周理乾，馬少君，樊國峰，樊民義

(陜西省人民醫(yī)院放射科，陜西 西安 710068)

多參數(shù)磁共振成像(Multi-parameter MRI，mpMRI)在前列腺癌(Prostate cancer,PCa)早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療以及術(shù)后監(jiān)測中具有重要作用，同時也促進(jìn)PCa診斷和報告的標(biāo)準(zhǔn)化[1-3]。為了進(jìn)一步加強(qiáng)前列腺檢查程序、結(jié)果報告的規(guī)范化與標(biāo)準(zhǔn)化，2015年第二版前列腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(Prostate imaging-reporting and data system version 2，PI-RADS v2)發(fā)布。該系統(tǒng)依據(jù)mpMRI圖像上惡變可能性大小分為1～5分，評分越高，PCa可能性越大[4]。國內(nèi)外多項研究[5-8]已證明其對PCa診斷的有效性，并能在一定程度上減少不必要的前列腺穿刺。但同時也存在一些局限性，如資深放射科醫(yī)師和低年資放射醫(yī)師的評分就難以完全一致[9-10]，還有區(qū)分PI-RADS v2評分是3分或4分時較困難[11-13]。一般來說，定量參數(shù)可提高PI-RADS v2評分的準(zhǔn)確性和可重復(fù)性，而表觀擴(kuò)散系數(shù)(Apparent diffusion coefficient，ADC)作為一種相對客觀、可測量指標(biāo)，在PCa診斷中應(yīng)用也越來越多。有研究[14]表明ADC值可用于鑒別PCa和前列腺增生，多項研究[15-17]也表明ADC值與PCa Gleason評分(GS)呈負(fù)相關(guān)。對于如何運(yùn)用ADC值和PI-RADS v2來診斷PCa，目前相關(guān)報告并不多。Park等[18]認(rèn)為ADC(良/惡)比值>1.3與PI-RADS v2評分為4分的診斷效能等價，但未能解決ADC值的變化和PI-RADS v2評分之間的關(guān)系問題。Lin等[15]研究認(rèn)為ADC直方圖參數(shù)雖能提高PI-RADS v2對有臨床意義PCa的診斷效能，卻無統(tǒng)計學(xué)意義，也沒驗證對PCa的預(yù)測效能?；诖?，本研究探討ADC或分類聯(lián)合PI-RADS v2在PCa診斷中的價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 病例均來源于陜西省人民醫(yī)院2016年1月至2019年5月收治的PSA增高患者，共329例，其中年齡43～91歲，平均(71.99±7.99)歲；PSA 4.05～377.00 ng/ml，平均(39.32±65.36)ng/ml；前列腺體積17.55～420.48 cm3，平均(69.43±42.89)cm3；1個可疑病灶270例，2個可疑病灶53例，3個可疑病灶6例，共394個可疑病灶(329例)。病例納入標(biāo)準(zhǔn)：①均行盆腔3.0 T mpMRI檢查，有完整mpMRI影像學(xué)資料，包括有完整清晰的T2WI、DWI、DCE-MRI圖像及近期PSA數(shù)據(jù)；②mpMRI檢查后4周內(nèi)行經(jīng)直腸超聲(TRUS)引導(dǎo)下12+X針系統(tǒng)性穿刺，且病理結(jié)果完整。排除標(biāo)準(zhǔn)：①mpMRI檢查前3個月內(nèi)有前列腺穿刺史；②既往有PCa病史或治療史；③影像學(xué)圖像不清晰或資料不完整。穿刺標(biāo)本由病理科醫(yī)師進(jìn)行病理學(xué)診斷及組織學(xué)分級，采用Gleason 5級10分制，主要和次要分化程度區(qū)分評分后相加。本研究經(jīng)醫(yī)院倫理委員會審查同意。

1.2 檢查方法 采用3.0 T飛利浦全數(shù)字磁共振，使用相控陣體部線圈進(jìn)行檢查。序列包括軸位和矢狀位高分辨T2加權(quán)像(T2WI)、彌散加權(quán)成像(DWI)和動態(tài)對比增強(qiáng)(DCE)。DWI b值選擇100×10-6mm2/s和1200×10-6mm2/s。ADC圖在掃描結(jié)束后由本機(jī)后處理軟件自動生成。DCE-MRI采用高壓注射器靜脈團(tuán)注釓噴酸葡胺注射液0.1 mmol/kg，注射流速2.5 ml/s，注射完畢后用20 ml生理鹽水以同樣流速沖洗。按常規(guī)清潔腸道，膀胱充盈適當(dāng)后進(jìn)行檢查。

