MRI影像組學與乳腺癌腫瘤新生血管相關性研究

徐可佩，方曉政，林怡，許茂盛，2，王世威，2，張睿馨，2*

作者單位：1.浙江中醫藥大學第一臨床醫學院，杭州 310053；2.浙江中醫藥大學附屬第一醫院醫學影像科，杭州 310006

乳腺癌已超過肺癌成為世界范圍內最常見的癌癥[1]，其高度異質性導致即使是相同病理分型的乳腺癌也會出現治療效果及預后的極大差異[2-3]，因此尋找一種新的評估乳腺癌異質性的方法將有助于提高對疾病療效及預后的評估與預測能力。除了腫瘤細胞本身對異質性的影響，腫瘤新生血管不同程度的增生與浸潤也參與了乳腺癌異質性的形成[4-5]，因此檢測腫瘤內部及其周圍血管新生狀態將在評估腫瘤異質性中起重要作用。但是由于不均一的腫瘤血管分布及血管新生的動態過程，導致僅依賴于活檢相關指標所提供的腫瘤血管信息是有限的。影像組學利用更多、更深層次的圖像信息既可對腫瘤新生血管進行無創、客觀量化及動態表征，也為建立圖像特征與組織病理學特征、分子特征之間的聯系帶來更多可能[6-8]，這將有助于提高臨床醫生對乳腺癌異質性與進展狀態的評估能力，提供更個體精準化的診療方案。現將MRI 影像組學與乳腺癌發生發展中血管新生的相關研究進展綜述如下。

1 乳腺癌新生血管

1.1 乳腺癌血管新生概述

乳腺癌發生發展離不開腫瘤新生血管的支持[9]。腫瘤細胞的快速增殖常使其處于缺氧和營養不足的狀態，因此需要建立新的血液供應來滿足增加的代謝需求[10]。根據腫瘤血管生成開關假說，大多數腫瘤在生長到直徑1～2 mm時就會大量誘導血管生成相關因子的表達，從而啟動并建立新的血管網絡，促進腫瘤發生發展[11]。因此，腫瘤的侵襲通常與腫瘤新生血管網絡有關。在乳腺癌發生發展中，缺氧被發現是誘導血管生成的始動因素之一[12]。缺氧通過腫瘤細胞內缺氧誘導因子(hypoxia-inducible factor,HIF)的激活，招募大量RNA聚合酶Ⅱ（RNA polymeraseII,RNA Pol Ⅱ）從而增加缺氧乳腺癌細胞中血管內皮生長因子-A（vascular endothelial growth factor-A, VEGF-A）等的表達，導致腫瘤血管生成與腫瘤的轉移[13]。VEGF不僅可以促進內皮細胞增殖和血管結構重建，還可以通過介導上皮間充質轉化（epithelial mesenchymal transformation, EMT）細胞和上皮性乳腺癌細胞之間的交流，誘導產生不同的亞克隆細胞群體，提高瘤內異質性，促進腫瘤發生發展[14-15]。此外，Notch、活性氧（reactive oxygen species,ROS）/p53/腦組織特異性血管生成抑制因子1（brain-specific angiogenesis inhibitor 1, BAI1）等信號通路也均參與了乳腺癌血管新生[16-17]。

