魯阿甡

（赤峰學院附屬醫(yī)院CT 核磁室 內蒙古 赤峰 024000）

乳腺癌占全球女性惡性腫瘤發(fā)病率和病死率的首位，其癌癥致死人數占比達到了11.6%[1]。目前臨床確定乳腺癌浸潤性的金標準是術后病理檢查，術前判斷具有一定難度。病理檢查是診斷金標準，其中Ki-67 為常見的免疫組織化學指標，是評估腫瘤核增殖程度的基因標志物[2]。Ki-67 高表達的乳腺癌對化療反應較好，但預后較差[3]。因此，Ki-67 表達水平的定量識別在乳腺癌的診斷、治療及預后等方面具有重要的臨床價值。目前，乳腺癌Ki-67 的檢測通過免疫組織化學進行，該方法不僅有創(chuàng)、耗時，且成本高。而新興的紋理分析則有望為乳腺癌Ki-67 的術前預測提供一種簡便、無創(chuàng)、可重復的新方法?；诖四康?，本研究利用紋理技術預測非浸潤性乳腺癌患者Ki-67 表達水平，并行相關性研究，為非特殊型浸潤性乳腺癌患者Ki-67 表達水平的術前定量評估提供新的思路，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取赤峰學院附屬醫(yī)院2021 年8 月—2022 年8 月收治的100 例乳腺癌患者，患者及家屬均知情并簽署知情同意書。以乳腺癌國際共識指南（BCY4）[4]為分組依據將選擇對象分為兩組，高表達組（Ki-67 表達水平≥14%）75 例，低表達組（Ki-67 表達水平＜14%）25 例。兩組一般資料比較差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05），見表1。

納入標準：①術前采用乳腺MRI 進行平掃增強；② 術前證實為非特殊型浸潤性乳腺癌者；③術前明確Ki-67 表達水平。排除標準：①無法配合檢查或具有MRI檢查相關禁忌證者；②MRI 圖像結果欠佳不滿足本研究需求；③經MRI 檢查前采用過放療、化療或其他治療者。

表1 兩組基線資料對比

1.2 方法

1.2.1 掃描方法

采用磁共振成像系統(tǒng)（型號PHIlips 1.5T）實施檢查，指導其采取俯臥位，使乳房自然下垂至線圈中。①T2加權序列（T2WI）：重復時間（TR）4 300 ms，回波時間（TE）61 ms，掃描視野320 mm×320 mm，層厚4.0 mm；②三維小角度激發(fā)成像（3D-FLASH）、T1加權序列（T1WI）：重復時間（TR）6.04 ms，回波時間（TE）2.45 ms，掃描視野320 mm×320 mm，層厚4.0 nm，于橫軸位、冠狀位、矢狀位進行平掃；③動態(tài)增強MRI 掃描。以雙乳矢狀位進行MRI 增強掃描，待掃描結果滿意后注射對比劑再進行動態(tài)掃描。

1.2.2 圖像分析及病灶處理

乳腺結節(jié)圖像進行ROI 的勾畫，對DCE-MRI 的A1～A5 序列及T1WI、T2WI、DWI 序列均進行分割操作，進行逐層面感興趣容積勾畫[3 個層面感興趣區(qū)（region of interest，ROI）融合為1 個感興趣容積（volume of interest，VOI）]，涵蓋腫瘤的所有區(qū)域，由具有2 年工作經驗的放射科醫(yī)師獨立進行手動分割，每次分割均由具有5 年經驗的資深放射科醫(yī)師進行復核。

1.2.3 特征提取

本研究采用紋理分析3D-slicer 軟件進行影像組學特征值提取。圖像處理后紋理特征參數基于對比劑血管內擴散至血管外的轉運常數（Ktrans）、血管外細胞間隙體積百分數（Ve）、返回血管組織造影劑速率常數（Kep）涵蓋多個維度，包括最大強度值、能量、熵等。

1.3 統(tǒng)計學方法

采用SPSS 26.0 統(tǒng)計軟件分析數據，符合正態(tài)分布的計量資料以均數±標準差（± s）表示，采用t檢驗；計數資料以頻數（n）、百分率（%）表示，采用χ2檢驗，P＜0.05 則差異有統(tǒng)計學意義。參數圖的影像組學特征值與Ki-67 表達水平，建立預測模型并進行驗證。并計算出有效曲線下面積（area under the curve，AUC），AUC 越大，表明其診斷效能越佳。對差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）的參數和Ki-67 表達水平進行相關性分析。

