超声诊断甲状腺癌颈部转移淋巴结的应用进展

2023-04-25 12:34田顺周军
中国医药科学 2023年7期
关键词:转移超声甲状腺癌

田顺 周军

[关键词]超声;甲状腺癌;颈部淋巴结;转移

2020年全球甲状腺癌新发病例数约58.6万例,且发病率呈上升趋势[1]。且甲状腺癌颈部中央区和颈侧区淋巴结转移发生率较高。淋巴结状态是决定手术方式和范围的重要依据,且淋巴结转移是甲状腺癌复发的重要危险因素[3]。因此准确诊断颈部淋巴结的良恶性有助于制订合理治疗方案、建立科学监测体系并正确评估预后情况,对甲状腺癌患者具有重要意义。超声作为重要的检查方式之一,具有方便、无创、实时、可重复性强等优点,既可以在术前评估甲状腺癌患者颈部淋巴结是否存在转移,为判断预后提供依据,又可用于术后定期监测随访。本文就不同超声技术评估甲状腺癌颈部淋巴结的应用进展进行综述。

1 二维灰阶超声

正常淋巴结形态规则,呈蚕豆形或肾形,长径/短径>2,边界清楚,皮质呈均匀低回声,髓质呈高回声,常可显示淋巴门。恶性则多表现为圆形或类圆形,短径增大,长径/短径<2,体积增大,皮质增厚,边界不规则,淋巴门结构消失,内部回声不均,钙化等征象[4-5]。Xiang等[6]以淋巴结内微钙化诊断转移淋巴结的敏感度偏低,但特异度较高。癌症的发生、发展及转移往往受多因素影响,原发灶的声像图也可预测颈部淋巴结的转移。Huang等[7]研究认为原发肿瘤最大直径>7mm、微钙化、包膜侵犯均是淋巴结转移的独立危险因素。有研究[8-9]将超声图像及临床资料进行分析,发现性别为男性,年龄≤45岁,肿瘤大小>5mm,多灶性和甲状腺内扩散可预测甲状腺癌淋巴结转移。

二维灰阶超声是诊断淋巴结转移的常规手段,尚不能据此简单地断定其良恶性,需与其他检查相结合,提高诊断的准确性。

2 多普勒超声

多普勒超声可以有效显示血流分布情况,进一步对淋巴结的性质进行鉴别。正常淋巴结多为门型血流,而转移淋巴结中央及周边会出现丰富的血流信号。此外,转移淋巴结的血管搏动指数、阻力指数可明显升高[4,10]。超微血管成像(superbmicrovascularimaging,SMI)能有效分离血流信号及重叠的运动伪影,实现低流速微小血管的可视化。Lee等[11]发现SMI可显示良性淋巴结在常规超声图像上没有显示的淋巴门结构,以及转移淋巴结内的异常血管,能为诊断淋巴结良恶性提供更多的参考。

3 超声弹性成像

实时组织弹性成像(real-timeelastography,RTE)是一种通过对受检部位施加一定的压力,借助色彩反映组织硬度的成像方式。RTE既可计算病灶与周围组织的弹性应变率,也可通过观察感兴趣区内各色彩所占比例进行评分。Huang等[12]采用5分法进行评估,以0~2分判断为良性具有较好的诊断价值。然而RTE也具有一定的局限性,如對检查者的操作存在依赖性、评分受到主观经验影响等。

剪切波弹性成像(shearwaveelastography,SWE)是利用探头对组织发射声辐射脉冲产生剪切波,根据剪切波传播速度的差异,得出组织硬度。SWE无需外部加压,并能定量获得感兴趣区内杨氏模量值,避免了主观经验影响。Liu等[13]研究认为剪切波速度区分良恶性淋巴结的截点为2.675m/s。有研究[14-16]发现转移淋巴结的最大弹性值、平均弹性值明显高于非转移淋巴结,其中Li等[14]指出最大弹性值>59.0kPa是预测颈部转移淋巴结的独立危险因素。Sun等[17]将最大弹性值、平均弹性值作为诊断指标时,感兴趣区取直径为2mm的小圆形,效果最佳,受试者工作特征曲线下面积(areaunderthecurve,AUC)分别为0.879、0.868。

目前超声弹性成像未制订统一的诊断标准,如果能通过大规模的临床研究,来完善并统一,则有望进一步提高诊断效能。

4 超声造影(contrast-enhancedultrasound,CEUS)