1.2 乳腺癌新生血管評估及應用

病理指標微血管密度（microvessel density, MVD）依舊是評估腫瘤新生血管的金標準，MVD通過血小板—內皮細胞黏附分子（platelet endothelial cell adhesion molecule-1,PECAM-1/CD31）、CD34、CD105 抗體對內皮細胞進行免疫組化染色后計數腫瘤組織中細小和彎曲的血管而獲得[18]。Wei 等[19]發現使用CD105標記的MVD與不同的乳腺癌組織學分級、惡性腫瘤國際臨床病期分類（即TNM 分期）和腫瘤引流區淋巴結（tumor draining lymph node, TDLN）是否轉移有關。在根據中位數將瘤內MVD 分成高MVD 組和低MVD 組后，Qian等[20]還發現高瘤內MVD 組與較差的無進展生存期（progression free survival, PFS）有關。因此，通過測量腫瘤MVD 判定腫瘤新生血管狀態，有助于研究腫瘤的發生發展、侵襲轉移等生物學行為。與MVD 僅能反映新生血管數量相比較，VEGF、HIF等作為能表征腫瘤血管新生的通路因子，能在更早期反映出腫瘤血管新生的趨勢。Wang 等[21]通過檢測VEGF 在乳腺癌患者新輔助化療（neoadjuvant chemotherapy, NAC）期間血清含量變化，發現病理完全緩解（pathological complete response, pCR）患者的VEGF 下降程度明顯高于非pCR 患者。該研究結果表明VEGF可以在NAC早期識別出具有不同反應的患者，并可用于預測患者的復發風險。而Kiso等[22]發現VEGF/神經纖毛蛋白-1（neuropilin-1, NRP-1）通路的激活可調控乳腺癌細胞的形態以及遷移和侵襲的能力，并與激素受體陰性乳腺癌患者的無病生存相關，因此VEGF/NRP-1 軸可能是乳腺癌抗血管生成治療的一個有價值的靶點[23]。但是，血管生成機制的復雜性和個體間的差異性在一定程度上限制了抗血管生成治療的有效性，因此研究者們仍在不斷探索新的血管生成機制和靶點，以期找到乳腺癌精準治療的重要切入點[9,24]。

雖然VEGF、HIF等血管生成標志物能為抗血管靶向治療提供更大的幫助，但并不適用于血管狀態的長期和動態監測，同時單次病理標本采集也因存在時間和空間上的限制性而影響結果準確性。因此，目前臨床上多采用動態對比增強磁共振成像（dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）的定量、半定量分析對血管及血流灌注情況進行動態監測與評估，其中定量參數包括容積轉運常數（Ktrans值）、速率常數（Kep值）、血管外細胞外間隙容積分數（Ve值）等。異常新生血管常表現為過多的分支、不連續的內皮細胞，以及出現有缺陷的基底膜和周細胞，這些特征都表明血管可能存在成熟受損、通透性增加等問題[25]，而DCE-MRI 的定量參數能夠反映對比劑在血管內外的動態情況，從而提供腫瘤血管的滲透性和灌注信息[26]。Ktrans值是體現對比劑的滲透能力的重要指標，血管通透性增加會導致Ktrans值的明顯升高[27]。有研究表明，乳腺癌患者的Ktrans值與組織學分級、淋巴結轉移、雌激素與孕激素受體表達有關，從而預示疾病進展[28]，而Kep值和Ve值則分別與對比劑回流能力和血管密集程度有關。但是，目前關于灌注參數與血管病理指標相關性的研究較少，灌注參數對反映血管狀態尚不具有特異性。

綜上所述，血管新生在監測乳腺癌療效及預后中均起著重要作用，現臨床上多采用相關病理指標、成像參數等對乳腺癌血管及血流動力學情況進行評估。但是，侵入性的組織病理檢查并不適用于對腫瘤血管的長期和動態監測，而無創的影像血流動力學評估手段雖能部分解決病理檢查的局限性，卻也存在特異性不高、不能同時兼顧影像形態學信息與血流信息等問題。若能借助于影像組學實現乳腺癌異質性的可視化以及評估MVD、血管生成通路中相關因子的表達，甚至構建起灌注參數與血管病理標志物之間的關聯性，將為臨床提供更多動態和全局化信息，最終推進精準治療的實施和發展。

2 MRI影像組學與乳腺癌新生血管

影像組學可以對腫瘤整體特征、亞區特征和瘤周特征等多方面特征進行提取和分析，在評估乳腺癌進展上發揮著重要作用，其紋理特征基于DCE-MRI 及灌注相關參數能間接反映血管及血流動力學上的變化[29-30]。同時，影像組學的深度分析優勢為探討成像表型與分子之間的關系提供更多可能，探索影像組學與血管相關病理表現及分子基因之間的關系已成為熱點研究領域。

