王明月，李 旭，莊玉慧，趙 娟，王 利，康夢(mèng)洋

（大連市第二人民醫(yī)院放射科，遼寧 大連 116011）

乳腺癌是女性最常見(jiàn)的惡性腫瘤之一，發(fā)病率約占各種惡性腫瘤的7%～10%[1]，且呈逐年上升和年輕化趨勢(shì)；不同分子分型的乳腺癌臨床特征及預(yù)后均不同。Luminal 型最常見(jiàn)，包括Luminal A、B 型，惡性程度及復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)較低，對(duì)內(nèi)分泌及靶向治療敏感，對(duì)化療不敏感，預(yù)后較好；非Luminal 型包括HER-2 陽(yáng)性型及三陰性乳腺癌，多為晚期腫瘤，有腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移傾向，惡性程度及復(fù)發(fā)率高，對(duì)化療敏感，預(yù)后差[2]。運(yùn)用影像手段對(duì)兩者進(jìn)行鑒別，有助于臨床治療及預(yù)后評(píng)估。定量動(dòng)態(tài)增強(qiáng)（DCEMRI）掃描運(yùn)用藥代動(dòng)力學(xué)模型的定量參數(shù)分析病灶的微血管灌注及滲透狀況，彌補(bǔ)了半定量DCEMRI 的不足[3]。體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)（IVIM）是一種利用雙指數(shù)曲線擬合的多b 值擴(kuò)散加權(quán)成像技術(shù)，可將水分子擴(kuò)散效應(yīng)中的純擴(kuò)散系數(shù)（ADCslow）和微灌注（ADCfast）區(qū)分開，從而獲取病變內(nèi)真實(shí)彌散信息[4]。擴(kuò)散峰度成像（DKI）模型可通過(guò)擴(kuò)散峰度值（Mean kurtosis，MK）和平均擴(kuò)散率（Mean diffusivity，MD）來(lái)描述水分子真實(shí)的非高斯分布[5]。目前，國(guó)內(nèi)外尚沒(méi)有關(guān)于DCE-MRI、IVIM-DWI 及DKI 聯(lián)合應(yīng)用于乳腺癌基因分型的相關(guān)報(bào)道。本研究擬分析Luminal 型及非Luminal 型乳腺癌多模態(tài)磁共振參數(shù)差異，探討多序列聯(lián)合成像對(duì)兩者的鑒別診斷價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析大連市第二人民醫(yī)院2019 年12月—2021 年2 月經(jīng)病理證實(shí)的109 例乳腺癌患者的臨床及影像資料。納入標(biāo)準(zhǔn)：①M(fèi)RI 檢查前未進(jìn)行過(guò)手術(shù)、穿刺活檢等治療；②MRI 檢查后行手術(shù)或穿刺活檢證實(shí)乳腺癌病理類型，并獲取分子分型。排除標(biāo)準(zhǔn)：MRI 掃描資料不完整或圖像質(zhì)量不佳。其中Luminal 型62 例，年齡29～79 歲，平均（51.5±10.1）歲；非Luminal 型47 例，年齡39～69 歲，平均（50.1±9.3）歲。所有患者在MRI 檢查前簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法

使用GE Discovery 750W 3.0T MR 掃描儀進(jìn)行磁共振掃描，采用8 通道雙乳相控陣線圈?；颊呷「┡P位，足先進(jìn)，雙側(cè)乳房自然懸垂于乳腺線圈內(nèi)?；颊呔蠺1WI、T2WI、DWI、DCE-MRI、IVIM-DWI及DKI 掃描。橫斷位FSE 序列T1WI：TR 及TE 為420ms、10ms，矩陣320×288；橫斷位T2WI：TR 6000ms，TE 88 ms，矩陣亦為320×288。橫斷位DWI 采用單次激發(fā)平面回波成像序列：TR 3 613.2 ms，TE 72.7 ms，矩陣128×128，b=50、1 000 s/mm2，激勵(lì)次數(shù)為1，6次。橫斷位IVIM：TR 2 500 ms，TE 89.9 ms，矩陣128×128，12 個(gè)b 值分別為20、30、50、70、100、150、200、500、700、1 000、1 500、2 000 s/mm2，激勵(lì)次數(shù)（NEX）為2 次，掃描時(shí)間400 s。DKI：TR 5 000 ms，TE 89.9 ms，矩陣128×128，b=0、1 000、2 000 s/mm2，每個(gè)b 值均施加30 個(gè)方向的擴(kuò)散敏感梯度場(chǎng)，掃描時(shí)間355 s，NEX 為2 次。DCE-MRI 使用VIBRANT序列，通過(guò)肘前靜脈以3 mL/s 的速度注射0.1 mmol/kg劑量的釓噴酸葡胺（Gd-DTPA），掃描45 期，每期7 s，掃描時(shí)間375 s；以上所有序列層厚均為4 mm，層間距為0.4 mm，掃描視野（FOV）為350 mm×350 mm。

