MRI阴性患者前列腺穿刺活检阳性的相关危险因素分析及预测模型的建立

时新宇，裴昕奇，樊俊杰，陈兴发，梁 亮，路慧茹，贺大林，李 磊

(西安交通大学第一附属医院泌尿外科，陕西西安 710061)

前列腺癌(prostate cancer，PCa)是我国男性泌尿系统发病率最高的恶性肿瘤[1-2]。超声引导下前列腺穿刺活检是临床诊断PCa的金标准[3]。然而，穿刺后仍会出现诸如血尿、感染、排尿困难、直肠出血、血管迷走神经反应等不良反应，给患者带来较大痛苦[4-5]。近年来，随着诊疗技术的进步，越来越多的患者选择无创方式进行早期诊断，其中磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)等多种成像技术应用最为广泛[6-7]，但相关报道显示，由于检测和时间成本等因素，一定程度上限制了该技术在临床中的应用[8]。

为了降低漏诊率，给医生的临床决策提供更好的理论依据，本研究回顾性分析部分MRI影像表现为阴性且行前列腺穿刺活检的患者的病历资料，探索该部分患者活检阳性的相关危险因素，并建立预测模型用以辅助决策，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料本研究回顾性收集了2011年1月至2018年6月于西安交通大学第一附属医院行MRI检查，影像学诊断阴性且行超声引导下经直肠前列腺穿刺活检术的部分患者相关病例资料，包括年龄、身体质量指数(body mass index，BMI)、总前列腺特异性抗原(total prostate-specific antigen，tPSA)水平、游离/总前列腺特异性抗原(free/total PSA，f/t PSA)、前列腺体积(prostate volume，PV)、tPSA密度(tPSA density，PSAD)和穿刺病理结果等。已确诊PCa、穿刺术前未行PSA检测或行二次穿刺者被排除在外。我们将MRI影像表现阴性定义为：MRI检查排除前列腺肿瘤，可为良性前列腺增生(benign prostatic hyperplasia，BPH)、慢性前列腺炎、其他前列腺良性病或无明显异常。前列腺穿刺活检阳性定义为：病理学诊断为PCa。

1.2 研究方法全部患者均于穿刺前1周内进行tPSA测定，检测前无直肠指检(digital rectal examination，DRE)、尿道操作、前列腺手术等影响tPSA水平的行为。穿刺由2名具有高级职称的教授共同完成，病理诊断由2名以上具有高级职称的病理科医生共同完成，并根据2014年国际泌尿病理协会前列腺癌Gleason分级系统对患者评分[9]。PV和PSAD的计算方式为：PV=前后径×左右径×长径×0.52，各条径线长度通过MRI测定；PSAD=PSA/PV。

1.3 统计学方法使用SPSS 22.0进行t检验、Logistic回归分析，P<0.05被认为差异具有统计学意义。分析受试者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线及曲线下面积(area under the curve,AUC)并建立Logistic回归预测模型。

2 结 果

2.1 患者基本情况本研究共纳入227例患者，平均年龄为(67.63±9.18)岁，平均PV为(54.54±31.20)cm3，中位tPSA为14.36(8.99～28.17)ng/mL。其中PCa患者共87(38.3%)例，平均Gleason评分(Gleason score，GS)为(7.47±1.19)分，中、高危患者(GS≥7分)共65例，占阳性患者74.71%(65/87)。

2.2 MRI阴性且前列腺穿刺活检阳性影响因素分析对患者的年龄、BMI、DRE、经直肠前列腺超声检查(transrectal ultrasonography of prostate,TRUS)、中性粒细胞计数/淋巴细胞计数(neutrophil-to-lymphocyte ratio，NLR)、tPSA、PSAD、PV和f/t PSA等临床指标进行赋值(表1)，单因素分析结果显示分类变量中DER和TRUS均无统计学差异。连续型变量中年龄、tPSA、f/t PSA、PV、PSAD在两组间存在显著性差异(P<0.05，表2)。

表1 MRI阴性且前列腺穿刺活检阳性可能影响因素与赋值

表2 PCa和非PCa相关预测因素的单因素分析

将以上5项差异有统计学意义的预测因素纳入Logistic回归分析,结果显示年龄、tPSA、PV、PSAD具有显著相关性(P<0.05，表3)。

表3 MRI阴性患者前列腺穿刺活检阳性的Logistic回归分析

2.3 构建Logistic模型及预测效能根据Logistic回归分析结果，构建Logistic回归方程，年龄、tPSA、PV和PSAD的回归系数依次为0.056、0.038、-0.023和-0.716，常量为-3.559，因此构建数学模型LogitP=IN{P/(1-P)}=-3.559+0.056×年龄+0.038×tPSA-0.023×PV-0.716×PSAD。通过此模型预测MRI结果为阴性但穿刺为阳性的发生概率P，建立P值的ROC曲线，模型预测概率P的AUC为0.774(图1)，提示该预测模型具有较好的效用价值。根据ROC曲线坐标不同取值时的灵敏度与特异度，选取约登指数最大值时的ROC曲线切点为最佳临界值，当最佳临界值P取0.20时预测模型的敏感性和特异性分别为0.841和0.618，提示当P>0.20时，前列腺穿刺活检为阳性的风险较高。