2 結果

2.1 Ki-67 基于DCE-MRI 的紋理特征參數效能

對兩組Ki-67 紋理特征參數測量分析后，高表達組的各紋理特征參數均高于低表達組，并且從Ktrans、Ve、Kep下的測量結果中取具有統(tǒng)計差異的參數，得出參數效能。在單一診斷效能中，能量Ktrans的診斷效能更高，AUC 為0.825。紋理特征參數聯合的AUC 值（0.950）高于單一診斷效能，見表2。

表2 Ki-67 兩組紋理特征參數效能分析

2.2 紋理特征參數與Ki-67 表達水平相關性分析

將Ki-67 表達水平作為因變量，最大強度值Ktrans、最大強度值Kep、能量Ktrans、能量Kep、熵Kep、參數聯合作為自變量，進行Spearman 相關分析，上述指標均與非特殊型浸潤性乳腺癌Ki-67 表達水平呈正相關（P＜0.05），見表3。

表3 紋理特征參數與Ki-67 表達水平相關性

3 討論

研究表明[5-7]，基于DCE-MRI 及T1WI、T2WI、DWI 序列圖像上提取紋理參數分析，低表達Ki-67 高表達病例相比具有更高的熵值和對比度，并且高表達下的乳腺癌腫瘤分析更加復雜、一致。分析研究其與乳腺癌Ki-67 相關性和診斷效能具有深刻意義，但DCE-MRI 的特殊成像原理導致其圖像的信噪比不高，對動力模型要求嚴格，需要高場強MRI 設備的支持，且部分患者經濟負擔過重，無法推廣到臨床應用中。因此，本研究也期望基于MRI 紋理特征來準確預測非特殊型浸潤性乳腺癌Ki-67 的表達狀態(tài)，作為重要的影像學指標。

Ki-67 抗原作為細胞核內增殖蛋白，可以充分說明腫瘤侵襲的具體狀況。相關研究結果證實[8-10]，其抗原表達水平越高，說明患者腫瘤惡性發(fā)展程度越嚴重，復發(fā)率也越高，導致預后效果并不理想。本研究基于DCE-MRI 的紋理分析法，分析紋理特征參數與乳腺癌Ki-67 表達水平之間的潛在聯系，其研究結果中，Ki-67 高表達組的各項紋理特征參數均高于低表達組患者。其中，能量可反映出ROI 的強度分布均勻情況，熵可反映出ROI 強度水平系數值水平的隨機性，研究結果充分說明非特殊型浸潤性乳腺癌Ki-67 在高表達時，其腫瘤細胞分化程度低，圖像紋理信息更多，紋理特征更為明顯，顯示出腫瘤異質性，以此為依據有效預測Ki-67 高表達非特殊性浸潤性乳腺癌腫瘤和正常組織生理的改變情況、壞死部位分布情況等。本研究紋理特征參數聯合診斷效能明顯優(yōu)于單一紋理特征參數診斷，靈敏度與特異度均更高，其結果說明單一紋理特征參數的評估價值存在局限性，而將有統(tǒng)計學差異的參數進行聯合分析后，能夠顯著提升診斷效能，可作為預測非特殊性浸潤性乳腺癌Ki-67 表達狀態(tài)的有效方法。DCE-MRI 紋理特征參數中的最大強度值Ktrans、最大強度值Kep、能量Ktrans、能量Kep、熵Kep、參數聯合與非特殊型浸潤性乳腺癌Ki-67 表達水平呈正相關，其ρ 值越大，也充分說明其診斷效能越好，可見紋理特征參數的聯合分析更有鑒別診斷價值[11-12]。

綜上所述，DCE-MRI 紋理特征參數與非特殊型浸潤性乳腺癌Ki-67 表達狀態(tài)呈正相關，可作為準確預測表達狀態(tài)的重要指標，獲得更高診斷效能，但本研究獲取樣本量較少，可能導致結果存在一定的偏差，期望在后續(xù)研究中增大樣本量，使研究結果更具有可靠性和科學性。