基于CT影像組學構建富血供超小腎癌與乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤鑒別診斷的簡易預測模型

曹 娜, 黃渤琪, 劉志民, 王 棟

(河北省秦皇島市第四醫院, 1. CT室, 2. 介入科, 河北 秦皇島, 066000)

腎臟惡性腫瘤以腎細胞癌(RCC)為主,俗稱腎癌,占75%～90%[1-2], 此外還有腎盂癌、腎母細胞瘤以及罕見的淋巴瘤等。RCC患者臨床癥狀缺乏特異性,部分患者可無不適癥狀,故較多RCC患者是在體檢或接受其他檢查時確診。小腎癌或超小腎癌是基于不同體積腎癌診治特點而提出的概念,其中小腎癌的劃分標準有2種(腫瘤直徑≤3 cm或≤4 cm)[3-4], 目前直徑≤4 cm是主要劃分標準。超小腎癌(usRCC)是近年來小腎腫瘤領域的研究熱點,且隨著居民體檢意識的增強和醫學技術的發展,越來越多的包含usRCC在內的小腎腫瘤被發現。相關研究[5-6]指出,臨床人員對于直徑≤2 cm的小腎腫瘤需重視早期篩選與識別,其雖然以乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤(mfAML)此類良性腫瘤居多,但仍有部分為惡性腫瘤,且兩者的鑒別診斷更為棘手,已成為目前RCC診療研究中亟待解決的難題。本研究對71例富血供超小腎腫瘤患者的臨床資料進行回顧性分析,基于usRCC與mfAML的CT影像組學資料構建簡易預測模型,并分析此預測模型對兩者的鑒別診斷價值,現報告如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

本研究為單中心回顧性隊列研究,收集2018年3月—2022年12月在秦皇島市第四醫院接受手術治療且術后病理證實為富血供超小腎腫瘤的71例患者的臨床資料,并依據術后病理類型將患者分為usRCC組33例和mfAML組38例。usRCC組中僅3例表現為富血供強化的腎嫌色細胞癌(chRCC), 其余30例均為常見的透明細胞腎細胞癌(ccRCC)。mfAML組38例患者在腎臟CT平掃時未能檢測到明顯的脂肪密度,且術后病理檢查僅發現少量脂肪成分。納入標準: ① 有明確術后病理檢查結果(診斷結果為usRCC或mfAML)者; ② 腫瘤最大直徑≤2 cm者; ③ 術前接受腎臟CT平掃和雙期增強掃描者。排除標準: ① 合并VHL綜合征者; ② 臨床病理資料和(或)CT影像學資料缺失者。本研究經秦皇島市第四醫院醫學倫理委員會審核批準。

1.2 方法

1.2.1 CT檢查方法: 使用美國GE64排螺旋CT進行腎臟常規平掃和CT增強掃描,囑患者取仰臥位,頭先進,掃描范圍為肝臟上緣至髂骨翼上緣。基本參數設置為管電壓120 kV, 管電流采用自動控制技術,層厚、層間距均為5 mm, 重建層厚1 mm。腎臟平掃后進行雙期增強掃描,采用雙筒高壓注射器經肘靜脈注射非離子型對比劑碘佛醇(江蘇恒瑞醫藥,國藥準字H20067895), 注射劑量1.0 mL/kg, 注射速率3.0 mL/s。為避免過敏反應,可在注射碘佛醇5 min前靜脈注射10 mg地塞米松。分別于注射碘佛醇后25～30 s、65～75 s掃描并獲取皮質期和實質期的增強掃描圖像。

1.2.2 CT影像學分析: 將所得CT圖像傳送至后臺工作站,在增強圖像上確定腫瘤實性部分且強化最明顯的區域,然后在該區域的中心位置選擇感興趣區(ROI), ROI可呈圓形或類圓形,面積為0.1～0.2 cm2。選擇ROI應盡量避開壞死、鈣化和血管影等區域,平掃和雙期增強掃描測量的ROI大小、位置和形狀應盡量保持一致。本研究由2名對研究和病理資料不知情的資深CT醫師共同閱片討論后得出一致結論。觀察內容主要包括腫瘤位置(左腎/右腎)、腫瘤形狀(圓形/橢圓/不規則形)、腫瘤中心點(腎內/腎外)、有無囊變壞死、有無“冰淇淋蛋筒征”、有無假包膜征、皮質期強化均勻性(均勻/不均勻)、實質期強化均勻性(均勻/不均勻)和強化特征(快進快出/持續強化),同時測量雙期(皮質期、實質期)的CT值、凈強化CT值,凈強化CT值=腫瘤皮質期或實質期CT值-腫瘤平掃CT值。