1.3 圖像處理及分析

將45 期動(dòng)態(tài)增強(qiáng)圖像導(dǎo)入GE AW4.6 后處理工作站的GenIQ 軟件，對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)校正后，在強(qiáng)化最明顯的一期圖像中選取病灶最大層面進(jìn)行感興趣區(qū)勾畫，并映射到偽彩圖中。將IVIM 及DKI 圖像導(dǎo)入后處理工作站的Functool 軟件，在IVIMDWI 灰度圖（b=1 000）上選取病灶最大的層面勾畫ROI，避開出血、壞死/囊變區(qū)等，每個(gè)ROI 大小約50～150 mm2，然后將ROI 映射到ADCstandard、ADCslow、ADCfast及f 偽彩圖上。同樣的方法，在DKI 灰度圖（b=1 000）上勾畫ROI，映射到MD、MK 偽彩圖上。由2 名具有5 年以上影像診斷經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生在病灶最大層面及上下連續(xù)3 層分別測(cè)量3 次，取其平均值。

1.4 病理及免疫組化分析

術(shù)后標(biāo)本采用石蠟薄片行HE 染色，電子顯微鏡下對(duì)組織分級(jí)進(jìn)行評(píng)估。采用Nottingham 指數(shù)（NPI）對(duì)患者預(yù)后質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算公式為：NPI=腫瘤最大直徑（cm）×0.2+淋巴結(jié)狀態(tài)（1～3 期）+組織學(xué)分級(jí)（1～3 級(jí)）。公式中腫瘤最大直徑根據(jù)標(biāo)本測(cè)量獲得；淋巴結(jié)狀態(tài)1～3 期分別對(duì)應(yīng)術(shù)后病理無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、1～3 個(gè)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、＞4 個(gè)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，并記為1～3 分[6]。NPI 評(píng)分＜3.4 為預(yù)后良好，NPI 評(píng)分3.4～＜5.4 為預(yù)后中等，≥5.4 為預(yù)后不良。根據(jù)第8版美國(guó)腫瘤研究聯(lián)合會(huì)（AJCC）癌癥分期標(biāo)準(zhǔn)確定乳腺癌組織學(xué)類型及TNM 分期[7]。采用鏈霉菌抗生物素蛋白-過(guò)氧化物酶連結(jié)法檢測(cè)雌激素受體（ER）、孕激素受體（PR）、人類表皮生長(zhǎng)因子受體2（HER-2）。ER 和PR 的判斷標(biāo)準(zhǔn)為：陽(yáng)性腫瘤細(xì)胞≥10%為陽(yáng)性，＜10%為陰性。HER-2 的判斷標(biāo)準(zhǔn)為：（+）和（-）為陰性；（+++）為陽(yáng)性；對(duì)于（++）者進(jìn)一步行熒光標(biāo)記的原位雜交技術(shù)法檢測(cè)，基因擴(kuò)增者為陽(yáng)性，反之為陰性。將4 種乳腺癌亞型分為兩組：①Luminal 型（Luminal A 型：ER 陽(yáng)性和（或）PR陽(yáng)性，HER-2 陰性；Luminal B 型：ER 陽(yáng)性和（或）PR 陽(yáng)性，HER-2 陽(yáng)性）；②非Luminal 型（HER-2 陽(yáng)性型：ER 和PR 陰性，HER-2 陽(yáng)性；三陰性型：ER、PR 和HER-2 均陰性）。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 25.0 和MedCalc 軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。運(yùn)用Kolmoforov-Smirnov Z 檢驗(yàn)計(jì)量資料是否符合正態(tài)分布，運(yùn)用Levene 檢驗(yàn)方差齊性，然后以表示。Luminal 型與非Luminal 型患者磁共振參數(shù)Ktrans、Kep、Ve、ADCstandard、ADCslow、ADCfast、f、MK、MD 的差異性分析運(yùn)用獨(dú)立樣本t 檢驗(yàn)、Wilcoxon 符號(hào)秩檢驗(yàn)；預(yù)后因素（淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、病理分級(jí)、TNM分期、Nottingham 指數(shù)）間的差異分析運(yùn)用χ2檢驗(yàn)。定量參數(shù)與預(yù)后因素的相關(guān)性分析采用Spearman和Pearson 分析方法評(píng)價(jià)，|r| 0.8～＜1.0 為高度相關(guān)，|r|0.5～＜0.8 為中度相關(guān)，|r| 0.3～＜0.5 為低度相關(guān)，|r|≤0.3 為極弱相關(guān)。采用Logistic 回歸分析篩選鑒別診斷的獨(dú)立因素，繪制受試者工作特征曲線（ROC）評(píng)估模型的診斷效能，計(jì)算曲線下面積（AUC），運(yùn)用最大約登指數(shù)確定ADC 的鑒別診斷閾值，計(jì)算敏感度、特異度及準(zhǔn)確度。AUC 的差異性分析采用Delong 檢驗(yàn)。