CEUS是利用造影剂反映淋巴结血流及灌注情况来鉴别其良恶性。相关研究[18-19]认为良性淋巴结多为离心灌注、均匀强化,恶性则为向心灌注、外周或不规则增强,二维超声联合CEUS能有效提高诊断的准确性。此外,Luo等[20]发现转移淋巴结的增强强度和时间明显大于良性淋巴结,指出CEUS定量分析预测淋巴结转移的价值高于CEUS定性分析。

淋巴结既有淋巴回流又有静脉回流,在皮下注射和静脉注射这两种不同的造影方式下,图像也会所差异。Wei等[21]发现皮下注射时,良性淋巴结显示为均匀灌注和完整亮环,而灌注缺陷和亮环中断是诊断转移淋巴结的两个特征性表现。与病理比较后发现,灌注缺陷与髓质中的转移灶有关,亮环的中断与边缘窦内的肿瘤播种有关,以此作为鉴别标准,其敏感度较高。

5 超声引导下穿刺活检术

超声引导下细针穿刺细胞学检查(ultrasoundguidedfineneedleaspirationcytology,US-FNAC)能提高穿刺的准确度和安全性,同时具有创伤小、可操作性强等优点,目前已用于淋巴结的检查。CEUS可准确显示异常灌注的范围,联合使用能更加精准地引导穿刺,避开液化、坏死区,减少假阴性的发生。有研究[22]显示CEUS-FNAC诊断转移性淋巴结的敏感度、特异度、准确度分别为90.2%、93.5%、91.5%,均明显高于US-FNAC,且当可疑淋巴结最大径≤10mm时,行CEUS-FNAC检查的临床价值更大。

甲状腺球蛋白(thyroglobulin,Tg)在分化较高的甲状腺癌及其转移的淋巴结内可检测到,且在转移淋巴结组织液中的浓度远高于血清[23]。Kahramangil等[24]行超声引导下细针抽吸洗脱液测定甲状腺球蛋白(thyroglobulininfine-needleaspirationfluid,FNA-Tg),指出诊断转移淋巴结的阈值为2.5ng/ml。相关荟萃分析[25]显示FNAC更具特异性,而FNA-Tg更具敏感度,两者组合的AUC值为0.98,表明联合诊断淋巴结转移具有良好的应用前景。

目前尚缺少CEUS-FNAC联合FNA-Tg诊断甲状腺癌颈部淋巴结转移的研究,未来可开展两者联合的临床研究,观察其能否进一步提高诊断效能。

6 超声联合人工智能

目前人工智能在医学影像领域中最常见的两种机器学习方法是影像组学和深度学习。影像组学是将感兴趣区内的图像转化为高维、可挖掘的特征数据,提取图像内深层次的关键信息,提高诊断和预测的准确度[26]。在Li等[27]研究中训练集诊断转移淋巴结的AUC值为0.759,验证集为0.803。Jiang等[28]通过从SWE和二维超声图像中提取影像学特征,进一步提高了诊断效能,表明影像组学联合SWE具有良好的校准和辨别力。

深度学习是由多层线性和非线性处理单元组成的深度架构,能从原始数据中自动学习复杂的特征;在深度学习技术中,深度卷积神经网络被积极地应用于医学图像分析中[29]。Lee等[30]开发了基于卷积神经网络的计算机诊断系统,该系统预测恶性淋巴结准确度为83.0%。虽然卷积神经网络取得了较好的结果,但深度學习架构需要大量的训练数据和计算能力。

7 超声分子影像学

超声分子影像学能通过特定的分子探针,检测机体细胞和分子水平的异常,实现对病变处的靶向显影。Hu等[31]发现甲状腺癌细胞高表达SHP2,并制备靶向SHP2的纳米粒,其显著增强了超声成像信号。Wang等[32]制备连接贝伐珠单抗及IR825的纳米粒,该纳米粒能靶向甲状腺癌细胞,光声图像上肿瘤显著增强,此外它还具有光热和抗血管协同治疗的作用。Li等[33]开发了一种靶向促甲状腺激素受体的T细胞疗法,并在荷瘤小鼠上取得了良好的治疗效果。虽然目前分子影像学仍处于研究阶段,但未来分子靶向显影并治疗甲状腺癌及转移淋巴结,具有一定的可能。

8 结语

常规超声因其简便、无创、可重复性强等优点,临床上已广泛应用于评估颈部淋巴结,其结合临床资料进行多因素分析,可推进甲状腺癌患者个性化精准诊断与治疗。SMI、弹性成像、CEUS等能进一步提高诊断能力,为临床提供更多选择。从现有资料看,US-FNAC结合FNA-Tg显示出了较高的诊断价值。随着科学技术的发展和临床应用探索的深入,人工智能、分子影像等将为甲状腺癌颈部淋巴结的精确诊断提供更多、更有价值的信息。

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