MRI列線圖模型對軟組織肉瘤病理分級預測價值

梁皓昱,王鶴翔,侯峰,王童語,李琪媛,高傳平

(青島大學附屬醫院,山東 青島 266003 1 放射科; 2 病理科)

軟組織肉瘤(STS)是一組罕見的、具有較高異質性的惡性間葉源性病變[1],病死率接近50%[2]。正確評估STS組織病理學分級對制定治療計劃和預測預后具有重要意義[3]。根據法國癌癥中心聯合會組織學分級系統,STS分為Ⅰ～Ⅲ級[4]。術前組織病理分級是能否進行新輔助化療的重要臨床依據,對于高級別STS(Ⅲ級)病人,術前新輔助化療可提供額外治療收益,改善病人預后;對于低級別STS(Ⅰ～Ⅱ級)病人,術前明確的組織病理分級可以避免化療引起的各種潛在副作用[5]。經皮穿刺活檢是目前最常見的STS術前病理學診斷方法,但受腫瘤內部異質性導致的穿刺抽樣誤差的影響,術前活檢結果可能并不準確,進而對后續診療方案制定產生誤導。因此,找到一種無創的術前STS分級預測方法以幫助病人制定準確有效的治療方案至關重要。磁共振成像(MRI)因具有良好的組織分辨力,被廣泛應用于STS術前評估,主要用于確定腫瘤侵犯范圍[6-7]。既往研究多局限于分析MRI征象對STS病理分級的預測價值,并未構建相關列線圖預測模型[8-9]。本文回顧性分析137例STS病人MRI圖像,探討STS的各種MRI特征與STS病理分級之間的聯系,篩選STS分級預測因子,構建列線圖預測模型,為術前評估STS病理分級提供依據。現將結果報告如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性收集2008年3月—2022年1月于青島大學附屬醫院行STS切除術病人的MRI影像學資料。病人納入標準:①術后病理證實為STS;②治療前2周內行MRI檢查,影像學資料完整,包含橫斷面T1WI、脂肪抑制T2WI(FS-T2WI)和對比增強T1WI(CE-T1WI);③根據術后病理標本獲得明確的病理分級。病人排除標準:①MRI圖像質量差,無法評估信號特征;②MR檢查前接受過相關治療。最終137例STS病人被納入研究, 其中男86例, 女51例;年齡4～90歲, 中位年齡50歲。根據法國癌癥中心聯合會組織學分級系統,Ⅰ、Ⅱ級(低級別)STS 82例,Ⅲ級(高級別)STS 55例。

1.2 檢查方法

MRI信息來源于5臺設備,包括美國GE HDx 1.5 T、美國GE HDx 3.0 T、德國Siemens 3.0 T Magnetom Skyra、荷蘭Philips Achieva 1.5 T及德國Siemens Prisma 3.0 T。MRI序列掃描參數為:橫斷位T1WI(TR 500～600 ms, TE 10～15 ms),橫斷位FS-T2WI(TR 2 400～4 500 ms, TE 70～120 ms),橫斷位CE-T1WI(TR 500～600 ms, TE 10～15 ms)。3個序列層厚為3～5 mm,層間距1 mm,矩陣320×320,FOV 200～400 mm。CE-T1WI掃描前用高壓注射器靜脈注射0.2 mL/kg Gd-DTPA(Magnevist, Bayer Healthcare Pharmaceuticals),注射造影劑后立即采集軸向圖像。