1.3 觀察指標(biāo) 圖像指標(biāo)由2名工作5年以上高年資影像診斷醫(yī)師單獨(dú)閱片后獲得。

1.3.1 ADC值：在可疑病灶最大層面選取一個感興趣區(qū)域(ROI)。ROI包括至少50%病變區(qū)域，但不包括病變周邊(避免包含正常組織)。ADC值為2名醫(yī)師在相同病灶同一最大層面分別測量并平均后的結(jié)果。

1.3.2 PI-RADS v2評分：2名影像科醫(yī)師分別對394個可疑病灶mpMRI圖像進(jìn)行評分，當(dāng)評分不一致時協(xié)商至一致，仍不能達(dá)成一致的不納入此次研究。PI-RADS v2評分標(biāo)準(zhǔn)：1分為肯定良性；2分為良性可能大；3分為良惡性無法鑒別；4分為惡性可能大；5分為極有可能惡性；外周帶病灶評分取決于DWI評分，當(dāng)DWI評分為3分且DCE曲線陽性(平臺或流出型)時，PI-RADS v2評分升為4分。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法 采用SPSS 20.0和Stata 15.0統(tǒng)計學(xué)軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以穿刺病理作為金標(biāo)準(zhǔn)，繪制對PCa的受試者工作特征(ROC)曲線，根據(jù)最大約登指數(shù)得出ADC閾值為≤833.7×10-6mm2/s，然后參考相關(guān)文獻(xiàn)[14,19]把ADC分為1類(ADC≤850×10-6mm2/s)和2類(ADC>850×10-6mm2/s)。使用Mann-WhitneyU檢驗對比PI-RADS v2評分、ADC值或分類在PCa組和良性組之間的差異。采用單因素Logistic回歸對有差異的指標(biāo)進(jìn)行分析，并應(yīng)用多變量二元Logistic回歸對兩個變量組合分別進(jìn)行分析。使用ROC曲線分析聯(lián)合指標(biāo)和單獨(dú)指標(biāo)的診斷效能，并用Delong法兩兩比較其曲線下面積(AUC)差異。P<0.05為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 PI-RADS v2評分和病理結(jié)果分布情況 394個病灶中，PI-RADS v2評分為2、3、4、5分的病灶數(shù)依次為69、105、94、126個；經(jīng)穿刺病理證實為良性的病灶數(shù)依次為60、84、39、17個，證實為PCa的病灶數(shù)依次為9、21、55、109個；GS為6、7、8、9、10分的病灶數(shù)依次為46、74、47、21、6個。Spearman相關(guān)分析顯示，ADC值與GS呈負(fù)相關(guān)(rs=-0.28，P<0.01)。

2.2 PI-RADS v2評分、ADC值及ADC分類單因素Logistic回歸分析 見表1。PCa組和良性組PI-RADS v2評分、ADC值及ADC分類比較差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(Z=11.82、-11.30、-11.07，均P<0.01)。單因素Logistic回歸分析顯示，PI-RADS v2評分、ADC值及ADC分類的OR值依次為4.10、1.00和13.02(均P<0.01)。

表1 PI-RADS v2評分、ADC值及ADC分類單因素Logistic回歸分析

2.3 PI-RADS v2評分、ADC值及ADC分類多因素Logistic回歸分析 見表2。多因素Logistic回歸分析顯示，聯(lián)合模型為PI-RADS v2評分+ADC值時，PI-RADS v2評分和ADC值的OR值分別為3.1和1.0(均P<0.01)；聯(lián)合模型為PI-RADS v2評分+ADC分類時，PI-RADS v2評分和ADC分類的OR值分別為3.03和6.40(均P<0.01)。

表2 PI-RADS v2評分、ADC值及ADC分類多因素Logistic回歸分析

2.4 PI-RADS v2評分、ADC值及分類單獨(dú)與聯(lián)合對PCa的診斷效能 見表3。ROC曲線分析顯示，PI-RADS v2評分+ADC值與PI-RADS v2評分+ADC分類的ROC AUC比較差異無統(tǒng)計學(xué)意義(Z=1.34，P=0.18)。PI-RADS v2評分+ADC值的AUC均高于兩者單獨(dú)情況及ADC分類(Z=4.08、3.41、6.28，均P<0.01)。同樣，PI-RADS v2評分+ADC分類的AUC值均高于兩者單獨(dú)情況及ADC值(Z=3.83、6.29、2.32)。

