臨床、病理、MRI特征及IVIM參數聯合模型預測宮頸癌程序性細胞死亡蛋白1及其配體(PD-1/PD-L1)表達

劉開惠，楊 蔚，田海萍，張治寧，李云霞，何劍莉

(1.寧夏醫科大學臨床醫學院,寧夏 銀川 750004；2.寧夏醫科大學總醫院放射科，3.病理科，4.婦瘤外科，5.腫瘤內科，6.放療科，寧夏 銀川 750004)

宮頸癌是女性常見惡性腫瘤之一[1]。免疫療法在治療宮頸癌、黑色素瘤等惡性腫瘤中具有巨大潛能，以程序性細胞死亡蛋白-1(programmed cell death protein 1,PD-1)及其配體(PD-1 ligand,PD-L1)為主的免疫檢查點[2-3]備受關注。基于MR彌散加權成像(diffusion weighted imaging,DWI)的體素內不相干運動(intravoxel incoherent motion,IVIM)成像以雙指數模型提取組織真實彌散系數(D)、灌注相關彌散系數(D*)及灌注分數(f)，用于宮頸癌分期、分級及評估療效具有較高應用價值[4]。SHAP法[5]廣泛用于數據分析。本研究以SHAP法觀察基于宮頸癌臨床、病理、MRI特征及IVIM定量參數構建的聯合模型預測其PD-1/PD-L1表達的價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 前瞻性納入2021年1月—2022年8月寧夏醫科大學總醫院63例首診宮頸癌(病灶均單發)患者，年齡28～75歲、平均(53.8±11.6)歲；經手術或穿刺活檢病理證實宮頸癌，且于病理檢查前2周內接受盆腔MR檢查；宮頸鱗癌52例、腺癌9例、腺鱗癌2例，FIGO分期Ⅰ期34例、Ⅱ期9例、Ⅲ期14例、Ⅳ期6例。納入標準：無手術、放射及化學治療等宮頸癌治療史，可耐受盆腔MR檢查，且影像學及病理學資料完整。本研究獲院倫理委員會批準(2018-062)，檢查前患者及家屬均簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法 囑患者檢查前禁食、禁水至少6 h，保持膀胱半充盈狀態。采用Philips Achieva 3.0T MR儀，囑患者仰臥，采集盆腔MRI；參數：軸位T2WI，TR 4 200 ms，TE 95 ms，矩陣300 × 400，FOV 240 mm ×360 mm，層厚5 mm，層間距1 mm，NEX 1；軸位IVIM，TR 4 800 ms，TE 76 ms，FOV 240 mm×240 mm，矩陣122×155，層厚4.0 mm，層間距2 mm，NEX 6，b值=0、25、50、75、100、150、300、500、1 000、1 500 s/mm2。

1.3 圖像分析 將原始圖像導入MITK軟件(2014.10.02)，由分別具有3年及21年工作經驗的住院及主任醫師各1名以雙盲法閱片。基于常規MR T2WI評估宮頸癌病灶大小、浸潤深度、有無宮旁浸潤及淋巴結轉移(針對穿刺活檢患者)。參考T2WI于軸位IVIM(b值為1 000 s/mm2)連續層面避開出血、囊變及壞死沿病灶邊緣手動勾畫ROI，測量其D、D*、f值，獲得相應偽彩圖像，以各層面病灶D、D*、f值的均值為最后結果。

1.4 免疫組織化學染色 對術后或活檢標本行免疫組織化學檢查，檢測PD-1/PD-L1蛋白表達水平，并行CD34和(或)D2-40、S-100及Ki-67染色。采用鼠抗人PD-1及PD-L1單克隆抗體，以免疫反應評分(immunoreactivity score,IRS)為標準[6]，IRS=0為陰性，>0為陽性；CD34和(或)D2-40染色陽性提示脈管侵犯(lymphovascular invasion,LVI)陽性；S-100染色陽性提示神經侵犯。

1.5 統計學分析 采用SPSS 26.0及R(4.1.1)統計分析軟件。以組內相關系數(intra-class correlation coefficient,ICC)分析觀察者間測量IVIM參數的一致性：ICC≤0.40為一致性差，0.400.80為一致性極好。以±s表示符合正態分布的計量資料，行獨立樣本t檢驗。以頻數表示計數資料，其中等級資料以Mann-WhitneyU檢驗比較，其余行χ2檢驗。基于臨床、病理、MRI表現及IVIM參數，以logistic回歸分析觀察宮頸癌PD-1及PD-L1陽性的獨立影響因素，構建臨床-病理模型及三者聯合模型，繪制受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線，評估獨立影響因素及各模型預測PD-1/PD-L1陽性的效能，以DeLong檢驗比較曲線下面積(area under the curve,AUC)，以SHAP法評估聯合模型中各變量的貢獻。以Spearman相關性分析觀察2變量之間的相關性。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

63例宮頸癌中，33例PD-1表達為陽性、30例PD-1表達陰性；34例PD-L1表達陽性、29例PD-L1表達陰性。

2.1 不同PD-1/PD-L1狀態宮頸癌臨床、病理、MRI特征及IVIM參數比較 觀察者間測量D [ICC=0.97，95%CI(0.95,0.98)]、D*[ICC=0.87，95%CI(0.78,0.92)]、f [ICC=0.86，95%CI(0.81,0.93)]值的一致性極好(P均<0.05)，故取其中1名的測量結果進行統計分析。PD-1陽性、陰性組間，PD-L1陽性、陰性組間腫瘤病理分級、宮旁浸潤、淋巴結轉移及D值差異均有統計學意義(P均<0.05)，其余參數差異均無統計學意義(P均>0.05)。見表1。