1.3 統計學分析

2 結 果

2.1 usRCC組和mfAML組臨床資料和CT影像學表現比較

usRCC組在性別、年齡、腫瘤位置、腫瘤形狀、腫瘤中心點、“冰淇淋蛋筒征”、皮質期強化均勻性和強化特征方面與mfAML組比較,差異均無統計學意義(P>0.05)。usRCC組囊變壞死、假包膜征、實質期不均勻強化者占比均高于mfAML組,差異有統計學意義(P<0.05)。見表1。

表1 2組患者臨床資料和CT影像學表現比較

典型病例見圖1、圖2。圖1為1例usRCC患者(年齡57歲)增強CT掃描圖像,左腎類圓形不均勻軟組織密度結節,局部突出于腎臟輪廓,增強掃描在實質期明顯不均勻強化。圖2為1例mfAML患者(年齡52歲)增強CT掃描圖像,左腎混雜密度結節,略突向腎外,內見少許脂肪密度灶和軟組織密度區,增強掃描在實質期軟組織密度區均勻強化。

圖1 usRCC患者增強掃描實質期不均勻強化

圖2 mfAML患者增強掃描實質期均勻強化

2.2 usRCC組和mfAML組相關CT定量參數比較

2組實質期CT值比較,差異無統計學意義(P>0.05); usRCC組皮質期CT值、皮質期凈強化CT值和實質期凈強化CT值均高于mfAML組,差異有統計學意義(P<0.05)。見表2。

表2 usRCC組和mfAML組相關CT定量參數比較 Hu

2.3 相關CT定量參數鑒別診斷usRCC與mfAML的ROC曲線分析

將病理類型作為狀態變量(usRCC=1, mfAML=0), 選擇表2中差異有統計學意義(P<0.05)的3個CT定量參數分別繪制ROC曲線。ROC曲線顯示,皮質期CT值、皮質期凈強化CT值、實質期凈強化CT值鑒別診斷usRCC與mfAML的AUC分別為0.702、0.718、0.803(均>0.7), 但僅有實質期凈強化CT值的AUC>0.8, 見表3和圖3。實質期凈強化CT值的AUC大于皮質期CT值的AUC, 差異有統計學意義(Z=2.763,P=0.039), 實質期凈強化CT值、皮質期凈強化CT值的AUC差異無統計學意義(Z=1.318,P=0.158), 皮質期CT值、皮質期凈強化CT值的AUC差異無統計學意義(Z=0.903,P=0.412), 提示實質期凈強化CT值的診斷效能最佳。

表3 相關CT定量參數對usRCC與mfAML的鑒別診斷效能

2.4 二元Logistic回歸模型篩選對usRCC與mfAML具有鑒別意義的獨立影響因素

根據單因素分析結果,進一步采用二元Logistic回歸模型篩選對usRCC與mfAML具有鑒別意義的獨立影響因素,將病理類型(usRCC或mfAML)作為因變量,將囊變壞死(有=1, 無=0)、假包膜征(有=1, 無=0)、實質期強化均勻性(不均勻=1, 均勻=0)和CT定量參數中AUC最大的實質期凈強化CT值(連續性變量)作為自變量。多因素分析結果顯示,囊變壞死、實質期強化均勻性、實質期凈強化CT值均是對usRCC與mfAML具有鑒別意義的獨立影響因素(P<0.05), 見表4。

表4 二元Logistic回歸分析篩選對usRCC與mfAML具有鑒別意義的獨立影響因素

2.5 基于CT影像組學構建簡易預測模型及其ROC曲線分析

基于多因素分析篩選出的對usRCC與mfAML具有鑒別診斷意義的3個CT影像組學變量(囊變壞死、實質期強化均勻性、實質期凈強化CT值)構建簡易組合預測模型,并借助二元Logistic回歸分析生成預測概率,繪制ROC曲線,評估簡易預測模型鑒別診斷usRCC與mfAML的效能(狀態變量: usRCC=1, mfAML=0)。ROC曲線顯示,簡易預測模型的AUC為0.890(95%CI: 0.804～0.976), 標準誤為0.044,P<0.001, 鑒別診斷的敏感度為87.88%, 特異度為76.32%, 準確度為81.69%, 約登指數為0.642, 見圖4。

