乳腺癌DCE-MRI表現及其與分子分型的相關性

李勃，田宏哲，李莉，李靜

寶雞市中心醫院醫學影像科，陜西 寶雞 721008

乳腺癌是常見的女性惡性腫瘤之一，我國乳腺癌發病率逐年上升，同時，死亡率也在一直加大[1]。若乳腺癌能夠及時診斷，并給予精準的療法，能夠大大降低死亡風險[2]。目前乳腺癌從基因水平分為四類，分別為管腔上皮A型(1uminal A型)、管腔上皮B型(1uminalB型)、HER2過 表 達 型(HER2型)和 三陰乳腺癌[3]。乳腺癌患者可能因為月經情況、種族和年齡等情況，導致其有不同的分型，其病癥、療法耐受度和生存率都大有不同[4]。因此，需要早期診斷以改善整體療效[5]。經過多年的科學研究和臨床實踐，動態增強磁共振成像(DCE-MRI)已經成為乳腺癌患者和高危人群的重要檢查手段[6]。本文旨在探討乳腺癌DCE-MRI表現及其與分子分型的相關性，以期為臨床乳腺癌患者影像學評估提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 一般資料回顧性分析2018年12月至2021年12月寶雞市中心醫院收治的260例女性乳腺癌患者的臨床和影像資料，所有患者均經外科手術和病理確診?；颊吣挲g30～80歲，平均(62.23±6.31)歲，在DCE-MRI掃描前均無抗腫瘤治療史。

1.2 檢查方法

1.2 .1 分子分型檢查手術前取患者乳腺癌組織標本，用免疫組化染色檢測法進行乳腺癌分子分型評估，將采集后的標本用10%的中性甲醛定住，包住后，切片以準備下一步操作。HE染色、免疫組化染色切片，用SP法行染色操作。研究中用到PR及ER鼠抗人單克隆抗體及Hi-67/Her2兔抗人單克隆抗體。用PBS代替一抗作為陰性對照。ER/PR：超過10%癌細胞染色陽性為ER/PR陽性，反之為陰性；HER2：按照陽性細胞表達的數量進行四分級，即-、+、++、+++；-和+為HER2無過表達，++和+++為HER2過表達；Ki-67：超過13%癌細胞染色陽性為Ki-67過表達，反之為Ki-67低表達。

1.2 .2 MRI檢查儀器選擇GE 3.0T磁共振儀，采用GE8通道乳腺專用線圈，囑患者均取俯臥位，雙乳放入乳腺檢查專用線圈。選擇脂肪抑制，多通道并行采集技術，先行雙乳橫軸位FSET1W、矢狀為FSE T2W掃描，而后應用Vibrant技術的3D SPGR性雙乳矢狀位或橫軸位多期動態增強掃描。矢狀位動態增強掃描參數：TR6.4 ms，TE3.0 ms，TI7.0 ms，翻轉角10°，FOV 20～22 cm，矩陣256×256，層厚4 mm，間隔0，NEX1，層面間內差算法ZIP2，單側采集時間為86～88 s；橫軸位動態增強掃描參數：TR 5.3 ms，TE 2.6 ms，TI12.0 ms，翻轉角12°，FOV 32～34 cm，矩陣328×256，層厚2.6 mm，間隔0，NEX0.75，層面間內差算法ZIP2，單次采集時間為68 s。增強掃描對比劑采用Gd-DTPA，劑量為0.2 mmol/kg體質量，經前臂靜脈注入，流率20 mL/s，于對比劑團注同時開始掃描，增強前及增強后共進行連續6次采集。矢狀位動態采集結束后再進行橫軸位增強3D SPGR單期掃描。由一名放射科醫師和一名病理醫師采取雙盲法進行圖片分析，評估患者MRI特征。

1.3 圖像處理由一名放射科醫師和一名病理醫師采取雙盲法進行圖片分析，評估患者MRI特征和標記物，并判斷其疾病分型

1.4 觀察指標對HE染色片進行分析，記錄乳腺癌分子分型；比較不同分子分型的乳腺癌患者MRI影像學表現，包括形態、邊緣、邊界及壞死情況。

1.5 統計學方法應用SPSS24.0統計軟件進行數據分析。計量資料符合正態分布，以均數±標準差(±s)表示，組間比較采用t檢驗；計數資料比較采用χ2檢驗；采用Logistic回歸分析影響不同分子分型乳腺癌患者MRI表現的因素。以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 乳腺癌分子分型260例乳腺癌患者的分子分型情況見表1。

表1 260例乳腺癌患者的分子分型情況(例)

2.2 不同類型乳腺癌的臨床MRI表現比較平掃結果顯示，Luminal-A型乳腺癌分子分型為陽性者MRI表現形態不規則、邊緣毛刺、邊界模糊形態比例明顯多于陰性者，而MRI表現壞死形態比例明顯低于陰性者，差異均有統計學意義(P＜0.05)；Luminal-B型乳腺癌分子分型為陽性者MRI表現形態不規則、邊緣毛刺、壞死形態比例明顯高于陰性者，邊界模糊比例明顯低于陰性者，差異均有統計學意義(P＜0.05)；Her2型乳腺癌分子分型為陽性者MRI表現形態不規則、邊緣毛刺、邊界模糊形態人數明顯低于陰性者，而MRI表現壞死形態比例明顯高于陰性者，差異均有統計學意義(P＜0.05)；三陰乳腺癌分子分型為陽性者MRI表現形態不規則、邊緣毛刺、邊界模糊、壞死形態人數明顯低于陰性者，差異均有統計學意義(P＜0.05)，見表2和圖1～圖4。

