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基于多參數MRI影像特征的聯合模型預測前列腺移行帶PI-RADS3分結節臨床顯著性癌的價值

2024-02-16 00:00:00張凡趙建春成軍王澤龔沈初
交通醫學 2024年6期
關鍵詞:前列腺癌分析

[摘 " 要] " 目的:研究多參數磁共振(multiparameter magnetic resonance imaging,mpMRI)影像特征的聯合模型預測前列腺移行帶前列腺影像報告和數據系統(prostate imaging reporting and data system,PI-RADS)3分結節為臨床顯著性前列腺癌(clinically significant prostate cancer,CS-PCa)的價值。方法:回顧性收集55例前列腺移行帶PI-RADS 3分結節患者,其中穿刺病理確診為CS-PCa 28例(CS-PCa組),良性前列腺增生(benign prostate hyperplasia,BPH)27例(BPH組)。采用單因素分析和多因素Logistic回歸分析移行帶PI-RADS 3分結節為臨床顯著性癌的影響因素。繪制受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線,計算曲線下面積(area under curve,AUC),評估相關指標的診斷效能。結果:單因素分析結果顯示,CS-PCa組移行帶增生程度、邊緣模糊輕于BPH組,透鏡征占比高于BPH組,差異均有統計學意義(P<0.05)。多因素Logistic回歸分析顯示,透鏡征是移行帶PI-RADS 3分結節為CS-PCa的獨立危險因素,移行帶增生是獨立保護因素(均Plt;0.05)。透鏡征聯合移行帶增生程度預測CS-PCa的AUC為0.795,具有良好的預測效能。結論:透鏡征聯合移行帶增生程度聯合診斷模型有助于提高移行帶PI-RADS 3分結節為CS-PCa的檢出能力。

[關鍵詞] " 臨床顯著性前列腺癌;良性前列腺增生;多參數磁共振成像;前列腺影像報告和數據系統

[中圖分類號] " R445.2 [文獻標志碼] " B [DOI] " 10.19767/j.cnki.32-1412.2024.06.022

前列腺癌(prostate cancer,PCa)是世界范圍內男性最常見的癌癥,其終生風險高達37%[1],目前全球約有超1 000萬前列腺癌患者[2]。多參數磁共振成像(multiparameter magnetic resonance imaging,mpMRI)有助于PCa的檢出、定位和分期,是前列腺疾病最重要的檢查手段[3]。前列腺影像報告和數據系統(prostate imaging reporting and data system,PI-RADS)自誕生以來不斷改進和更新,2019年修訂的PI-RADS v2.1對前列腺MRI報告的術語、解釋和內容進行了標準化[4]。移行帶PI-RADS 3分的發生率約22%[5],但目前指南沒有為PI-RADS 3分病變的后續處理提供明確的指導,泌尿科醫生選擇隨訪前列腺特異性抗原(prostate-specific antigen,PSA)或穿刺活檢陷入兩難境地。在移行帶PI-RADS 3分中篩選出可能發生臨床顯著性前列腺癌(clinically significant prostate cancer,CS-PCa)患者,并對其進行前列腺活檢至關重要。本文收集南通市通州區人民醫院2020年1月—2023年7月行mpMRI前列腺成像及穿刺活檢患者332例臨床及影像學資料,旨在通過多參數MRI成像聯合PI-RADS v2.1來幫助臨床醫師面對移行帶PI-RADS 3分時做出科學決策。

1 " 資料與方法

1.1 " 一般資料 " 行mpMRI前列腺成像及穿刺活檢患者332例,排除PI-RADS 2、4、5分患者243例,外周區(peripheral zone,PZ)PI-RADS 3分患者25例,移行區(transition zone,TZ)彌漫性病變患者5例,圖像質量差及臨床信息不完整患者4例,最終納入55例移行帶PI-RADS 3分結節患者。55例患者中穿刺活檢確診為CS-PCa28例(CS-PCa組),良性前列腺增生(benign prostate hyperplasia,BPH)27例(BPH組)。

1.2 " 磁共振檢查及圖像分析 " 使用SIEMENS MAGNETOM Skyra 3.0T磁共振掃描儀,掃描范圍包括整個前列腺。主要成像序列:2D T1WI、2D T2WI、2D T2WI-FLAIR、2D DWI等。圖像層厚3.0 mm,層間距3.0 mm,矩陣512×512,視野260 mm×260 mm。由兩名有10年以上工作經驗的MRI影像醫師雙盲閱片,根據PI-RADS v2.1評價移行帶局灶性結節透鏡征、邊緣模糊、前列腺增生程度、外周帶萎縮程度等,意見不一致時經協商達成一致意見。透鏡征以T2WI均勻稍低信號(與移行帶背景比較)為標準,邊緣以形態渾圓、明顯邊界高或低信號為標準。前列腺增生程度自定義:前列腺體積<12 480 mm3為輕度增生,12 480~24 960 mm3為中度增生,>24 960 mm3為重度增生。前列腺萎縮程度自定義:測量最大寬徑,外周帶萎縮<6 mm,呈條帶形,或外周帶無萎縮,呈月牙形、牛角形。