2 結(jié)果

2.1 Luminal 與非Luminal 型患者組間DCE-MRI、DKI 及IVIM 參數(shù)的比較

Luminal 型的Ktrans值、Kep值及MD值低于非Luminal 型，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.001、0.001、0.02）；Luminal 型的ADCslow、ADCfast及MK 值高于非Luminal 型，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.001、0.04、0.001）。余兩組間ADCstandard、f、Ve值差異不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）（圖1，表1）。

圖1 女，43 歲，左乳浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌Ⅲ級(jí)，三陰型。圖1a 為DWI（b=1 000 s/mm2）的灰度圖，左乳外上象限病灶呈高信號(hào)。圖1b～1j 為ADCstandard 值、ADCslow、ADCfast、f 值及MD、MK 和Ktrans、Kep、Ve 值偽彩圖，ADCstandard=0.89×10-3 mm2/s，ADCslow=0.69×10-3 mm2/s，ADCfast=47.0×10-3 mm2/s，f=42.7%；MD=1.72×10-3 mm2/s，MK=0.90，Ktrans=0.427 min-1，Kep=0.533 min-1，Ve=0.427。Figure 1.Female,43 years old.Invasive ductal carcinoma of the left breast (grade Ⅲ),triple negative type.Figure 1a: Grayscale image of DWI(b=1 000 s/mm2),and the upper quadrant of the left mammary lesion shows high signal intensity.Figures 1b～1j: Pseudo-color graphs of ADCstandard value,ADCslow,ADCfast,f value and MD,MK,Ktrans,Kep,and Ve values.ADCstandard=0.89×10-3 mm2/s,ADCslow=0.69×10-3 mm2/s,ADCfast=47.0×10-3 mm2/s,f=42.7%,MD=1.72×10-3 mm2/s,MK=0.90,Ktrans=0.427 min-1,Kep=0.533 min-1,Ve=0.427.

表1 Luminal 型與非Luminal 型乳腺癌間DCE-MRI、DKI 及IVIM 參數(shù)的差異性分析

2.2 DCE-MRI、DKI 及IVIM 模型對(duì)Luminal 與非Luminal 型鑒別診斷效能分析

根據(jù)二元Logistic 回歸分析結(jié)果，DCE-MRI 模型中的Ktrans、Kep值和IVIM 模型中的ADCslow、ADCfast及DKI 模型中的MK 值為鑒別Luminal 與非Luminal 型的獨(dú)立影響因素，其中Ktrans、Kep值與ADCslow、MK 值具有診斷效能，兩兩之間比較不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（Z=0.046～0.428，P=0.647～0.963）。DCE-MRI 模型的診斷效能較高，AUC 為0.759，準(zhǔn)確度為76.1%，其次為IVIM 模型，AUC 為0.743，準(zhǔn)確度為64.2%，DKI 的AUC 最小為0.677，準(zhǔn)確度為60.6%，DCEMRI+IVIM+DKI 的診斷效能高于單一模型（Z=3.174～4.122，P=0.001～0.015），AUC 為0.876，準(zhǔn)確度為78.0%（表2，3，圖2）。

圖2 IVIM 模型、DCE-MRI模型、DKI 模型及IVIM+DCEMRI+DKI 的ROC 曲線。Figure 2.The ROC curve of IVIM model,DCE-MRI model,DKI model and IVIM+DCE-MRI+DKI.

