基于動態對比增強磁共振成像列線圖對直腸癌淋巴血管浸潤的預測價值

葉清嵐 敖煒群 侯金丹 蔡 磊 王 能 茅國群▲

1.浙江中醫藥大學附屬江南醫院放射科，浙江杭州 311201；2.浙江省立同德醫院放射科，浙江杭州 310012；3.浙江中醫藥大學第二臨床醫學院，浙江杭州 310053

近年來，我國結直腸癌患病率呈現快速上升的趨勢，2020 年中國癌癥統計報告顯示，我國結直腸癌發病率、死亡率在全部惡性腫瘤中分別位居第2 位和第5 位[1]。相比于發達國家，我國結直腸癌的早期診斷率依然滯后，多數患者確診時已是中晚期，死亡率較高[2]。直腸癌早期的一種侵襲特征就是淋巴血管浸潤（lymphovascular invasion，LVI），表現為腫瘤細胞對淋巴管和血管等組織的破壞。研究顯示，LVI 與直腸癌的術后復發和不良預后相關[3-4]。盡管術后病理分級被視為診斷直腸癌LVI 的權威標準，但其具有侵入性，并可能由于手術位置的非一致性從而造成病理結果不準確[5]。因此，尋找一種無創且能精準預測LVI 的手段在治療直腸癌并確定預后方面顯得至關重要。

直腸癌無創診斷技術中，磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）是最為推薦的檢查方法之一[6]；運用動態對比增強磁共振成像（dynamic contrast enhancement-magnetic resonance imaging，DCE-MRI）技術跟蹤腫瘤血流動態變化，不僅能夠得到精準的直腸癌圖像，而且還能通過圖像后處理得到包括容量轉移常數（Ktrans）、血管外細胞外間隙體積百分比值（Ve）、速率常數（Kep）等參數[7]。表面擴散系數（apparent diffusion coefficient，ADC）可以分析水分子的彌散特性，以反映生物組織的某些組織學特性[8]。本研究探討DCE-MRI 定量參數（Ktrans、Ve、Kep）和ADC 值對預測直腸癌患者LVI 的有效性，以期幫助臨床找到更有效的治療策略，并準確預估患者的臨床預后。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性收集2019 年1 月至2022 年12 月浙江省立同德醫院住院治療的直腸癌患者。納入標準：①行MRI 掃描前接受直腸鏡檢查，并由手術病理證實為直腸癌；②行DCE-MRI 檢查；③檢查完成后2 周內進行手術切除。排除標準：①接受過放療、化療或盆腔手術治療；②對造影劑過敏；③患者影像學和臨床資料不完整；④MRI 圖像質量不佳，影響圖像分析。本研究共納入79 例患者，其中男50 例，女29 例；年齡21～88 歲，平均（63.1±12.1）歲。本研究經浙江省立同德醫院醫學倫理委員會批準（浙同德快審字第[2019]044號）。

1.2 設備及檢查方法

1.2.1 設備及檢查前準備 采用德國SIEMENS 公司生產的3.0T Verio 超導磁共振成像儀。采用體部陣列線圈，檢查時患者采用頭先進的仰臥位?；颊邫z查前禁食、禁水4～6 h 并對其進行呼吸訓練。造影劑為釓噴替酸葡甲胺注射液（北陸藥業股份有限公司），劑量為0.2 mmol/kg，經肘靜脈途徑高壓注射，速率為2 ml/s。

1.2.2 掃描參數T2加權成像的矢狀位、冠狀位、軸位掃描，T1加權成像的軸位掃描，彌散加權成像掃描及動態增強掃描。T2加權成像的軸位掃描利用TSE 序列及脂肪抑制技術，TR 3 900 ms/TE 80 ms，FOV 250 mm×380mm，層厚為5mm，層間距離為1mm。T1加權成像的軸向掃描利用SE 序列，參數為TR 400 ms/TE 16 ms，FOV 250 mm×380 mm，層厚為5 mm，層間距為1 mm。彌散加權成像掃描利用EPI-stir 序列，設定b 值為0、400、800、1500；掃描參數包括：TR9700ms、TE 40.3 ms（b=0 s/mm2）、TE 53.8 ms（b=400 s/mm2）、TE 102.6 ms（b=1 500 s/mm2），層厚為3.5 mm，組間距為0.7 mm，3 次信號采集。動態增強掃描采用3D-VIBE序列和脂肪抑制技術，具體參數為TR 3.3 ms/TE 1.3 ms，FOV 250 mm×380 mm，層厚為3 mm，層距為0 mm。共完成連續35 個序列自動掃描。經高壓注射器注射造影劑前開始即啟動掃描，第2 個掃描序列開始時注射造影劑。總掃描時間約為30 min。