1.3 " 統計學處理 " 應用SPSS 22.0統計學軟件對數據進行分析處理。計量資料以x±s表示,組間比較采用t檢驗;計數資料以頻數或百分率表示,組間比較采用χ2檢驗或Fisher確切概率法。采用單因素分析和多因素Logistic回歸分析移行帶PI-RADS 3分結節為臨床顯著性癌的影響因素。繪制受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線,計算曲線下面積(area under curve,AUC),評估相關指標的診斷效能。Plt;0.05為差異有統計學意義。

2 " 結 " " "果

2.1 " 單因素分析移行帶PI-RADS 3分結節良惡性的影響因素 " 單因素分析結果顯示,CS-PCa組移行帶增生程度、邊緣模糊輕于BPH組,透鏡征占比高于BPH組,差異均有統計學意義(P<0.05)。見表1。

2.2 " 多因素Logistic回歸分析移行帶PI-RADS 3分結節為CS-PCa的影響因素 " 將單因素分析中有統計學意義的變量納入多因素Logistic回歸分析,結果顯示,透鏡征是移行帶PI-RADS 3分結節為CS-PCa的獨立危險因素,移行帶增生是獨立保護因素(均Plt;0.05)。見表2。

2.3 " 透鏡征聯合移行帶增生程度對移行帶PI-RADS 3分結節為臨床顯著性癌的預測價值 " 透鏡征是移行帶PI-RADS 3分結節為CS-PCa的獨立危險因素,移行帶增生是獨立保護因素,透鏡征聯合移行帶增生程度預測CS-PCa的AUC為0.795,具有良好的預測效能。見圖1。

3 " 討 " " "論

有研究表明,移行帶前列腺組織良性增生增加對外周帶組織的機械應力,從而抑制前列腺癌的產生和生長[6]。

PSA和PSAD對前列腺癌的敏感性高,但缺少特異性,可能會導致前列腺疾病過度活檢和治療。有研究認為PSAD優于PSA,PSAD結合MRI是檢出CSPCa的重要手段,有利于避免不必要的活檢[7]。本研究中CS-PCa組與BPH組PSA、PSAD水平比較,差異均無統計學意義(P>0.05),可能與選擇移行帶PI-RADS 3分結節限制了樣本量有關。已開發出多種PSA衍生的生物標記物用來檢測CS-PCa,研究證明前列腺健康指數(prostate health index,PHI)能更好區分CS-PCa和BPH,目前已被納入美國國家綜合癌癥網絡指南[8]。

PI-RADS v2.1說明前列腺移行帶增生結節的良惡性與結節的邊緣模糊、透鏡征有相關性[9],移行帶結節邊緣模糊、透鏡征與CS-PCa的侵襲性有密切關系。本研究單因素分析結果顯示,CS-PCa組移行帶增生程度、邊緣模糊輕于BPH組,透鏡征占比高于CS-PCa組,差異均有統計學意義(P<0.05)。多因素分析結果顯示,透鏡征是移行帶PI-RADS 3分結節為CS-PCa的獨立危險因素,移行帶增生程度是獨立保護因素。透鏡征聯合移行帶增生程度預測CS-PCa的AUC為0.795,具有良好的預測效能。

[參考文獻]

[1] SIEGEL R L,MILLER K D,FUCHS H E,et al. Cancer statistics,2022[J]. CA Cancer J Clin,2022,72(1):7-33.

[2] SUNG H,FERLAY J,SIEGEL R L,et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBO CAN Estimates of Incidenceand Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries[J]. CA Cancer J Clin 2021,71(3):209-249.

[3] ENGEL H,OERTHER B,REISERT M,et al. Quantitative analysis of diffusion weighted imaging may improverisk stratification of prostatic transition zone lesions[J]. In Vivo,2022,36(5):2323-2331.

[4] TURKBEY B,ROSENKRANTZA B,HAIDERM A,et al. Prostate imaging reporting and data system version 2.1:2019 update of prostate imaging reporting and data system version 2[J]. Eur Urol,2019,76(3):340-351.

[5] THAISSW M,MOSER S,HEPP T,et al. Head-to-head comparison of biparametric versus multiparametric MRI of the prostate before robot-assistedtransperineal fusion prostate biopsy[J]. World J Urol,2022,40(10):2431-2438.

[6] LORENZOG,HUGHES T J R,DOMINGUEZ-FROJAN P,et al. Computer simulations suggest that prostate enlargement due to benign prostatic hyperplasia mechanically impedes prostate cancer growth[J]. Proc Natl Acad Sci USA,2019,

116(4):1152-1161.

[7] RAJENDRANI,LEE K L,THAVARAJA L,et al. Risk stratification of prostate cancer with MRI and prostate-specific antigen density-based tool for personalized decision making[J]. Br J Radiol,2024,97(1153):113-119.

[8] FANY H,PAN P H,CHENG W M,et al. The Prostate Health Index aids multi-parametric MRI in diagnosing significant prostate cancer[J]. Sci Rep,2021,11(1):1286.

[9] 王良,LI Q,VARGAS H A. 前列腺影像報告和數據系統(PI-RADS V2.1)解讀[J]. 中華放射學雜志,2020,54(4):273-278.

[收稿日期] 2024-06-12

(本文編輯 " 趙喜)

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