表2 DCE-MRI、DKI 及IVIM 參數(shù)對(duì)乳腺癌Luminal 分型的回歸分析

2.3 DCE-MRI、DKI 及IVIM 參數(shù)與不同預(yù)后因素的相關(guān)性分析

病理分級(jí)和NPI 在Luminal 型與非Luminal 型中有顯著差異（P=0.02、0.002）。ADCslow、ADCstandard及MK 值與病理分級(jí)呈負(fù)相關(guān)；MD 值與TNM 分期呈正相關(guān)；Kep值與NPI 呈正相關(guān)，ADCslow、ADCstandard及MK 值與NPI 呈負(fù)相關(guān)（表4，5）。

表3 DCE-MRI 與IVIM、DKI 模型對(duì)乳腺癌Luminal 分型的診斷效能分析

表4 Luminal 型與非Luminal 型乳腺癌之間預(yù)后因素的比較

3 討論

乳腺癌在女性惡性腫瘤發(fā)病率中位居首位，具有高度異質(zhì)性，不同分子分型的乳腺癌患者在臨床表現(xiàn)、治療反應(yīng)性和預(yù)后等方面存在很大差異。NPI是一種廣泛應(yīng)用于原發(fā)性乳腺癌預(yù)后評(píng)估的綜合評(píng)分系統(tǒng)。研究表明，乳腺癌預(yù)后與組織學(xué)分級(jí)有密切聯(lián)系，病理組織學(xué)分級(jí)越高，意味著越高的惡性程度和較差的預(yù)后[8]。同時(shí)乳腺癌血管生成也與NPI 積分密切相關(guān)。NPI 積分越高，惡性程度越大，血管生成能力越強(qiáng)，腫瘤生長(zhǎng)越迅速，侵襲性越強(qiáng)，淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移率亦越高[9]。本研究中，Luminal 型高級(jí)別腫瘤占比明顯低于非Luminal 型，且非Luminal 型NPI預(yù)后不良組的占比明顯高于Luminal 型。

DCE-MRI 可定量反映腫瘤微血管灌注程度，可為腫瘤的鑒別診斷提供一定的定量參考。文獻(xiàn)報(bào)道，Ktrans值體現(xiàn)腫瘤微血管的滲透性及血流狀態(tài)指標(biāo)，Kep值體現(xiàn)對(duì)比劑的交換速率，而Ve值與細(xì)胞環(huán)境的活躍程度相關(guān)[10]。本研究中Luminal 型的Ktrans值、Kep值均低于非Luminal 型，且差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，Kep值與NPI 呈正相關(guān)。表明非Luminal 型乳腺癌的新生血管相對(duì)更豐富，微血管灌注更加明顯，惡性程度相對(duì)于Luminal 型更高，預(yù)后更差。Luminal型乳腺癌ER 和（或）PR 陽(yáng)性，這也與Ali 等[11]報(bào)道的ER、PR 表達(dá)能下調(diào)血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子水平從而抑制腫瘤血管生成這一特點(diǎn)相符。也有學(xué)者通過(guò)功能學(xué)的動(dòng)態(tài)增強(qiáng)成像（Ktrans，Kep）等參數(shù)進(jìn)行乳腺癌不同分子分型的鑒別診斷，但得出的診斷準(zhǔn)確率并不高[12]。