1.2.3 圖像及數據處理 所有圖像由1 名10 年腹部診斷經驗醫師操作，由另1 名17 年腹部診斷經驗醫師確認，如有異議決定討論。

ADC 測量方法：應用Functool 軟件處理，在ADC圖像上勾畫感興趣區（region of interest，ROI）。參照MRI 的平掃及增強圖像來選擇ROI，測量時均選取病灶最大截面勾畫，ROI 形狀為圓形并盡可能覆蓋腫瘤，在測量的過程中，盡可能避開肉眼能觀察到的血管、出血及壞死區域，然后將測量的ADC 值記錄下來，重復3 次，取平均值。

DCE 處理步驟：①拖動患者文件夾到TISSUE 4D后處理中；②運動校正，目的為修正掃描過程中患者自主運動及器官不自主運動導致靶器官多期之間的位置偏差；③根據MRI 平掃及增強的圖像，鎖定病灶范圍及形態；④選取病灶的最大截面手動勾畫ROI，面積約20 mm2的圓形，軟件自動生成時間-信號曲線，其中橫、縱坐標分別代表掃描時間和信號強度；⑤選用雙室Tofts 模型及合適的動脈輸入函數模型，獲得選定ROI 的灌注偽彩圖，計算并顯示定量參數Ktrans、Ve、Kep值；⑥保存后處理圖像，將所測得各定量參數計算結果的平均值作為各定量參數的標準值。

1.3 分組

根據病理結果將患者分為LVI 陰性組及LVI 陽性組。

1.4 統計學方法

采用PASW 23.0 和R 語言3.5.1 統計學軟件進行數據分析。符合正態分布的計量資料用均數±標準差（）表示，比較采用t 檢驗；不符合正態分布的計量資料采用中位數（M）和四分位間距（Q）表示，比較采用Mann-Whiney U 檢驗。計數資料用例數或百分率表示，比較采用χ2檢驗。影響因素分析采用logistic回歸分析。繪制受試者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線，曲線下面積（area under the curve，AUC）量化預測概率，并以Delong 檢驗進行比較。以P＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組臨床病理特征比較

79 例直腸癌患者中，LVI 陰性46 例（58.2%），LVI陽性33 例（41.8%）。見圖1～2。

圖1 直腸癌LVI 陰性患者影像圖

圖2 直腸癌LVI 陽性患者影像圖

兩組病理T 分期、病理N 分期、長徑比較，差異有統計學意義（P＜0.05）；兩組性別、年齡、癌胚抗原、位置、浸潤深度比較，差異無統計學意義（P＞0.05）。見表1。

表1 兩組臨床病理特征比較

2.2 兩組DCE-MRI 定量參數、ADC 值比較

LVI 陽性組Ktrans、Kep、Ve值高于LVI陰性組（P＜0.05）；兩組ADC 值比較，差異無統計學意義（P＞0.05）。見表2。

表2 兩組DCE-MRI 定量參數、ADC 值比較[M（Q）]

2.3 logistic 回歸分析

以LVI 為因變量（陽性=1，陰性=0），Ktrans、Ve、Kep、ADC 值為協變量（原值帶入），進行多元logistic 回歸分析。結果顯示，Ktrans（OR=143.46，P=0.003）和Ve（OR=50.92，P=0.027）為直腸癌LVI 陽性的危險因素。見圖3。

圖3 單因素和多因素logistic 回歸分析森林圖

2.4 獨立預測因素列線圖的構建和評估

基于logistic 回歸分析的結果，構建結合Ktrans、Ve預測LVI 陽性的列線圖，見圖4；基于LVI 預測風險與實際LVI 結果的列線圖校準曲線見圖5，虛線與實線之間越靠近說明列線圖的預測準確性越高。