2.1 MRI影像組學在血管相關影像中的應用

DCE-MRI是一種能以定量、半定量的方式評估血管結構和功能的重要影像技術，特別是動力學模式和灌注參數，均被較廣泛地用于反映病變組織中微血管通透性及血流灌注變化[31-32]。基于DCE-MRI 得到的影像組學紋理參數可以量化灰度強度和空間變化，捕獲圖像內部隱藏的異質性，為臨床診斷和治療評估提供更準確的成像標志物。在Parekh等[33]研究中，學者們從DCE-MRI 中提取大量紋理特征后根據紋理隨時間的變化得出紋理演化曲線，然后對比分析紋理演化曲線分別在良惡性病變的腺體和腫瘤組織中的表現，最終發現紋理演化曲線能夠反映組織微環境中的血管結構異質性，并可用于區分良惡性病變。但是，該研究未探討紋理特征與血管血流動力學指標、血管特定標志物之間的相關性，因此僅初步確定了紋理特征與血管之間的關系。同時，由于腫瘤血管分布不均一的特征導致從整體研究腫瘤血流狀態所獲得的信息不能完全反映腫瘤血管的真實狀態，而亞區分割的研究方法降低了因忽略腫瘤內部的區域表型變異而對結果產生的影響。Fan等[34]根據三種動態增強模式將每個腫瘤劃分為多個亞區，并從每個腫瘤亞區中提取18 個紋理特征，最終發現相較于腫瘤的整體紋理特征，基于不同動態增強模式提取的瘤內亞區紋理特征與增殖細胞核抗原Ki-67 的增殖狀態之間存在顯著的相關性，并可在預后評估中發揮更重要的作用。Zhang等[35]利用對比劑到達峰值的時間也將DCE-MRI 減影圖像中的腫瘤區域劃分為早、中、晚三個亞區，并分別提取整個腫瘤和三個亞區的紋理特征，最終發現表征瘤內亞區血流動力學的紋理特征在乳腺癌良惡性鑒別上的能力明顯優于表征整個腫瘤的紋理特征。

除此之外，瘤周血管的表征也在乳腺癌的侵襲轉移評估中發揮著重要作用。Xu等[36]發現聯合基于相同動態增強模式提取的瘤內和瘤周紋理特征有助于在術前預測浸潤性乳腺癌的導管內成分，并幫助患者制訂更個性化的治療方案。Zhou等[37]基于DCE-MRI序列并采用隨機森林方法選取15個瘤內和瘤周的紋理參數構建影像組學模型，最終發現由于惡性腫瘤顯示出增強效果更強的洗脫動態增強模式，因此使用基于感興趣區域的模型可以獲得76%的準確率，而在此基礎上產生的放射組學模型的診斷準確率則高達84%。但是，腫瘤微環境包括多種間質細胞、免疫細胞、血管和淋巴管網絡等，而瘤周紋理特征作為能反映腫瘤微環境異質性的指標所反映的并不單單是瘤周血管狀態，因此該研究的瘤周紋理特征在反映瘤周血管狀態上缺乏準確性和特異性，而Fan等[38]則通過挖掘表征動態增強時間信號的體素建立了瘤周紋理特征與血管血流動力學之間的聯系。學者們利用一種完全無監督的混合凸（convex analysis of mixtures, CAM）方法將腫瘤及其周圍實質根據不同動力學特征分解為三個亞區，并從亞區中分別提取像素值的平均值、最大值以及灰度共生矩陣（grey-level co-occurrence matrix, GLCM）特征來表征圖像異質性，最終發現GLCM 特征表征的快流動力學區域在不同分子亞型中存在較大差異。該研究在一定程度上提高了瘤周紋理特征與瘤周血管狀態之間的相關性，同時，相較于通過提取大量紋理特征后取均值的做法，該研究探索的是單一感興趣體素與血管之間的關系，因此能更清楚地表征單一體素的相關作用。

除了動態增強的相關參數，灌注參數也通過反映乳腺癌血管新生狀態而對乳腺癌分級分型、治療預后評估有指導意義[39-40]。Wu 等[41]根據病灶的動力學和灌注參數將每個腫瘤分為多個空間分離、表型一致的亞區域，然后根據定義的多區域空間相互作用（multiregion spatial interaction, MSI）矩陣計算了22 個圖像特征，并使用網絡分層策略整合所有圖像特征用于預測不同危險組患者的無復發生存期（recurrence free survival, RFS），最終發現除了臨床病理和基因組因素，根據灌注亞區形成的影像異質性所定義的多區域特征是RFS的獨立預測因子。但是，該研究使用了一種臨床并不普遍的DCE-MRI 方案，而在同一普通成像方案下對紋理特征與灌注參數分別進行評估的方法目前還沒有得到充分的研究，因此兩者的聯合應用尚存在較多問題[42]。而且，當前關于紋理特征與灌注參數的結合是否能在乳腺癌進展中起重要作用的研究還比較少，未來應該被更大規模的研究證實。

