多模态影像学对肝细胞肝癌微血管侵犯诊断的研究进展

2021-12-03 04:55陈璨综述易文中审校
放射学实践 2021年2期
关键词:微血管组学影像学

陈璨 综述 易文中 审校

肝细胞肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)是我国第四常见的恶性肿瘤,具有发病率高、致死率高的特点[1]。HCC早期发病隐匿,患者确诊时多已进展至局部晚期或发生转移。目前肝切除术及肝移植是治疗HCC的有效方法,其术后5年复发率分别高达70%、25%[2,3],患者总体生存率不高。近年来,微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)对肝癌的影响受到关注,是判断肝癌生物学行为、侵袭性和预后等方面的研究热点,MVI肝癌患者的术后生存率显著低于无MVI肝癌患者[4],因此MVI的早期诊断对提高患者生存率尤为重要。寻找一种有效、无创性的方法以协助或代替程序性的病理活检来诊断MVI,帮助临床医生制定更合适的决策,筛选出适合肝移植的患者,具有重要意义。本文对近年来影像学在MVI诊断方面的研究进展情况进行综述。

MVI诊断标准

血管侵犯(vascular invasion,VI)包括大血管侵犯和微血管侵犯,均是影响肝癌预后的因素。大血管侵犯指的是在影像学图像或术后病理检查中可肉眼辨识的血管受侵[5],微血管侵犯为肉眼无法观察到的小血管内癌栓,仅在显微镜下内皮细胞衬覆的脉管腔内发现成团的癌细胞,多见于癌周组织内门静脉的小分支,偶尔可见于肝静脉、肝动脉、胆管及淋巴管的小分支内。大数据统计发现HCC伴发MVI的发生概率约25.3%[6]。2017年更新的《原发性肝癌诊疗规范》中指出MVI是病理学概念,并且明确了病理取材要求及分级标准,采用“7”点基线法对癌组织进行取材,在肿块内部至少取材一块,在肿瘤的3点、6点、9点及12点方向癌与癌旁组织交界处1:1取材,对距离肿瘤边缘<1 cm处近癌组织及距离肿瘤边缘>1 cm远癌组织内分别取材[7]。病理学上对MVI的危险性进行了分类:M0为未发现MVI;M1(低危组)<5 MVI/每高倍镜,发生于近癌组织(<1 cm);M2(高危组)为>5 MVI/每高倍镜或MVI发生于远癌组织(>1 cm)。MVI等级越高,患者预后越差。《原发性肝癌诊疗规范》提出MVI应当作为常规病理学检查指标,是评估HCC患者复发风险以及临床治疗方案选择的重要参考依据。

肝癌MVI诊断的影像学研究进展

1.肿瘤形态学特征

HCC大小、数量、形态、边缘是否光滑及包膜的完整性等征象可以为MVI术前诊断提供重要帮助。Yamashita等[8]报道当肿瘤直径≥2 cm时,MVI发生率明显增高,在Granata等[9]的实验中对比分析多个危险因素,发现肿瘤的多结节性是预测MVI的独立因素,准确率达79%。根据HCC边缘是否光滑将其分为两种类型:①平滑边缘;②非平滑边缘(边缘局限性向周围组织凸起和呈花边状向周围组织凸起)。HCC边缘不光滑是MVI的重要预测因素,相对于平滑的边缘,后者发生MVI的可能性更高。Chou等[10]对102例肝癌患者手术前行CT扫描并与术后病理结果对比,结果显示非光滑肿瘤边界与MVI显著相关,其敏感度为81.7%,特异度为88.1%。另一项研究将MVI病理学上的实际位置与影像图像所示非平滑边缘凸起的位置进行对比分析,两者总体对应率为73.5%,非平滑边缘诊断MVI的准确率达84.3%[11]。HCC假包膜的存在与MVI的关系存在异议,以往认为纤维包膜的存在是一道潜在的物理屏障,可以阻挡癌细胞对癌周组织的浸润,但Witjes等[12]报道了肝癌假包膜的存在与MVI和预后不良相关,因此肝癌假包膜与MVI的关系尚需要进一步的大数据研究。临床上采用的常规影像学检查方法,如超声、CT、MRI对HCC的形态改变进行评估,测量方法直接、简单,在不同的影像设备中具有同一性,但其影像学表现不仅缺乏特异性,且由于影像图像质量良莠不齐,对部分灰色区域的病变组织判断存在主观偏差,使用软件程序来评估肿瘤形态特征可能是未来的研究方向。