圖4 預測直腸癌LVI 陽性的列線圖

圖5 列線圖模型的校準曲線

2.5 Ktrans、Ve 及列線圖對直腸癌LVI 陽性的診斷效能

列線圖預測直腸癌LVI 陽性的AUC 值高于Ve（Z=2.032，P=0.042）。見圖6、表3。

表3 Ktrans、Ve 及列線圖對直腸癌LVI 陽性的診斷效能

圖6 Ktrans、Ve 及列線圖診斷直腸癌LVI 陽性的ROC 曲線

2.6 模型的臨床應用價值

列線圖模型的決策曲線分析見圖7。圖中，X 軸代表閾值概率，Y 軸代表凈獲益，灰色曲線表示所有樣本都為陽性，都接受干預；黑色水平線表示所有樣本都為陰性，不做任何干預；紅色曲線表示結合Ktrans、Ve的列線圖模型。閾值在0.10～0.97 的范圍內，列線圖有更好的凈獲益。

圖7 列線圖模型的決策曲線分析

3 討論

LVI 定義為任何病灶內發現血管壁或其殘留物即可認定存在血管淋巴管浸潤，即小脈管侵犯及靜脈侵犯。小脈管侵犯指淋巴管及小靜脈的侵犯，靜脈侵犯指腫瘤細胞侵犯血管內皮包繞成分，如紅細胞及平滑肌細胞等[9]。研究表明，直腸癌LVI 陽性患者發生淋巴結轉移及遠處轉移的風險高于LVI 陰性患者，并且LVI 與直腸癌的術后復發和不良預后相關[10-15]。因此，準確識別直腸癌LVI 對于直腸癌早期轉移的診斷及治療具有十分重要的作用。

本研究結果顯示，兩組病理T分期、病理N分期、長徑、Ktrans、Kep和Ve值比較，差異有統計學意義（P＜0.05）；兩組浸潤深度、ADC 值比較，差異無統計學意義（P＞0.05）。一般來說，隨著腫瘤惡性程度的增高，腫瘤組織為滿足其自身營養物質的需求，新生血管增多，但是由于腫瘤的新生血管沒有正常的血管結構，并且病灶區血管的滲透性增大，使得對比劑漏到血管外間隙的速度增快，從而導致Ktrans值增加；同樣，Kep受腫瘤血管細胞外間隙的造影劑濃度和部分體積分數的影響，Kep值越高，同時血液返回到血管的程度越大[16-17]。因此，Kep值可準確地反映腫瘤毛細血管的程度。Ve值與病灶的惡性程度相關，隨著惡性程度的增加，Ve值也逐漸增大[18]。本研究也證實了Ktrans、Kep、Ve值能夠精確地展現直腸癌病變處的血流供應狀況，可以準確反映直腸癌病灶的血流灌注情況，同時其也是客觀衡量腫瘤惡性增殖、局部侵犯及鄰近轉移的指標[19-22]。

本研究結果顯示，Ktrans和Ve是直腸癌LVI 陽性的危險因素，以Ktrans、Ve構建列線圖，通過ROC 曲線分析，列線圖預測直腸癌LVI 陽性的AUC 值高于Ve。校準曲線顯示，列線圖模型預測準確性良好。決策曲線顯示，在0.10～0.97 的閾值范圍內，列線圖模型能帶來較高的凈獲益。Li 等[23]研究發現，體素內不相干運動定量參數（D 值）對于鑒別二者有一定的差異，但診斷效能較低僅為0.646。Chen 等[24]通過測量彌散加權成像和T2加權成像上的腫瘤總體積值來評估術前直腸癌LVI，但由于體積測量和評估需要耗費大量的時間，實驗結果與操作者流程密切相關，故可重復性較差。對比可見本研究不但在操作上簡便易行，并且通過校準曲線檢驗本研究的預測精準。

近年來，雖然脈管浸潤的研究在乳腺癌、結直腸癌、子宮內膜癌等領域中已經開展，但目前利用DCE-MRI 定量參數研究在直腸癌的脈管浸潤方面相對較少[25-26]。本研究不但篩選出了獨立因素Ktrans、Ve，并聯合兩者構建了列線圖，可能為直腸癌患者的風險分層和個體化治療方案的制訂提供精準的預測價值。

本研究不足之處在于：①本研究為回顧性分析，可能存在選擇性偏差；②本研究雖然在測量時選取病灶最大截面勾畫ROI，能更真實地反映腫瘤的異質性，但由于主觀因素的存在，可能會導致研究結果的差異；③本研究樣本量相對較小，可能會影響統計能力。

綜上所述，DCE-MRI 定量參數Ktrans和Ve值為直腸癌LVI 陽性的危險因素，以Ktrans、Ve構建的列線圖可作為術前無創性預測LVI 狀態的可靠工具，為直腸癌患者治療方案的選擇和預后評估提供更精準的預測價值。

利益沖突聲明：本文所有作者均聲明不存在利益沖突。