表1 不同PD-1/PD-L1表達宮頸癌臨床、病理、MRI特征及IVIM參數比較

2.2 logistic回歸及診斷效能分析 宮頸癌FIGO分期、病理分級、宮旁浸潤、淋巴結轉移及D值均為其PD-1/PD-L1表達陽性的獨立影響因素(P均<0.05)，見表2。據此建立臨床-病理模型(包含FIGO分期及病理分級)及聯合模型(5個參數聯合)，聯合模型預測宮頸癌PD-1/PD-L1表達陽性的AUC分別為0.85及0.89，均高于臨床-病理模型及任一單一獨立影響因素(Z=2.10～3.77，P均<0.05)，見表3及圖1。SHAP分析(圖2、3)顯示，宮頸癌FIGO分期及病理分級對聯合模型的貢獻較大，而D值為重要補充。

圖1 臨床-病理模型及聯合模型預測宮頸癌PD-1表達陽性(A)和PD-L1表達陽性(B)的ROC曲線

圖2 基于SHAP法解釋聯合模型各參數預測宮頸癌PD-1表達陽性(A)和PD-L1表達陽性(B)重要性(按降序排列)的經典直方圖

表2 宮頸癌PD-1/PD-L1表達陽性的獨立影響因素：logistic回歸分析結果

表3 單一獨立影響因素及各模型預測PD-1/PD-L1表達陽性的效能

2.3 相關性分析 宮頸癌PD-1/PD-L1表達均與其D值呈負相關(rs=-0.36、-0.39，P均<0.05)，與D*、f值無明顯相關性(P均>0.05)；PD-1與PD-L1表達呈正相關(rs=0.12，P<0.01)。

3 討論

腫瘤PD-1/PD-L1表達水平與預后相關[2]。IVIM基于雙指數模型提取定量參數，可區分水分子彌散運動與微循環灌注，對組織微觀變化更為敏感。SHAP法以直方圖展示模型中各變量的貢獻，某變量的直方圖圖形越長，其SHAP值絕對值越大，貢獻值越高。本研究中，宮頸癌FIGO分期、病理分級、宮旁浸潤、淋巴結轉移及病灶D值均為其PD-1/PD-L1表達陽性的獨立影響因素；以之建立的聯合模型預測其PD-1/PD-L1表達陽性的AUC分別為0.85及0.89，高于臨床-病理模型及單一獨立影響因素；兩個聯合模型中FIGO分期及病理分級的貢獻均最大，D值為其重要補充。本研究logistic回歸分析顯示，宮頸癌PD-1/PD-L1表達陽性與其FIGO分期較晚、病理分級較低、宮旁浸潤及淋巴結轉移有關，與OMENAI等[7]的結果相符，提示PD-1/PD-L1陽性與預后密切相關。

本研究發現宮頸癌D值與其PD-1/PD-L1表達呈負相關。RASMUSSEN等[8]報道，頭頸部鱗癌ADC與其PD-L1表達呈負相關。ADC和D值均可反映組織內細胞密度。ADC基于單指數模型DWI獲得，在一定程度上受體內組織毛細血管內血流灌注的影響，可能高估病灶內純水分子的彌散運動；而D值可將病灶內純水分子運動與微循環灌注分離，能更準確地反映細胞內水分子彌散及細胞增殖情況[9]。PD-1/PD-L1表達陽性宮頸癌內細胞密度更高、水分子彌散受限更明顯，故其D值更低。

圖3 患者女，46歲，低分化宮頸鱗癌，PD-L1表達陽性 A、B.軸位T2WI(A)示宮頸不規則中-高信號腫塊，D值偽彩圖(B)示D值為0.46×10-3 mm2/s(箭示病灶)；C.免疫組化染色呈PD-L1陽性(×400)；D.SHAP實例圖示聯合模型中FIGO分期的價值最高，藍色和綠色代表預測風險評分的正向和負向貢獻，E [f(x)]為聯合模型的截斷值(5.04)，f(x)為聯合模型的預測值(6.46)，預測值高于截斷值表示PD-L1表達陽性風險高，與實際相符

D*和f值均可反映微循環灌注。D*值主要由毛細血管長度、數量及血流速度決定，而f值指病灶內微循環灌注效應占總體彌散效應的比重[10]。理論上，PD-1/PD-L1表達陽性腫瘤組織內血管密度增加、灌注增加，D*及f值應隨之升高；但本研究 PD-1/PD-L1陽性與陰性組間D*及f值差異均無統計學意義，病灶D*及f值與PD-1/PD-L1表達亦無明顯相關，可能與樣本量小，且D*及f值的穩定性和受宮頸癌的影響程度均不及D值有關。

本研究發現宮頸癌PD-1與PD-L1表達呈正相關，與既往研究[11]結果一致，但相關性系數不高，考慮與樣本量少有關。PD-1主要與其配體PD-L1結合，抑制自身免疫反應。人體被腫瘤細胞侵襲時，PD-1與腫瘤細胞表面PD-L1結合可抑制T細胞增殖并誘導其凋亡和耗竭，導致腫瘤細胞免疫逃逸而促進腫瘤發生發展；耗竭的T細胞特征性高表達PD-1，且與PD-L1相關[12]。綜上，基于宮頸癌臨床、病理、MRI特征及D值構建的聯合模型可有效預測其PD-1/PD-L1表達狀態。但本研究為單中心小樣本觀察，且免疫組織化學所針對的腫瘤層面與腫瘤整體情況可能存在差異，有待后續進一步觀察。