ADC平均值及最小值与食管癌病理特点的相关性分析

2019-09-25 01:51陈伟王亚婷周海飞柏根基
放射学实践 2019年9期
关键词:食管癌分化分级

陈伟, 王亚婷, 周海飞, 柏根基

食管癌是我国消化系统常见恶性肿瘤,发病率较高[1]。食管癌的病理类型及分化程度对于临床治疗方法的选择及预后至关重要[2],传统影像学检查对食管癌病理分级的判断有一定局限性。扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)可从分子水平上观察组织病理改变,表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值可一定程度上反映肿瘤的病理类型及分化程度[3-5],由于肿瘤的异质性,病灶中ADC值越小越能代表肿瘤细胞的密集程度,有研究认为ADC最小值(ADC minimum,ADCmin)可作为判断肿瘤病理分级及恶性程度的客观指标[6]。本文回顾性分析70例食管癌患者的MRI资料,探讨ADC平均值(ADC mean,ADCmean)及ADCmin值在预测食管癌病理类型及分化程度中的价值。

材料与方法

1.病例资料

搜集本院2014年8月-2018年8月经病理证实的食管癌患者70例,其中男50例,女20例,年龄50~90岁,平均(71.53±9.14)岁。70例食管癌患者中鳞癌61例,腺癌9例,病灶位于胸上段20例,胸中段27例,胸下段23例。病理分级:低分化者28例,中分化者22例,高分化者20例。所有患者均行MRI平扫及DWI扫描,检查后一周行手术治疗或内镜下取得病理结果,术前均未行放、化疗。

2.检查方法

MRI检查采用Siemens Avanto 1.5T超导型MR成像系统,腹部相控阵表面线圈,患者屏气扫描全胸部。常规序列及扫描参数:HASTE T1WI轴面,TR 700 ms,TE 28.0 ms,层厚5 mm,层间隔1 mm,激励次数1,视野350 mm×350 mm~400 mm×400 mm,矩阵128×128;抑脂TSE T2WI轴面,TR 409.20 ms,TE 1.29 ms,层厚5 mm,层间隔1 mm,激励次数1,视野350 mm×350 mm~400 mm×400 mm,矩阵128×128;DWI,TR 5100 ms,TE 72 ms,层厚4 mm,层间隔1 mm,激励次数1,视野350 mm×350 mm~400 mm×400 mm,矩阵128×128,b值取0、700 s/mm2,同时生成ADC图。

3.DWI图像处理及数据测量

由2位副高以上高年资MRI诊断医师对肿瘤进行诊断及定位。感兴趣区(region of interest,ROI)选取:结合T1WI、T2WI图像上肿瘤的范围及形态,在ADC图上不规则边缘划线,圈入全部病变区,选取的ROI面积≥50 mm2,分别测量目标病灶的ADCmean值及ADCmin值。ADCmean值的测量:每个层面选取1个ROI,记录病灶所在每一层面ADC值后取其平均值;ADCmin值的测量:记录病灶所在每一层面ROI的最小ADC值后取其平均值,若病灶大小不足3个层面,取3个不同部位分别测量并取其平均值。

4.统计学分析

结 果

1.食管癌的MRI表现

食管癌的典型MRI表现为轴面T1WI上可见以管壁为中心的非对称性增厚,管腔不规则狭窄,T2WI上环形高信号的黏膜线破坏中断;病变于DWI图像上呈明显不均质高信号,ADC图上呈低信号(图1、2)。

2.不同病理类型食管癌的ADCmean及ADCmin值比较

61例鳞癌的ADCmean值为(1.52±0.30)×10-3mm2/s,9例腺癌的ADCmean值为(1.41±0.26)×10-3mm2/s,两者差异无统计学意义(t=1.026,P=0.309>0.05);61例鳞癌的ADCmin为(1.33±0.29)×10-3mm2/s,9例腺癌的ADCmin值为(1.21±0.28)×10-3mm2/s,两者差异无统计学意义(t=1.082,P=0.283>0.05,表1),提示食管癌病灶的ADCmean及ADCmin值与病理组织类型无关。

图1 食管上段低分化鳞癌患者,男,68岁。a) T1WI示食管上段管壁明显不规则增厚,呈等信号,管腔狭窄;b) T2WI示病灶呈稍高信号,正常高信号食管黏膜线中断;c)DWI示病灶呈明显不均质高信号;d) ADC图示病灶呈低信号。图2 食管下段中分化腺癌患者,男,67岁。a) T1WI示食管下段管壁明显不规则增厚并形成软组织肿块,呈等信号;b) T2WI示病灶呈不均匀稍高信号,正常高信号食管黏膜线中断; c)DWI示病灶呈明显高信号;d) ADC图示病灶呈低信号。

表2 不同病理分级食管癌的ADCmean及ADCmin值比较

注:两两比较采用LSD法。

表1 不同病理类型食管癌的ADCmean及ADCmin值比较

3.不同病理分级食管癌之间的ADCmean及ADCmin值比较

本组食管癌患者中,低分化28例,中分化22例,高分化20例,低、中、高分化食管癌的ADCmean值分别为(1.28±0.14)×10-3mm2/s、(1.48±0.16)×10-3mm2/s、(1.84±0.26)×10-3mm2/s;组内两两比较,低分化与中分化、中分化与高分化、低分化与高分化之间的ADCmean值差异均有统计学意义(P值均<0.05)。低、中、高分化食管癌的ADCmin值分别为(1.10±0.14)×10-3mm2/s、(1.30±0.16)×10-3mm2/s、(1.63±0.27)×10-3mm2/s;组内两两比较,低分化与中分化、中分化与高分化、低分化与高分化之间的ADCmin值差异均有统计学意义(P值均<0.05,表2)。

