术前薄层CT参数预测纯磨玻璃结节肺腺癌浸润性生长的效能▲

2022-01-27 13:22杨新官童秋云刘光俊
广西医学 2021年22期
关键词:分叶征惰性浸润性

杨新官 李 迅 童秋云 刘光俊

(1 桂林医学院附属医院放射科,广西桂林市 541001,电子邮箱:yang15007739374@163.com;2 广西桂林市人民医院放射科,桂林市 541002)

随着低剂量胸部CT筛查的广泛普及,越来越多的早期肺腺癌被发现。早期肺腺癌在CT上多表现为持续存在的单发或多发亚实性结节,即纯磨玻璃结节(pure ground-glass nodule,pGGN)和部分实性结节。pGGN在肺腺癌新分类中[1]分为不典型腺瘤样增生(atypical adenomatous hyperplasia,AAH)、原位癌(adenocarcinomainsitu,AIS)、微浸润性腺癌(minimally invasive adenocarcinoma,MIA)或浸润性腺癌(invasive adenocarcinoma,IAC)。AAH/AIS/MIA患者接受肺段或亚段切除术后的5年无病生存率接近100%,被定义为惰性生长病灶;而IAC的治疗方法仍以肺叶切除为主,且术后5年无病生存率<90%被定义为浸润性生长病灶[2-4]。因此,术前准确鉴别pGGN的亚型,对手术方式的选择以及预后评估均具有重要的指导意义。本研究探讨术前薄层CT参数预测pGGN肺腺癌浸润性生长的效能。

1 材料与方法

1.1 临床资料 回顾性分析2015年1月至2018年5月在桂林医学院附属医院经手术病理证实为肺腺癌的150例患者的临床资料。纳入标准:(1)患者经CT筛查发现肺部pGGN,3~24个月后CT复查病灶大小、密度无变化,认定为持续存在的pGGN;(2)术前2周内行CT检查,且有1.25 mm薄层图像;(3)根据2015年世界卫生组织肺癌分类标准[1]诊断为肺腺癌,且病理亚型明确。排除标准:(1)薄层CT发现病灶内含有实性成分;(2)由于呼吸、心脏搏动导致的CT图像中病灶边界不清。150例患者中男性61例,女性89例,年龄28~78(54.95±11.14)岁;112例于体检或因患其他疾病检查时发现,其余38例就诊时临床症状表现为咳嗽、咳痰、气促等呼吸道症状;27例患者有吸烟史。根据病理结果,将AAH/AIS/MIA(分别为10例、32例、53例)设定为惰性组(95例),IAC(55例)设定为浸润组。惰性组男性42例,女性53例,年龄28~76(53.67±10.28)岁;浸润组男性29例,女性26例,年龄33~78(57.16 ± 12.27)岁。两组患者的年龄、性别差异均无统计学意义(均P>0.05),具有可比性。本研究经过桂林医学院附属医院医学伦理审查委员会批准实施。

1.2 检查方法 所有患者均采用GE 公司的LightSpeed VCT、Optima CT660机扫描。患者取仰卧位,双臂上举,在患者深吸气后屏住呼吸时扫描,扫描范围自胸廓入口水平到膈下3 cm水平。扫描参数:准直器宽度128层×0.625 mm,转速0.4 s/周,管电压120 kV,管电流采用自动管电流调制技术,视野500 mm×500 mm,采集矩阵512×512,重建层厚1.25 mm。重建算法:标准肺算法,采用矢状位、冠状位重建,显示病灶的形态及病灶与邻近胸膜、叶间裂、支气管的关系。

1.3 图像分析 由2名具有5年以上胸部CT诊断经验的放射科副主任医师对所有原始薄层CT图像进行独立分析,意见有分歧时协商达成一致。采用肺窗(窗宽:1500 HU,窗位:-600 HU)进行图像分析。pGGN的图像特征为在肺窗上局灶性密度增高影,且整个病灶均不掩盖支气管和血管影。主要评估参数:(1)大小,即最大层面的最大径。(2)密度,选取1~2个有代表性的层面进行测量,感兴趣区尽量避开血管、支气管、空泡,测量面积要含结节全部面积的2/3以上。取2名医师分别测量的平均CT值(单位:HU)。(3)形状,分为类圆形、不规则形;(4)边缘,包括分叶征、毛刺征等。(5)边界,即病灶与周围正常肺组织的交界面,分为清晰、不清晰。(6)病变内部及周边征象,分为细支气管征、空泡征、胸膜牵拉征。