2.动态增强MRI

MVI多发生于门静脉的小分支内,造成肝组织局部血流动力学改变,通过动态增强磁共振(dynamic contrast enhanced-MRI,DCE-MRI)可显示出肿瘤及其邻近肝组织的血供信息。Kim等[13]对50例小肝癌患者进行术前DCE-MRI扫描并与术后病理结果进行对比分析,结果显示约1/3的患者具有MVI,均表现为典型的肝细胞肝癌的影像信号特点,即增强扫描动脉期肿瘤明显强化,门脉期强化快速消失,呈典型的“快进快出”表现;研究结果表明增强扫描中具有典型肝癌成像特征不仅可帮助诊断HCC且伴有MVI的概率更高。癌周区域是肿瘤生物学行为代表区,汪禾青等[14]对HCC边缘肝组织的强化特点进行分析,发现动脉期瘤周强化是评估MVI的独立危险因素,该结果产生的原因可能为癌细胞引起周围的微小血管闭塞,肿瘤周围肝组织内的血流动力学情况发生改变,门静脉血流减少,动脉血流代偿性增加,导致动脉期瘤周肝组织出现异常强化。

钆塞酸二钠(Gd-EOB-DTPA)是新型肝脏磁共振对比剂,具有细胞外和肝胆期特异性双期成像的特点。正常肝组织肝窦膜表面存在有机阴离子转运多肽(organic anion-transporting polypeptides,OATP8)及多重耐药蛋白(multidrug resistance protein,MRP2),在移行期及肝胆期(hepatobiliary phase,HBP)摄取Gd-EOB-DTPA,肝实质表现为均匀高信号,肿瘤组织不含正常肝细胞,不能摄取对比剂而表现为低信号[15]。一项Mate分析指出肝胆期肿瘤边缘外侧肝实质内不规则、楔形、火焰形的低信号带,可以作为MVI的预测因子[16],其理论基础为MVI改变了肿瘤周围的血流灌注,肝细胞肝窦膜上相关转运蛋白失活,造成瘤周肝组织摄取对比剂量减低,呈相对低信号。Lee等[17]研究发现肝胆期瘤周低信号诊断MVI的特异度较高(93.2%),但灵敏度较低(38.3%),Gd-EOB-DTPA因其稳定、安全的诊断性能逐渐成为肝胆系统MRI增强成像的首选,结合各种磁共振扩散成像技术有望解决灵敏度偏低这一问题。

3.扩散加权成像

磁共振扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)是目前唯一观察活体内水分子微观运动的成像方法,b值与信号强度呈单指数函数关系,表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值用于量化水分子扩散运动幅度。相关研究表明ADC值预测MVI具有潜在价值,MVI阳性组的肝癌ADC值低于MVI阴性组,当以ADC值≤1.33×10-3mm2/s为阈值时,诊断灵敏度为75.0%,特异度为68.2%[18];推测具有微血管浸润的肝细胞癌ADC值减低的原因与肿瘤细胞成分增多,正常的肝细胞膜完整性破坏,门静脉受侵导致毛细血管血流灌注减少有关。Yang等[19]对双灶性的肝癌患者进行研究分析,研究结果表明当同一肝癌患者两个癌灶的ADC值相似时,MVI的发生率明显提高,肝癌双病灶之间ADC值的一致性可以帮助预测MVI。

4.体素内不相干运动

Bihan等[20]首次提出基于体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion,IVIM)的双指数模型,该技术对多个b值与信号强度呈双指数函数关系,有效分离并分别提取活体组织内水分子的真性扩散运动和微循环灌注所形成的假性扩散运动,IVIM的参数值相比ADC值具有更好的可重复性[21]。Zhao等[22]发现真性扩散系数D值在HCC患者MVI阳性组中显著减低(P=0.007),D值是MVI的独立预测因子,当D值≤1.16×10-3mm2/s时,可有效预测MVI,其敏感度和特异度分别为66.7%和88.9%。

5.扩散峰度成像

扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)以非高斯分布模型为基础,相比传统的扩散技术更符合真实生物体内水分子运动。Wang等[23]利用DKI技术评估HCC的微血管侵犯,显示具有MVI的HCC的平均峰度(mean kurtosis,MK )升高,差异有统计学意义,当MK截取值为0.917时,曲线下面积(area under curve,AUC)为0.784。MK代表所有空间各梯度方向扩散峰度平均值,与兴趣区结构复杂程度相关,MVI阳性组MK值升高的原因可能为肿瘤栓子和癌细胞簇在门静脉、肝静脉分支聚集,限制了组织内水分子的运动,另一方面MVI也造成癌细胞在微环境中的渗透和传播,肿瘤细胞的增殖可能改变局部的解剖结构,引起了组织的出血和坏死。功能MRI发展迅速,但也有其弊端,需要在常规扫描计划中添加新的序列,延长扫描时间,且图像分辨率欠佳,因此解剖信息及功能代谢相融合的影像方法可能是未来研究的方向。