表3 PI-RADS v2評分、ADC值及分類單獨(dú)與聯(lián)合對PCa的診斷效能

2.5 PI-RADS v2評分聯(lián)合ADC值或分類對外周帶和移行帶病灶的診斷效能 見表4。對于外周帶和移行帶PCa單獨(dú)PI-RADS v2評分AUC值均低于PI-RADS v2評分+ADC值和PI-RADS v2評分+ADC分類(均P<0.01)。外周帶PI-RADS v2評分+ADC值、PI-RADS v2評分+ADC分類以及單獨(dú)PI-RADS v2評分AUC值與移行帶對比，差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(均P>0.05)。

表4 PI-RADS v2評分聯(lián)合ADC值或分類對外周帶和移行帶病灶的診斷效能

2.6 PI-RADS v2評分+ADC分類及PI-RADS v2評分中病理結(jié)果分布情況 見表5。PI-RADS v2評分為2、3、4、5分時，PCa陽性率依次為13.04%、20.00%、58.51%和86.51%。采用ADC值分層后，在ADC≤850×10-6mm2/s中，PCa陽性率依次為26.32%、38.71%、76.79%和91.18%；在ADC>850×10-6mm2/s組中，陽性率依次為8.00%、12.17%、31.58%和50.00%。PI-RADS v2評分+ADC分類在PI-RADS v2評分為4分時AUC值最大，為0.73；PI-RADS v2評分+ADC分類的部分ROC曲線下面積(pAUC)為0.12，為單獨(dú)PI-RADS v2評分(0.04)的3倍。

表5 PI-RADS v2評分+ADC分類及PI-RADS v2評分中病理結(jié)果分布情況[例(%)]

3 討 論

目前，mpMRI診斷PCa比較可靠的序列主要包括DWI、ADC以及DCE等。2015年推出的PI-RADS v2是一種主要基于這三種序列的評估系統(tǒng)，也是區(qū)域主導(dǎo)序列的評分系統(tǒng)，即外周帶病灶評分主要取決于DWI評分，移行帶評分主要取決于T2WI評分[4]。ADC是對MRI圖像上可疑病灶客觀且可測量的重要指標(biāo)，主要反映細(xì)胞增殖情況，卻未被納入PI-RADS v2評估系統(tǒng)，主要的原因可能是ADC值“不穩(wěn)定性”，即病灶A(yù)DC值會隨著掃描序列、磁體變化等而不同。但不能因此低估ADC值在PCa診斷中的重要作用。

ADC作為相對可測量的客觀指標(biāo)，可作為影像學(xué)意義上的“生物標(biāo)志物”，不但能對病灶定位，還能協(xié)助定性。有研究[15]顯示，隨著病灶A(yù)DC值降低，發(fā)生PCa概率則逐漸增高。另外，ADC值與PCa GS呈負(fù)相關(guān)[15-17,20]，本研究也有相似結(jié)果，其相關(guān)系數(shù)r=-0.28。ADC對PCa也有較好的診斷效能，能在一定程度上減少不必要穿刺[15,19,21-22]。Polanec等[22]研究發(fā)現(xiàn)，ADC對PCa有中等診斷效能，并可減少約33%的不必要穿刺。Jordan等[19]認(rèn)為ADC可作為PCa的獨(dú)立預(yù)測指標(biāo)。由表2可知，本研究也有相似的結(jié)果。

PI-RADS v2不但對PCa有較高的診斷效能，也是獨(dú)立預(yù)測指標(biāo)[5-8]。Liu等[7]認(rèn)為，PI-RADS v2不但是PCa和有臨床意義PCa的獨(dú)立預(yù)測指標(biāo)，還可減少不必要的穿刺。方志偉等[5]研究發(fā)現(xiàn)，PI-RADS v2對PCa的ROC曲線下面積可達(dá)0.85，敏感性可達(dá)93%。本研究結(jié)果也顯示，PI-RADS v2有中等的診斷效能(AUC=0.83)及較高的敏感度(84.50%)，同樣也是PCa的獨(dú)立預(yù)測指標(biāo)(P<0.01)。