1.4 病理确诊方法 所有组织标本均由胸腔镜或开胸手术切除所得。组织标本均经中性甲醛固定,所见病灶全部取材,石蜡包埋、制片(直径≤1.5 cm病灶整体切片,>1.5 cm病灶分两半包埋制片),采用常规苏木精-伊红染色法染色,诊断困难者加行免疫组织化学染色等。由2名具有高级专业技术职称的病理科医师按照2015年世界卫生组织肺癌新分类标准[5]诊断出肺腺癌亚型。

1.5 统计学分析 采用SPSS 23.0软件进行统计分析。计量资料以(x±s)表示,比较采用t检验,计数资料以例数和百分比表示,比较采用χ2检验。采用多因素Logistic回归模型分析(前进法)与浸润性生长相关的危险因素;采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析诊断效能,计算曲线下面积(area under the curve,AUC)、敏感性、特异性。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 惰性组与浸润组pGGN型肺腺癌薄层CT参数的比较 两组患者的病灶大小、CT值、形态为类圆形比例、毛刺征比例、分叶征比例、细支气管征比例比较,差异均有统计学意义(均P<0.05),但两组的边界清晰比例、胸膜牵拉征比例、空泡征比例差异均无统计学意义(均P>0.05)。见表1。

表1 惰性组和浸润组薄层CT参数的比较

2.2 影响pGGN肺腺癌浸润性生长的薄层CT参数的多因素Logistic回归分析 以是否出现浸润性生长病灶为因变量(否=0,是=1),以单因素分析中有统计学差异的变量(病灶大小、CT值、形态、毛刺征、分叶征、细支气管征)为自变量(其中病灶大小和CT值均以连续变量纳入,分类变量赋值为:形态为不规则形=0、类圆形=1,无毛刺征=0、有毛刺征=1,无分叶征=0、有分叶征=1,无细支气管征=0、有细支气管征=1),纳入多因素Logistic回归模型中进行分析。结果显示,病灶大小增大、CT值增大、分叶征、细支气管征为影响pGGN浸润性生长的危险因素(均P<0.05),方程模型为:Y=3.839+CT值×0.015+病灶大小×0.228+有分叶征×2.010-有细支气管征×1.835。见表2。

表2 影响pGGN肺腺癌浸润性生长的薄层CT参数的多因素Logistic回归分析

2.3 薄层CT参数预测pGGN肺腺癌浸润性生长的ROC曲线分析 根据多因素分析结果,绘制病灶大小、CT值、分叶征、细支气管征及多因素Logistic回归模型预测pGGN浸润性生长的ROC曲线。结果显示,4个指标联合预测pGGN浸润性生长的AUC最大,为0.934,敏感性为96.36%,特异性为81.05%。各指标单独预测时,病灶大小的预测效能最优,AUC为0.846,最佳截断值为12.50 mm。CT值预测pGGN浸润性生长的AUC为0.790,最佳截断值为-579 HU,见表3、图1。

表3 薄层CT参数预测pGGN肺腺癌浸润性生长的效能

图1 薄层CT参数预测pGGN肺腺癌浸润性生长的ROC曲线

3 讨 论

目前,对pGGN的评价和管理主要参照Fleischner协会和美国国家综合癌症网络制定的肺结节指南[5]。pGGN在亚裔、非吸烟、年轻女性患者中的发现率逐年增高,持续存在的pGGN的病理亚型主要为AAH、AIS、MIA和IAC。AAH、AIS和MIA的病理特征均为异常增生细胞或癌细胞沿肺泡壁及呼吸性细支气管贴壁式生长,CT上多表现为pGGN,仅有极少数伴有肺泡塌陷、肺泡腔内少量黏液和脱落的肿瘤细胞者可能会表现为部分实性结节,而IAC虽然有浸润性成分,但浸润性成分较少,未能填满肺泡腔,在CT上可表现pGGN。目前已有文献报道直径≤10 mm的pGGN中有28.86%(28/97)为IAC[6]。因此,浸润组的IAC与惰性组的AAH/AIS/MIA的CT表现存在一定程度的相似性。

