一致性分析結果顯示，在各影像學特征中，醫師A和醫師B對于腫瘤位置和腫瘤邊界的評估結果一致性極高（kappa值均為1.000），低密度占比的評估結果一致性較高（kappa值為0.724，95% CI 0.481～0.967），其余影像學特征評估結果的一致性差、一般或中等（kappa值為0.164～0.444）。

2.4 MSI預測模型評估

本研究結合腫瘤位置和低密度占比構建的模型對MSI有較好的預測效能，比單一指標的預測效能更優（圖2A、B）。在CRC患者中，腫瘤位置在訓練組中預測效能的AUC為0.69（95% CI 0.57～0.80），準確度為73.3%，靈敏度為63.2%，特異度為74.4%；在驗證組中的AUC為0.72（95%CI 0.62～0.83），準確度為75.9%，靈敏度為66.7%，特異度為77.6%。低密度占比在訓練組中預測效能的AUC為0.69（95% CI 0.58～0.81），準確度為86.4%，靈敏度為47.4%，特異度為90.7%；在驗證組中的AUC為0.72（95% CI 0.61～0.83），準確度為82.2%，靈敏度為57.1%，特異度為85.3%。與單一特征相比，結合腫瘤位置和低密度占比構建的模型在訓練組和驗證組中預測效能均有提高，在訓練組中預測效能的AUC為0.80（95% CI 0.70～0.90），準確度為70.7%，靈敏度為84.2%，特異度為69.2%；在驗證組中的AUC為0.75（95% CI 0.63～0.87），準確度為87.4%，靈敏度為57.1%，特異度為91.2%。

2.5 預后分析

由于低密度占比1/3～2/3和＞2/3患者數相對較少，將兩者合并歸類為低密度占比-高；而將低密度占比＜1/3歸類為低密度占比-低。在完整數據集組中，低密度占比-低組的5年生存率（76.0%）略高于低密度占比-高組的5年生存率（66.0%），但差異無統計學意義（P=0.110，圖2C）。在左半結腸或直腸組中，低密度占比-低組和低密度占比-高組的患者5年生存率分別為75.7%、56.2%，且差異有統計學意義（P=0.004，圖2D）。在右半結腸組中，低密度占比-低組和低密度占比-高組的患者5年生存率分別為76.8%、71.7%，差異無統計學意義（P=0.910，圖2E）。

圖2 特征對CRC MSI的預測效能以及對患者生存率的影響

3 討 論

MSI狀態檢測對CRC患者治療方案的選擇和預后判斷至關重要。目前臨床使用的MSI狀態檢測方法是對腫瘤組織標本通過免疫組織化學、聚合酶鏈式反應或二代測序進行檢測，然而其檢測費用高，而且并非每例CRC患者都適宜獲取腫瘤的組織標本。在最新的CRC診療指南中，推薦將增強CT檢查作為術前診斷及分期優先選擇的一項檢查方式。本研究選取增強CT檢查作為圖像評價基礎，發現增強CT圖像中獲取的腫瘤位置和低密度占比與CRC患者的MSI狀態相關。

既往研究表明H-E染色切片相關特征可以預測CRC患者的MSI狀態。Yamashita等［15］基于H-E染色切片建立深度學習模型對MSI狀態進行預測，達到了較好的預測效果，驗證組中AUC為0.779～0.964。但深度學習模型較為復雜，可解釋性較差。Greenson等［11］在H-E染色切片的主觀病理學特征評估中發現，腫瘤內壞死、腫瘤浸潤淋巴細胞及黏液成分等與MSI相關。但H-E染色切片的標本需通過有創方式獲取，仍未能實現術前評估MSI狀態。

影像學特征已用于評估MSI狀態?；贑T或磁共振成像的手工特征或深度學習特征的影像組學方法可以對CRC患者的MSI狀態進行預測，AUC為0.688～0.961［5-10］。影像組學方法可以在術前評估MSI狀態，但其較為復雜，且多數納入的影像學特征的可解釋性尚不明確。

本研究發現增強CT腫瘤內低密度占比與CRC患者的MSI狀態相關。在單因素分析中，低密度占比、增強程度及增強形式在MSI和MSS組間差異均有統計學意義，但在多因素分析中，三者中只有低密度占比為獨立預測因子，可能是因為三者在增強CT圖像中均與組織的密度相關，即存在線性關系所致。增強CT腫瘤內的低密度區域可反映上述H-E染色切片中的黏液成分及壞死組織。腫瘤位置也是MSI的獨立預測因子，這與既往研究［11］結果相一致。腫瘤位置結合低密度占比預測MSI的AUC達到0.80。

本研究結果顯示，發生在左半結腸、低密度占比-低組的患者預后較好。左半結腸或直腸組中，低密度占比-低組的患者5年生存率為75.7%。增強CT腫瘤內的低密度區域可反映黏液成分、壞死組織或纖維性成分。黏液成分與CRC預后的關系尚有爭議，有些研究［16-17］表明黏液成分提示預后不佳，但有些研究［18-20］表明黏液成分與預后無關。壞死是實性腫瘤一個常見的特征，多是由于腫瘤快速生長缺乏足夠的血供，導致微環境缺氧進而使腫瘤細胞死亡，往往提示預后不佳［21］。腫瘤發生在右半結腸時，低密度占比與預后無關，這可能與本研究納入患者腫瘤位置在左半結腸者居多有關。

本研究存在一定的局限性。首先，本文僅納入了部分影像學特征，可能遺漏其他與MSI相關的特征。但本研究納入的影像學特征較易評估，且可解釋性較強。其次，本研究中增強CT圖像中的低密度占比為放射科醫師主觀評估結果，與放射科醫師的經驗有關。在今后的研究中將對腫瘤內低密度占比進行人工智能精準量化以提高結果的一致性。最后，本組資料為單中心的回顧性分析，可能會存在一定的選擇偏倚。

綜上所述，本研究發現增強CT圖像中腫瘤的低密度占比是CRC患者MSI狀態的獨立預測因子，低密度占比與腫瘤位置相結合可預測MSI狀態。術前增強CT圖像中的上述指標有助于對CRC患者進行MSI的初篩。