4.ADCmean及ADCmin值与食管癌病理分级的相关性分析

食管癌病灶ADCmean及ADCmin值与病理分级均呈正相关(rs=0.801,P=0.000;rs=0.814,P=0.000),即随着食管癌分化程度下降,ADCmean值呈下降趋势。

5.ADCmean及ADCmin值鉴别诊断食管癌病理分级的ROC曲线

ROC曲线分析结果显示,在鉴别诊断低分化与中高分化食管癌方面, ADCmean值的曲线下面积(area under curve,AUC)为0.903,而 ADCmin值的AUC为0.924,故ADCmin值在鉴别食管癌分化程度方面具有较高的诊断效能;以ADCmin≤1.245×10-3mm2/s为阈值诊断低分化食管癌的敏感度为88.1%,特异度为92.9%(图3)。

图3 ADCmean值、ADCmin值鉴别诊断食管癌病理分级的ROC曲线图。

讨 论

食管癌以鳞状细胞癌多见,腺癌少见,术前准确预测食管癌的病理分级对临床治疗方案的选择及预后评估有重要意义。ADC值是DWI的一个客观定量指标,本研究结果显示,食管鳞癌与腺癌间ADCmean及ADCmin值的差异均无统计学意义(P值均>0.05),提示食管癌病灶的ADCmean及ADCmin值与病理组织类型无关。

病理上食管癌分化程度越差,肿瘤细胞越大且排列越紧密,肿瘤组织水分子自由扩散能力越差,ADC值越低,即理论上食管癌分化程度不同,ADC值也不同。有研究表明,食管癌的ADC值与肿瘤细胞密度呈负相关[7]。陈伟等[8]研究发现,ADC值能够在一定程度上反映肿瘤的分化程度,以ADC值≤1.72×10-3mm2/s为阈值诊断低分化食管癌的敏感度为85.7%,特异度为82.4%。本研究结果显示,高分化食管癌的ADCmean及ADCmin值均高于中、低分化食管癌,且差异均有统计学意义(P值均<0.05),提示中、低分化食管癌细胞增殖快,肿瘤细胞密度大,水分子自由扩散受限,从而导致ADC值减低。本研究还发现食管癌病变的ADCmean及ADCmin值与病理分级均呈高度正相关性(rs=0.801,P=0.000;rs=0.814,P=0.000),即随着ADCmean及ADCmin值减低,其病理分化程度降低,提示ADCmean及ADCmin值在术前预测食管癌病理分级方面有重要的临床应用价值。

然而,由于肿瘤的异质性,肿瘤平均ADC值可能不能真实反映肿瘤的恶性程度及生物学行为。Nasu等[9]研究认为,肿瘤细胞的病理分级主要取决于组织结构异型性和细胞异型性,DWI只能显示细胞外水分子的自由扩散能力,而肿瘤细胞异型性主要受细胞核浆比的影响,通过测量平均ADC值所获得的肿瘤细胞病理分级的信息是片面的。理论上,肿瘤细胞密度增高可导致 ADC 值下降,但肿瘤组织内部受血流和微循环灌注等因素的影响可产生伪扩散效应,从而导致 ADC值增高[10]。因此,把平均 ADC 值作为判断食管癌病理分级参数的价值有待进一步研究。近年来,相关研究认为局部 ADC值及病灶平均ADC值对预测肿瘤病理特征存在一定的局限性,而最小ADC值能够更为准确地反映肿瘤内部病理分化程度的差异性[11,12]。最小ADC值能够反映肿瘤组织增殖最活跃、细胞最密集的区域,代表肿瘤最有效的成分,因此能够有效评估肿瘤的恶性程度[13]。王亚婷等[14]研究认为,肝肿瘤ADCmin值在术前预测肿瘤病理分级方面的价值优于ADCmean值。张坤等[15]研究认为,HCC的最小ADC值与肿瘤病理分级呈负相关,最小ADC值的测量有助于术前准确判断肿瘤病理分级。有研究发现[16,17],最小ADC值与胶质瘤、乳腺癌等肿瘤的病理分级呈负相关性。由于肿瘤分化程度具有不均质性,同一肿瘤内可能存在不同分化级别的区域,只有肿瘤细胞增殖最活跃的区域才能真正反映该肿瘤的恶性程度及生物学行为,术前准确分级对于肿瘤预后及临床治疗方案的制定具有重要意义。本研究结果显示,在鉴别低分化与中高分化食管癌方面,ADCmean值的曲线下面积(AUC)为0.903,而ADCmin值的曲线下面积(AUC)为0.924,故ADCmin值在鉴别食管癌分化程度方面具有较高的诊断效能。以ADCmin值≤1.245×10-3mm2/s为阈值诊断低分化食管癌的敏感度为88.1%,特异度为92.9%。因此,通过测量食管癌病灶的ADCmin值可准确评估肿瘤病理分级,对临床治疗方法的选择及肿瘤预后评估具有重要意义。

本研究存在一定的局限性:①样本量较小,不同病理级别的病例数分布不均匀,可能对结果产生一定偏倚;②ADC值的测量受ROI的选择和面积大小的影响,可能存在一定的测量误差;③本研究中DWI检查采用单b值,ADC值的测量易受组织微循环灌注影响,未来笔者将采用体素内不相干运动研究ADC值在食管癌病理分级中的应用价值。

综上所述,食管癌ADCmin值与肿瘤病理分级呈正相关,术前通过测量食管癌病灶的ADCmin值可准确评估肿瘤病理分级,有助于临床治疗方案的制定及肿瘤预后评估。

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