表5 DCE-MRI、DKI 及IVIM 參數(shù)與不同預(yù)后因素的相關(guān)性分析

DWI 可鑒別乳腺良惡性病變，預(yù)測(cè)對(duì)新輔助化療（NAC）的反應(yīng)，并確定相關(guān)預(yù)后因素[13]。Horvat 等[14]探討ADCmax值可鑒別Luminal 型及非Luminal 型乳腺癌，但本研究中ADCstandard對(duì)其并無(wú)診斷價(jià)值，這可能是由于ADC 值在反映水分?jǐn)U散的同時(shí)也包含了血流灌注信息。IVIM 成像采用雙指數(shù)模型分析，使用多個(gè)b 值來(lái)分離灌注和擴(kuò)散，無(wú)需造影劑即可得到微血管灌注信息，還能更準(zhǔn)確地反映水分子擴(kuò)散信息[15]。Liu 等[16]研究發(fā)現(xiàn)ADCslow、ADCfast、f 值與良惡性病變及分子亞型有顯著差異，乳腺癌表現(xiàn)為高細(xì)胞密度（低擴(kuò)散率）和高血管密度（高灌注率）。惡性腫瘤的惡性程度越高，ADCslow值也小，f 值越高。同時(shí)認(rèn)為ADCfast與平均毛細(xì)血管長(zhǎng)度和平均血流速度成正比。Uslu 等[17]發(fā)現(xiàn)，隨著乳腺癌病理級(jí)別的升高，ADCslow和f 值有降低的趨勢(shì)。本研究中，Luminal 型乳腺癌的ADCslow和ADCfast值均高于非Luminal 型，且差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。且ADCslow、ADCstandard與病理分級(jí)及NPI 呈負(fù)相關(guān)，與上述研究結(jié)論一致，表明非Luminal 型（ER、PR 陰性）乳腺癌具有更高的細(xì)胞密度，癌細(xì)胞增殖活性更高，血流灌注更高，ADCslow及ADCstandard能在一定程度上反應(yīng)乳腺癌患者的預(yù)后。

與傳統(tǒng)的DWI 相比，DKI 充分考慮了水分子在組織內(nèi)的非高斯擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)，并基于這一性質(zhì)在其模型框架中引入了一個(gè)四階三維張量，可以更準(zhǔn)確評(píng)估組織微結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性。本研究中，Luminal 型乳腺癌的MD 值低于非Luminal 型，Luminal 型的MK 值高于非Luminal 型，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。并且MK 值與病理分級(jí)及NPI 呈輕度負(fù)相關(guān)。先前有學(xué)者[18-19]發(fā)現(xiàn)乳腺惡性病變MK 值高于良性病變；并且乳腺癌HER-2 陽(yáng)性者M(jìn)K 值較高。病理分級(jí)Ⅲ級(jí)腫瘤的MK 值明顯高于Ⅰ、Ⅱ級(jí)。本研究結(jié)果與其不一致，究其原因可能與MK 值受微灌注影響有關(guān)，乳腺癌病理分級(jí)越高，血流越豐富，瘤內(nèi)自由水分子更傾向于高斯運(yùn)動(dòng)，相應(yīng)非高斯效應(yīng)減低。三陰性乳腺癌瘤內(nèi)壞死成分較多[20]，細(xì)胞內(nèi)水分子的擴(kuò)散受限程度相應(yīng)減低，也可能會(huì)導(dǎo)致MK 值的降低。

本研究有一些局限性。首先，這是一項(xiàng)單中心研究，研究對(duì)象的樣本量有限。因此，有必要增加樣本量對(duì)不同的乳腺癌亞型和組織學(xué)分級(jí)進(jìn)行比較。其次，本研究可能存在ROI 的選擇偏置，因?yàn)楸狙芯繉OI 畫在腫瘤面積最大的層面上，并沒(méi)有覆蓋整個(gè)腫瘤體積、腫瘤邊緣和周圍區(qū)域。第三，采用逐步擬合的方法計(jì)算IVIM 參數(shù)，使用12 個(gè)b 值，最高的兩個(gè)是1 500 s/mm2和2 000 s/mm2。高b 值可包括非高斯擴(kuò)散的曲率效應(yīng)，可能會(huì)增加本研究中IVIM參數(shù)數(shù)值的偏倚。

綜上所述，本研究聯(lián)合運(yùn)用3 個(gè)數(shù)學(xué)模型的定量參數(shù)，發(fā)現(xiàn)DCE-MRI模型中的Ktrans、Kep值和IVIM 模型中的ADCslow及DKI 模型中的MK 值的診斷效能不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。上述參數(shù)相聯(lián)合，可從腫瘤的微灌注、真實(shí)擴(kuò)散效應(yīng)及非高斯運(yùn)動(dòng)三個(gè)方面對(duì)Luminal 型/非Luminal 型乳腺癌進(jìn)行鑒別，DCEMRI+IVIM+DKI 聯(lián)合的診斷效能均高于單一模型，值得臨床推廣。