图1 MRI影像表现阴性前列腺穿刺活检阳性概率的ROC曲线

3 讨 论

PCa是老年男性泌尿系统最常见的恶性肿瘤。近年来，随着人们健康意识的不断提高，我国PCa患者数量增速较快[10]。但由于早期PCa无明显症状，超过50%的患者发现时已发生转移，失去了行根治手术的机会[11]，因此PCa的早发现、早诊断、早治疗显得尤为关键。

血清PSA是前列腺上皮分泌的一种单链糖蛋白，具有较高的前列腺组织特异性，是临床上重要的PCa肿瘤学标志物，但它并非PCa特异性，当进行留置导尿、DRE、膀胱镜检等泌尿系统相关操作后，BPH、慢性前列腺炎以及其他前列腺良性疾病患者均可导致PSA升高[12]。PSA在4～10 ng/mL时，前列腺穿刺活检的阳性率仅为26%[13]，故不推荐其作为诊断PCa的主要参数。超声引导下行经直肠前列腺穿刺活检是诊断PCa的最重要手段，但该方法为有创性检查且操作复杂[14]。如何早期识别PCa成为临床所面临的重要课题。多参数MRI对软组织分辨率显著高于其他影像学检查，能敏感检测出组织成分中含水量的变化，通过T1加权成像、T2加权成像获得病灶形态学信息，可清晰显示前列腺分带结构，了解前列腺内是否存在肿瘤病灶，被公认为是前列腺疾病最佳的影像检查方法[15]。但有文献报道，成像技术、研究方法、病例选择的差异和阅片者的经验等对MRI的诊断有一定影响，其结果异质性较大[16]。本研究通过分析MRI影像表现阴性且行前列腺穿刺阳性患者的临床数据，得出MRI阴性患者的年龄、tPSA、PSAD和PV与穿刺结果为阳性息息相关。

年龄与PCa的发生、发展密切相关，有文献报道，PCa患者年龄大于75岁是小于75岁的2.63倍[17]，本研究中前列腺穿刺阳性与阴性患者的年龄亦存在显著统计学差异(P=0.001)，遂将其纳入研究指标。DRE是早期诊断PCa的最便捷手段，对浸润到膜外的PCa诊断率高达80%以上，但DRE有一定局限性，对早期微小结节不易检出，且受医生个人因素影响较大。PV由MRI测得，穿刺阳性组PV较小，为(46.56±23.98)mL，阴性组则较大，达(57.62±33.14)mL，两组间存在明显差异(P=0.027)。PSAD是指血清tPSA与PV的比值，可反应单位前列腺体积中tPSA的水平。在良性病变中PSAD值较为稳定，但PCa患者由于肿瘤侵犯上皮细胞和导管，导致更多PSA经导管入血，表现为血清中PSA与PV不成比例地升高，加之PCa患者PV较小，因此PCa患者的PSAD较非PCa患者明显升高(P<0.001)。

本研究选取年龄、tPSA、PV和PSAD这4种具有显著差异性的高危因素作为研究对象[18]，建立Logistic回归方程LogitP=IN{P/(1-P)}=-3.559+0.056×年龄+0.038×tPSA-0.023×PV-0.716×PSAD，对MRI影像表现阴性的患者行穿刺活检结果为阳性进行风险预测，同时分析P值的ROC曲线验证模型的预测效能，AUC为0.774，提示该模型对判断前列腺穿刺的结局具有较高的准确性，P值取0.20时较为满意，敏感度和特异度分别为84.1%和61.8%。本研究中，中、高危PCa患者(GS≥7)共65例，占阳性患者74.71%，提示P>0.20时，穿刺活检呈阳性的可能性较大，且应积极给予早期治疗。

我们在综合分析后筛选出影响前列腺穿刺结局的多种指标并构建预测模型，为临床医生对MRI影像表现阴性患者行前列腺穿刺提供了简便、直观的理论依据，与人工神经网络模型、列线图模型等相比，该模型提高了MRI阴性患者PCa的检出率，一定程度上降低了患者痛苦，减轻了经济负担。但由于数据来源于单中心且样本量较少，难免存在一定偏倚，因此更准确的结论需要大样本、多中心研究进一步验证。