1.3 圖像分析及臨床信息獲取

MRI圖像由2名工作5年以上放射科醫師進行回顧性分析,評估結果不一致時通過協商達到一致。MRI征象評估內容包括:①病灶數量(單發或多發);②深度(淺或深,最大深度超過8 cm定義為深部病灶);③T1WI信號異質性(無或有,≥50%腫瘤體積信號不均勻定義為有異質性);④T2WI信號異質性(無或有,≥50%腫瘤體積信號不均勻定義為有異質性);⑤壞死信號(無、壞死信號<50%腫瘤體積或壞死信號≥50%腫瘤體積);⑥瘤周水腫(無、局限性或彌漫性);⑦增強后邊緣清晰度(清晰邊緣占>90%腫瘤周長、清晰邊緣占50%～90%腫瘤周長或清晰邊緣占<50%腫瘤周長);⑧瘤周強化(無或有);⑨部位(四肢、軀干淺表部、頭頸部或腹盆腔)。收集病人臨床資料,包括年齡、性別及術前TNM分期。根據第8版美國癌癥聯合委員會分期指南評估術前TNM分期,其中T分期代表原發腫瘤最大徑(腫瘤最大徑≤5 cm為T1期,5 cm<腫瘤最大徑≤10 cm為T2期,10 cm<腫瘤最大徑≤15 cm為T3期,腫瘤最大徑>15 cm為T4期),N分期代表周圍淋巴結轉移情況,M分期代表遠處轉移情況。

1.4 預測模型構建

使用單因素Logistic回歸分析篩選與高級別STS相關的臨床和MRI特征,將P<0.05的臨床和MRI特征輸入多因素Logistic回歸分析。多因素Logistic回歸中P<0.05的特征被選為STS病理分級預測因子,納入用以構建預測模型,并生成列線圖。基于10折交叉驗證,驗證模型預測效能,采用中位受試者工作特征曲線下面積(AUC)及中位準確度評價列線圖模型的預測性能。采用校準曲線和決策曲線評估預測模型的校準度和臨床適用度。

1.5 統計學分析

采用IBM SPSS Statistics Version 25軟件進行統計學處理。不符合正態分布的資料用M(Q25～Q75)表示,數據間的比較采用Mann-WhitneyU檢驗;計數資料比較采用χ2檢驗。以P<0.05為差異有統計學意義。預測模型構建、列線圖繪制和模型性能評估使用R軟件(版本4.1.0)。

2 結 果

2.1 病理學診斷

病理診斷結果見表1。黏液樣脂肪肉瘤、黏液樣纖維肉瘤、平滑肌肉瘤和骨外骨肉瘤約占低級別STS的55%(45/82)。黏液樣纖維肉瘤、多形性未分化肉瘤、黏液樣脂肪肉瘤、去分化脂肪肉瘤和未分化梭形細胞瘤約占高級別STS的62%(34/55)。

表1 137例STS的病理診斷(例)

2.2 STS病人臨床和MRI特征

單因素分析結果顯示,低級別、高級別STS病人性別及年齡差異均無統計學意義(P>0.05)。T分期、N分期、深度、T1WI信號異質性、T2WI信號異質性、壞死信號、瘤周水腫、增強后邊緣清晰度、瘤周強化和部位在低級別、高級別STS間差異有統計學意義(χ2=5.354～38.349,P<0.05)。見表2。

表2 137例STS病人的一般資料(例)

2.3 預測模型構建和分析

單因素及多因素Logistic回歸分析顯示,N分期、深度、T2WI信號異質性及瘤周強化為STS分級預測因子(圖1A～F),進一步被用于構建預測模型。見表3。該預測模型顯示出了較好的預測效能,中位AUC為0.898,中位準確度為82.1%,中位敏感度為70.8%,中位特異度為89.3%,中位陽性預測值為81.0%,中位陰性預測值為82.7%。校準曲線和決策曲線顯示,該預測模型具有較好的校準效率與臨床適用度(圖2)。基于該預測模型構建的列線圖見圖3。

A～C:低級別STS病人MRI特征。病人,男,59歲,平滑肌肉瘤,病理分級為低級別。A:橫軸位T1WI,腫瘤位于右側腓骨外側肌間隙內;B:橫軸位FS-T2WI,腫瘤信號異質性<50%腫瘤體積;C:橫軸位CE-T1WI,無瘤周強化。D～F:高級別STS病人MRI特征。病人,女,60歲,黏液纖維肉瘤,病理分級為高級別。D:橫軸位T1WI,腫瘤位于右側大腿肌間隙內;E:橫軸位FS-T2WI,腫瘤信號異質性≥50%腫瘤體積;F:橫軸位CE-T1WI,瘤周強化。