本研究中,浸润组的病灶大小大于惰性组(P<0.05),ROC曲线分析结果显示术前薄层CT病灶大小预测pGGN肺腺癌浸润性生长具有一定的效能,AUC为0.846,最佳截断值12.50 mm,均高于相关研究结果[7-8],分析其原因可能与本研究将MIA归为惰性生长组有关。Zhang等[9]研究pGGN结节≥12.2 mm时,可以鉴别AIS/MIA与IAC,与本研究结果一致。本研究中,浸润组病灶的平均CT值高于惰性组病灶(P<0.05),ROC曲线分析结果显示,以CT值=-579 HU为阈值时,其预测pGGN型肺腺癌浸润性生长的效能最高,与相关研究结果(CT值阈值范围在-500~-600 HU之间)[10-11]相似。张宏等[12]认为,pGGN与周围肺组织的CT值差值可以作为预测侵袭性的指标,CT值差值虽可减小吸气程度的影响,但存在肺气肿时其预测效能也受到一定影响。

本研究单因素分析结果还显示,浸润组与惰性组的病灶形态、分叶征比例差异有统计意义(P<0.05)。病理上,惰性组病灶多沿肺泡壁贴壁生长,无浸润灶或浸润灶较小,因此多表现为圆形或类圆形;而浸润组由于肿瘤细胞浸润明显,病灶各个部位生长速度不同或肿瘤内部纤维组织收缩等原因,常导致其形状趋于不规则,进而产生分叶征。本组病例中,浸润组63.6%病灶出现分叶征,而惰性组仅18.9%病灶出现分叶征,差异有统计学意义(P<0.05),与既往文献报道一致[13]。同时,浸润组病灶内部出现毛刺征、细支气管征的比例也高于惰性组(均P<0.05),与文献报道一致[9,14-15],由此认为,毛刺征、细支气管征是预测pGGN型肺腺癌浸润性生长的一种重要征象。但也有研究[5,13,16]认为,不同亚型肺腺癌边界清楚与否、空泡征、胸膜牵拉征存在一定差异,但本研究中两组患者的这些征象差异无统计学意义(P>0.05)。可能与本组将MIA归入惰性生长组有关。

Liu等[17]通过多因素分析发现,pGGN的大小是预测病灶浸润性生长的因素。曹恩涛等[18]以结节最大长径、面积、体积、最大CT值为自变量,以结节是否为浸润性病变为因变量,进行二元Logistic回归分析分析,结果显示结节最大截面长径、最大CT值是pGGN浸润性生长的危险因素,AUC分别为0.754和0.759。本研究多因素Logistic回归分析结果显示,病灶大小增大、CT值增大、分叶征、细支气管征为影响pGGN浸润性生长的危险因素(均P<0.05),因此,采用ROC曲线对这几个因素及其联合模型预测pGGN浸润性生长的效能进行分析,结果显示,上述参数联合预测pGGN肺腺癌病灶浸润性生长的效能提高,AUC为0.934,敏感性为96.36%,特异性为81.05%,联合模型的预测效能高于曹恩涛等[18]的研究,这可能与本研究纳入的病灶大小、密度、形态学特征更能反映病灶的生长方式有关。

综上所述,病灶大小、CT值、分叶征、细支气管征是术前薄层CT参数预测pGGN肺腺癌浸润性生长的危险因素,这4个薄层CT参数联合可提高预测效能。但本研究为回顾性分析,存在一定的病例选择偏倚。在今后的研究中,需进一步加大样本量,结合定量的纹理分析或影像组学特征进行更加准确的预测,为临床诊断提供更确切的依据。

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