圖1 T1WI、T2WI示：L(A)型

圖4 T1WI、T2WI示：HER2過表達

表2 不同類型乳腺癌的臨床MRI表現比較[例(%)]

圖2 T1WI、T2WI示：L(B)型

圖3 T1WI、T2WI示：三陰性

2.3 影響不同分子分型乳腺癌患者MRI表現的因 素分 別 以Luminal-A型(陰 性=0、陽 性=1)、Luminal-B型(陰性=0、陽性=1)、Her2型(陰性=0、陽性=1)、三陰乳腺癌(陰性=0、陽性=1)為因變量，以形態不規則(否=0、是=1)、邊緣毛刺(否=0、是=1)、邊界模糊(否=0、是=1)、壞死(否=0、是=1)為協變量進行Logistic回歸分析結果顯示，形態不規則、壞死為Luminal-A型乳腺癌分子分型和三陰乳腺癌型乳腺癌分子分型MRI表現的影響因素(P＜0.05)，而形態不規則為Luminal-B型乳腺癌分子分型和Her2型乳腺癌分子分型MRI表現的影響因素(P＜0.05)，見表3～6。

表3 影響Luminal-A型患者MRI表現因素的Logistic回歸分析結果

表4 影響Luminal-B型乳腺癌患者MRI表現因素的Logistic回歸分析結果

表5 影響Her2型乳腺癌患者MRI表現因素的Logistic回歸分析結果

表6 影響三陰乳腺癌患者MRI表現因素的Logistic回歸分析結果

3 討論

臨床將乳腺癌分Luminal-A型、Luminal-B型、Her2、三陰乳腺癌四種分子分型，Lumina-A型是一種常見亞型，多為早期乳腺癌，具有較小的復發概率，宜于內分泌治療，而不宜于化療；Lumina-B乳腺癌在老年乳腺癌患者中更為常見，其組織學分級高于Lumina-a乳腺癌，常伴有Her2基因擴增，適用于內分泌干預，但療效不如Lumina-a型乳腺癌顯著；Her2乳腺癌原發腫瘤較大，復發轉移風險大，病理分期靠后，同時具有強的浸潤性，常以靶向治療和化療作為治療方略，化療的反應較好，但預后效果還有待提高，需要聯合其他化療方案，同時，這類型腫瘤有單一的轉移機制，淋巴結轉移較少；三陰型乳腺癌具有較高的病理分級，有強浸潤性，且在年輕患者中較為常見[6-7]。由此可見，不同分子分型的乳腺癌的治療方案、治療反應性及預后結局存在明顯差異[8]。如何對乳腺癌分子分型進行準確評估于后期醫療計劃的制定至關重要。

病理檢查是當前臨床確定乳腺癌分子分型的金標準，但為有創檢查，當前也尚未見可靠的血清指標明確乳腺癌分子分型[9]。影像學檢查作為重要的輔助診斷方式，在乳腺癌的臨床診斷、治療及預后評估上發揮重要作用。MRI具備較好的軟組織分辨率，與鉬靶攝影和超聲相比，MRI動態增強掃描可以將血流特征和病灶模樣更加好地展現出來，提高診斷的效果[10-11]。DCE-MRI則是在MRI的基礎上發展而成的影像學檢測方法，能夠較好地顯示腫瘤位置和形態特征，經過持續的觀察，繪制時間-信號強度曲線，能夠較好地反映腫瘤供血情況和局部微循環特征，體現了較好的診斷優勢[12-13]。有不少文獻也分析了MRI特點與乳腺癌分子分型的關系，但大多數文章是關于三陰性乳腺癌的MRI特征，而相關乳腺癌MRI特點與其他分子分型的報道鮮見。

本研究完整剖析了四種乳腺癌分子分型與MRI特征的關系，發現Luminal-A型乳腺癌分子分型為陽性者MRI表現形態不規則、邊緣毛刺、邊界模糊形態人數顯著多于分子分型為陰性者，而MRI表現壞死形態人數顯著低于分子分型為陰性者；Luminal-B型乳腺癌分子分型為陰性者MRI表現形態不規則、邊緣毛刺、邊界模糊、壞死形態人數顯著多于分子分型為陽性者；Her2型乳腺癌分子分型為陰性者MRI表現形態不規則、邊緣毛刺、邊界模糊形態人數顯著多于分子分型為陽性者，而MRI表現壞死形態人數顯著低于分子分型為陽性者；三陰乳腺癌分子分型為陰性MRI表現形態不規則、邊緣毛刺、邊界模糊、壞死形態人數顯著多于分子分型為陽性者；且進一步回歸分析結果顯示以形態不規則、壞死為Luminal-A型乳腺癌分子分型影響因素；形態不規則為Luminal-B型乳腺癌分子分型影響因素；形態不規則為Her2型乳腺癌分子分型影響因素；形態不規則、壞死為三陰乳腺癌型乳腺癌分子分型影響因素。徐麗娜等[15]發現腫瘤的邊緣光滑、邊緣增強、內部壞死和T2加權圖像為高信號，與其他分子乳腺癌相比，主要與三陰性乳腺癌相關，本文的結果與其大致相同。

綜上所述，乳腺癌DCE-MRI能夠在一定程度上評估乳腺癌的分子分型，其影像學表現和乳腺癌分子分型具有一定相關性。