為了保持PI-RADS v2系統(tǒng)簡潔、便于應(yīng)用等特點(diǎn)，本研究根據(jù)ADC預(yù)測PCa的“閾值”及相關(guān)文獻(xiàn)[14,19]把ADC分為兩類。雖然這個“閾值”與其他研究結(jié)果[19,21]不完全相同，卻也在PI-RADS v2推薦范圍之內(nèi)[4]。本研究結(jié)果顯示，采用ADC分類后，相較于ADC值，雖然診斷效能有所降低(AUC=0.78)，但敏感度卻有所增加(83.50%)，ADC分類同樣也是獨(dú)立預(yù)測指標(biāo)。因此，ADC分類不但保持了其簡潔易用性，還有利于進(jìn)一步的應(yīng)用。

本研究目的在于評估ADC值或分類結(jié)合PI-RADS v2評分對PCa的預(yù)測效能。由表3可知，PI-RADS v2評分+ADC值和PI-RADS v2評分+ADC分類的AUC分別為0.89和0.88，明顯高于單獨(dú)PI-RADS v2評分、ADC值及ADC分類。因此，PI-RADS v2 評分聯(lián)合ADC值或分類可明顯提高對PCa的預(yù)測效能。這與Jordan等[19]有相似的結(jié)論，雖其討論ADC值或分類聯(lián)合PI-RADS v2評分可明顯提高對有臨床意義PCa的診斷效能，但考慮到ADC值的“閾值”為775×10-6mm2/s，而且ADC分類是以800×10-6mm2/s為分界，故也從另一方面證明ADC值或分類對PI-RADS v2評分的預(yù)測效能有提升作用。同時，ADC分類尤其幫助鑒別PI-RADS v2評分為4份的病灶。由表5可知，當(dāng)PI-RADS v2評分+ADC分類在PI-RADS v2評分為4份時診斷效能最佳(AUC=0.73)；進(jìn)一步通過ROC曲線分析發(fā)現(xiàn)，PI-RADS v2評分+ADC分類的pAUC約為單獨(dú)PI-RADS v2評分的3倍。故由此可知，ADC分類能提高PI-RADS v2評分對PCa的預(yù)測效能，對PI-RADS v2評分為4分的病灶尤其如此。

當(dāng)PI-RADS v2評分為4分時，PCa陽性率較低[8,23-24]。Merino等[23]研究發(fā)現(xiàn)，PI-RADS v2評分為4分時PCa陽性率僅有29.8%。本研究結(jié)果顯示，PI-RADS v2評分為4分時PCa陽性率為58.51%，與Hofbauer等[24]研究結(jié)果更接近。PI-RADS v2評分用于評估體積大于0.5 ml的病變準(zhǔn)確性高，對于體積小于0.5 ml病灶則準(zhǔn)確性低[25]。而PI-RADS v2評分為4分的病灶，其直徑均小于1.5 cm[4]，故這可能是PI-RADS v2評分為4分病灶PCa陽性率較低的原因。又由于病灶A(yù)DC值越低，PCa發(fā)生可能性越高[15]，所以通過ADC分類對其分層后，PCa陽性率會明顯提高(達(dá)76.79%)。

綜上所述，ADC值或分類可明顯提高PI-RADS v2評分對PCa的預(yù)測效能，尤其對PI-RADS v2評分為4分的病灶。但本研究存在一些不足之處：①本研究病例來源單一(住院或門診患者)且為非連續(xù)性收集，采取的是回顧性分析方法，故難以避免選擇性偏倚。將來的研究可采用連續(xù)收集、多中心病例來驗證其有效性。②病例均采取直腸超聲引導(dǎo)下的12+X針系統(tǒng)性穿刺，且均為首次穿刺，故在一定程度上存在漏診可能和GS不夠準(zhǔn)確等，后續(xù)研究可采取其他穿刺方式[26]提高穿刺準(zhǔn)確性。③本研究ADC分類選取850×10-6mm2/s作為“閾值”可能不具推廣性。由于病灶A(yù)DC值隨著掃描參數(shù)、序列及磁體的變化而變化，故還需大樣本量研究來佐證。④對前列腺可疑病灶進(jìn)行PI-RADS v2評分時，不同閱片人之間存在差異[12]，也需要進(jìn)一步加強(qiáng)評分標(biāo)準(zhǔn)化培訓(xùn)。