圖3 3種CT定量參數鑒別診斷usRCC與mfAML的ROC曲線

圖4 簡易預測模型鑒別診斷usRCC與mfAML的ROC曲線

3 討 論

經典的RCC三聯征在臨床中并不多見,在直徑≤4 cm的小腎腫瘤和直徑≤2 cm的超小腎腫瘤的風險篩查與診斷中作用有限。對體積較小、臨床癥狀不典型且影像學表現相似的腎腫瘤進行良惡性鑒別診斷,不僅直接影響臨床診療策略的合理性和科學性,也是臨床人員和患者尤為關注的難題[7]。CT是目前診斷小腎癌比較準確的影像學手段,能顯示直徑>0.5 cm甚至更小的腫瘤, CT平掃為均勻低或等密度,且多位于腎輪廓外圍,假包膜征比重較高,增強掃描也可見“快進快出”的典型征象[8]。既往研究多是對直徑≤4 cm的小腎腫瘤的CT影像學鑒別研究,針對直徑≤2 cm的超小腎腫瘤的鑒別研究則較缺乏。然而,臨床中超小腎腫瘤的誤診風險更高,需重點進行鑒別診斷。血管平滑肌脂肪瘤(AML)作為臨床常見的良性腎腫瘤之一,多發于中青年女性,臨床常無明顯癥狀,腫瘤較大者可出現血尿、腰酸和腹部不適等癥狀,嚴重者可自發破裂出血[9]。AML由不同成分比例的畸形血管、平滑肌細胞和成熟脂肪細胞組成,其中富血供mfAML因腫瘤組織內脂肪成分比例偏少,加之腫瘤體積偏小時的部分容積效應,在影像學表現上與RCC存在諸多相似之處,增加了鑒別診斷難度[10-11]。不同病理類型的診療策略和術式選擇存在較大區別,本研究旨在通過CT影像學手段探尋鑒別診斷usRCC與mfAML的可靠方法。

本研究結果顯示, usRCC組與mfAML組在性別、年齡和多項CT影像學表現方面并無顯著差異(P>0.05), 與相關研究[12]結論基本相符。雖然mfAML多見于中青年女性, usRCC多見于中老年男性,但本研究由于收集的此類小腎腫瘤樣本量偏少,并未發現性別構成和年齡分布的明顯差異。“冰淇淋蛋筒征”是多見于良性腫瘤的CT征象,其形成原理主要與腫瘤生長方式和腫瘤質地有關。mfAML腫瘤組織質地較軟,無浸潤生長的惡性特點,生長部位主要為阻力較小的被膜、腎小葉間等處,導致腫瘤與鄰近腎臟交界處顯示比較清楚和平直, CT影像上表現為“冰淇淋蛋筒征”,也有研究[13-14]稱之為“楔形征”“劈裂征”等。既往研究[15-16]指出,“冰淇淋蛋筒征”是鑒別診斷mfAML與RCC的重要CT征象,但本研究中usRCC組和mfAML組“冰淇淋蛋筒征”占比均較低,且2組間無顯著差異,其主要原因是腎腫瘤體積偏小和mfAML外生性征象不明顯[17]。

本研究顯示, usRCC組囊變壞死、假包膜征、實質期不均勻強化者占比均顯著高于mfAML組(P<0.05), 與相關研究[18-19]結論相符,上述CT征象亦是臨床診斷RCC的常用影像學參考依據。囊變壞死、假包膜征是富血供RCC生長過程中的典型特征,腫瘤生長過快、新生血管發育不良和瘤內血供不均衡是其發生的常見原因[20]。CT增強掃描顯示實質期不均勻強化是惡性腫瘤的常見影像學描述,但并非絕對概念。本研究中, 2組實質期不均勻強者占比均較高(與mfAML、RCC均為富血供有關),且usRCC組實質期不均勻強化者占比顯著更高(與usRCC瘤內多囊變壞死和偏液性低密度區域有關)[21-22]。本研究結果顯示, usRCC組皮質期CT值、皮質期凈強化CT值、實質期凈強化CT值顯著高于mfAML組(P<0.05), 且ROC曲線顯示三者中實質期凈強化CT值的AUC最大,為0.803(實質期凈強化CT值可反映腫瘤病灶血供和強化特點)。本研究將篩選出的3個CT影像組學變量進行組合后構建簡易預測模型,與單獨CT形態學指標或定量參數比較,簡易預測模型能結合更充分的影像學依據加以鑒別,提高診斷效能。本研究顯示,預測模型鑒別診斷usRCC與mfAML的AUC為0.890(95%CI: 0.804～0.976), 敏感度、特異度和準確度依次為87.88%、76.32%和81.69%, 表明該簡易預測模型具有良好的診斷效能,此外由于該模型的CT影像學指標易獲取和收集,臨床應用亦較為便捷。

綜上所述,本研究基于CT影像組學構建的簡易預測模型對usRCC與mfAML具有良好的鑒別診斷價值,可為此類超小腎腫瘤的早期風險識別和診療策略制訂提供影像學依據,值得臨床應用和深入研究。本研究不足之處在于樣本量偏少、樣本選擇可能存在回憶偏倚等,后續應加以完善進一步深入研究。