A:校準曲線;B:決策曲線。

圖3 基于術前MRI影像特征STS病理分級預測列線圖

表3 單因素和多因素Logistic回歸分析與STS病理分級相關的臨床因素

3 討 論

STS病理分級與病人的轉移風險和總生存期密切相關,是評估STS病人能否從術前新輔助化療獲得治療收益的最重要依據[10]。本研究基于臨床及MRI特征構建的STS分級預測模型顯示了較好的預測效能(交叉驗證中位AUC為0.898,中位準確度為82.1%),具有較好的校準度及臨床適用度,并生成列線圖。列線圖是該預測模型的可視化工具,通過讀取病人每個高級別STS風險因子得分并累積總分,準確評估該病人STS病理分級為高級別的風險,可為病人臨床治療方案制定提供依據,具有較大的臨床應用潛力。

本研究結果顯示,4個臨床及MRI特征可作為STS分級預測因子,高級別STS的風險預測因子為N1期、深部病灶、T2WI信號異質性≥50%腫瘤體積和瘤周強化。高級別STS通常體積更大,瘤體內異源性分化更嚴重,同時伴有更多的壞死區域[11],導致高級別STS在T2WI序列上表現更強的異質性;同時,高級別STS具有更強侵襲性的外圍生長模式,外圍血管增生更明顯[12],導致瘤周強化。相關研究顯示,T2WI信號異質性及瘤周強化是STS病理分級的獨立預測因子[8-9],本研究結果與其一致。

周圍淋巴結轉移(N1期)被認為是STS侵襲和遠處轉移的風險因子,預示病人不良預后。COINDRE等[13]研究認為,高級別是STS最重要的轉移風險及不良預后的風險指標。本研究結果表明,N分期與STS病理分級有顯著關聯,N1期是高級別STS的重要風險因子。病灶深度被認為是STS病人預后和遠處轉移的重要預測指標[3]。本研究結果顯示,78.2%(43/55)的高級別STS位于深部,僅有37.9%(31/82)低級別STS發現于深部,可能的原因是位于深部的STS早期癥狀不明顯,發現較晚,腫瘤進展時間較長,造成腫瘤異源性分化增多,從而進展為高級別STS。有研究發現,瘤周水腫高信號可有效鑒別低、高級別STS。本研究結果與其不同。瘤周水腫高信號產生的原因有二,一是單純水腫,二是腫瘤細胞浸潤,如果研究只評估MRI平掃圖像而沒有參考MRI增強圖像,則不能有效鑒別瘤周水腫高信號產生的原因。本研究通過對比同層面FS-T2WI及CE-T1WI兩個序列,將瘤周高信號鑒別并定義為瘤周水腫(代表單純水腫)和瘤周強化(代表腫瘤細胞浸潤)兩個特征,并驗證瘤周強化是高級別STS的有效預測因子。

術前新輔助化療可顯著改善高級別STS預后,因此,術前獲得準確的STS分級對病人制定個體化治療方案有重要意義。目前,術前獲取STS分級的常規方法為影像介導下經皮穿刺活檢。但是由于腫瘤異質性導致的抽樣誤差的存在,穿刺活檢病理分級評估的分級可能會低于術后病理確認的病灶實際分級。本研究提出的預測模型具有較高的中位準確度(82.1%),較CROMBé等[9]提出的預測模型準確度(70.2%)更高,具有校正術前穿刺活檢結果的潛力,可為病人治療方案制定提供參考依據。

綜上所述,基于術前MRI影像學特征的列線圖模型可有效預測STS病理分級,為病人臨床治療方案制定提供依據,具有較大的臨床應用潛力。本研究存在以下局限性:①本研究作為回顧性研究,難以避免選擇偏倚;②本研究納入的病例數較少,模型的泛化性有待進一步驗證。在后續研究中,我們將采用多中心、大樣本數據進行進一步分析研究,以驗證本文結果的準確性。