6.核医学

肿瘤组织相比正常组织来说代谢活动活跃,会吸收更多的放射性核素。近年来,18氟-氟代脱氧葡萄糖(fluorine-18-fluorodexyglucose,18F-FDG)进行正电子发射断层扫描(positron emission tomography,PET)技术应用于HCC微血管浸润的诊断成为研究热点。王玉涛等[24]对51例患者行术前18F-FDG PET/CT扫描,结果显示21例HCC伴有MVI的患者PET显像的阳性率高于不伴有MVI患者,18F-FDG摄取率可帮助预测HCC术后生存率。Hyun等[25]通过18F-FDG PET/CT成像上原发肿瘤与正常肝脏的标准化吸收值比(tumor-to-normal liver standardized uptake value ratio,TLR)测量肿瘤FDG亲和力,当TLR以1.3为截断值时,是诊断MVI的最佳预测因子,敏感度为85.5%,特异度为54.9%,AUC为0.704。Kobayashi等[26]采用癌组织最大标准化摄取值(maximum standardized uptakevalue,SUVmax)≥3.2作为MVI的独立预测因子,诊断敏感度为77.8%,特异度为74.5%。但核医学扫描由于其辐射量较高、价格昂贵,国内应用的医院较少,难以临床普及。

7.放射基因学

放射基因学技术将CT与基因检查结合,可在影像图像上显示有靶基因的肿瘤组织,可帮助探索其发生机制。Suddp等[27]从HCC中提取特定微血管侵犯放射学基因(mdiogenomic venous invasion,RVI),作为MVI生物标记物。RVI是来自于静脉侵犯基因表达系统的特定基因,它和许多不同的生物进程相关,包括血管生成、细胞增殖、基质入侵等。在157例肝癌病例中,应用RVI术前诊断MVI的准确率为89.0%,敏感度为76%,特异度为94%。

8.影像组学

影像学图片灰阶变化的特点限制了微观信息的获取,影像组学通过计算机算法提取定量图像特征,提取高维图像特征,广泛应用于HCC术前评估肿瘤分化的研究中[28]。Granata等[9]研究发现HCC的病理分级与MVI的发生呈正相关,所以影像组学人工智能作为计算稳定、重复性高的新型技术为我们分析MVI相关影像学特征提供了新的方向。Feng等[29]通过从增强MRI图像中提取出肿瘤中心区和周边区的相关组学特征,建立术前预测MVI的模型,该模型在术前诊断MVI性能方面优于仅基于肿瘤内组学特征提供的模型,ROC曲线下面积为0.830,诊断敏感度和特异度分别为90%、75%。Zhu等[30]利用增强MRI图像的纹理分析来评估MVI,发现动脉期图像是帮助预测HCC有无MVI的最佳序列,IVIM的直方图分析数据证实,D值的第5个百分位数在诊断MVI中具有最高的准确度[31]。利用超声原始射频信号(original radio frequency,ORF)结合信息分析处理技术的组学算法,预测MVI的性能优于传统基于超声灰度图像的算法,预测MVI的曲线下面积、诊断准确度、敏感度和特异度分别为95.01%、92.86%、85.71%、100%[32]。影像组学是传统计算机辅助诊断、深度学习方法和人类技能的结合,目前面临的最大问题是难以实现标准化统一[33]。

多模态影像学联合诊断MVI

MVI的出现可能是由于复杂的生物过程及各种致病因素的相互作用引起的,以上单一征像诊断的特异度较高,但敏感性度却差强人意,因此构建模型或评分系统是解决单个因素不足的研究方向。Zhao等[34]利用术前增强CT图像建立术前预测HCC MVI的模型,基于瘤内动脉、非结节性肝癌、不完整的肿瘤包膜三个MVI的危险因素构建预测模型,阳性预测值和阴性预测值分别为76.5%、88.0%。Shirabe等[35]利用CT扫描提供的HCC形态学信息和PET提供的肿瘤功能代谢信息,构建肿瘤的大小、血清去γ-羧基凝血酶原(serum des-gamma-carboxy prothrombin,DCP)以及最大标准摄取值(SUVmax)的评分系统来预测MVI,获得了较高的敏感度(100%)及特异度(90%)。相较于单一的影像征象和单独的影像方法,多模态联合诊断性能更佳。临床指标如甲胎蛋白、血小板水平、中性粒细胞等也陆续被发现与MVI的发生发展相关,Lei等[36]将肿瘤大小、边缘、结节数、强化方式等影像学指标与甲胎蛋白值、血小板计数、乙肝病毒载体数相结合,共同纳入列线图分析,结果发现得分>200的患者发生MVI的风险显著增高。Zhang等[37]先从MRI图像上提取整个肿瘤及瘤周双区域放射学特征,并评估出最优放射组学特征,采取多因素回归法分析最优放射组学特征、放射学征象及相关临床变量在内的诺莫图,这一模型对HCC MVI的预测具有较好的临床实用性。放射学诺莫图作为HCC微血管侵犯的可视化预测工具,在可预见的未来会有广泛的应用前景。

展望

随着影像医学的不断发展,新型影像技术应用于术前预测MVI,可提高诊断准确度,将新型肝癌相关实验室指标、临床炎症指标及肝癌病理分级纳入多模态影像学预测模型,可进一步完善诊断评分系统。精准影像是发展的必然趋势,影像学特征与微血管内瘤细胞团的确切位置相关联是今后的研究方向,多模态影像学的价值将被全面发掘,存在的问题也将得到进一步解决。

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