與藥代動力學分析提供的定量數據相比，MRI影像組學通過深層次的數據挖掘和圖像分析，增加了與體素相關的放射學特征，改進了定量分析，因此紋理特征能為單純的定量參數提供更豐富的信息[33]。同時，根據紋理特征與半定量參數、灌注參數的相關性有助于探索影像組學在乳腺癌血管狀態評估中的作用。但是，成像參數與新生血管在分子基因層面的相關性還不確定，因此基于動態增強模式和灌注參數所提取的紋理特征與血管新生相關分子標志物之間尚不能建立可靠的聯系。相較于VEGF、HIF 等血管指標，這些影像參數與血管之間多為間接聯系，這些研究結果是否適用于當前的分子靶向治療時代仍有待探討和進一步研究。

2.2 MRI影像組學在血管相關分子基因中的應用

MRI 影像組學能將紋理特征與腫瘤的微觀結構和組織病理學特征相聯系，其深度分析的能力為建立圖像特征與分子機制之間的聯系提供更多的可能性。Xiao 等[43]通過對切片進行CD31標記染色后計數得到的MVD來表征血管新生狀態，并最終發現根據GLCM 和灰度游程矩陣（gray-level run-length matrix, GLRLM）所提取的特征可用于區分MVD 的高低。由于已有研究發現CD31 與長鏈非編碼RNA NR2F1-AS1（long chain noncodingRNA NR2F1-AS1, lncRNA NR2F1-AS1）通過胰島素樣生長因子-1（lnsulin-like growth factors-1, IGF-1）/胰島素樣生長因子-1 受體（lnsulin-like growth factors-1, IGF-1R）/細胞外信號調節激酶（extracellular signal regulated kinase,ERK）途徑促進乳腺癌血管生成的過程有關，其中IGF-1是一種可調節乳腺發育的小多肽，IGF-1不僅可以誘導乳腺癌細胞的增殖和遷移，還可通過誘導乳腺癌微環境中的VEGF 而起促血管新生作用[44-46]，因此Xiao 等的研究結果初步說明紋理特征可通過MVD 在無創性表征乳腺癌血管新生的分子途徑中發揮重要作用。不同于以往根據動力學參數和（或）灌注參數構建影像組學與血流動力學之間關系的研究，該研究探究的是影像組學直接反映血管新生狀態的能力，并為進一步探索影像組學與血管新生相關分子通路和基因之間的關系提供借鑒，而未來需要更多、更大規模的研究證實紋理特征與MVD甚至VEGF、表皮生長因子受體（epithelial growth factor receptor,EGFR）等血管生成標志物之間的直接關聯。其他研究雖也初步發現基于DCE-MRI紋理特征而形成的成像表型與臨床病理、分子基因之間的相關性，但這些研究并未直接探究與血管相關標志物之間的關系，因此能提供的指導借鑒意義較小[47-50]。

以上研究表明，基于腫瘤血流動力學信息所提取的影像組學紋理特征能夠反映乳腺癌的療效及預后，而利用影像組學可表征乳腺癌分子和基因特征，為構建起影像組學與血管深層特征之間的關系提供了基礎和依據。但是目前影像組學與血管新生相關指標之間的聯系存在較多不確定性和非特異性，若能對此進行深入研究，將會有助于提高對乳腺癌發生發展的臨床監測能力和評估準確性，從而適用于當前的精準治療時代。

3 總結與展望

綜上所述，利用MRI 影像組學來表征乳腺癌血管新生在乳腺癌發生發展中的作用已經成為國內外學者研究的熱點，建立起影像特征與血管狀態之間的相關性有利于實現對病變組織的全方位動態監測和精準評估。但是，借助于影像學方法特別是結合影像組學來構建圖像紋理特征與乳腺癌血管新生之間關系的研究還在探索中，乳腺癌MRI 影像組學特征與腫瘤新生血管病理指標之間的生物學相關性也尚未建立。未來若能有更多研究從分子和基因水平上探討影像組學評估乳腺癌患者血管生成的能力，將既能為影像評估提供可靠的生物學基礎，也為分子機制的可視化提供動力。同時，將臨床病理、成像參數、影像組學進行聯合研究有望在更大程度上發揮MRI影像組學的重要作用。

作者利益沖突聲明：全體作者均聲明無利益沖突。