肿瘤

European Radiology:DWI和MRI动态增强全瘤直方图分析在软组织肉瘤中的应用

作者:shaosai 来源:MedSci原创 日期:2023-03-21
导读

         众所周知,软组织肉瘤(STS)是起源于间质成分的高度异质性恶性肿瘤。

关键字:  软组织肉瘤 

        众所周知,软组织肉瘤(STS)是起源于间质成分的高度异质性恶性肿瘤。由于其高死亡率和复发率,学者们倾向于评估内部微环境状态与患者临床结果之间的关系。肿瘤血管生成是软组织肉瘤必不可少的生物学行为,为肿瘤细胞提供氧气和营养,对肿瘤的增殖、转移和预后起着重要作用。低氧状态是血管生成的开关。在所有感知缺氧并作出反应的分子中,缺氧诱导因子-1α(HIF-1α)是调节氧平衡的最关键因素。

        在缺氧条件下,HIF-1α的降解被抑制;随后,HIF-1α与红细胞生成素和血管内皮生长因子等靶基因启动子区域的缺氧反应元件结合,促进肿瘤血管生成,诱发肿瘤进展。虽然HIF-1α还没有被纳入STS的治疗策略,但一些研究已经报道了HIF-1α作为STS可能的预后标志物的潜力。此外,有研究认为,HIF-1α状态高可能导致STS的抗药性水平更高。

        目前,临床上通常使用穿刺活检来获取术前肿瘤的组织病理学信息;然而,由于肉瘤成分的高度异质性,穿刺活检可能会因为采样误差而低估组织内适当的组织学表达水平。磁共振成像(MRI)由于其高软组织分辨率和多序列成像,已被广泛应用于恶性肿瘤的影像学-病理控制研究。一些定量的功能MRI方法已被用于评估肿瘤氧合状态,如基于血氧水平的功能MRI(BOLD-fMRI)、扩散加权成像(DWI)和动态对比增强MRI(DCE-MRI)方法。BOLD-fMRI可用于评估肿瘤的氧合水平。然而,BOLD-fMRI图像采集时需要吸氧,十分麻烦,因此不适合常规临床应用。DWI可以通过缺氧状态下的细胞水平间接反映肿瘤的氧合状态,其衍生参数表观扩散系数(ADC)值与HIF-1α明显相关。此外,一些研究者已经证明,用DCE-MRI进行药代动力学建模产生的定量参数可以通过肿瘤供血水平预测HIF-1α的表达。然而,定量参数对HIF-1α表达水平的反映在不同组织学类型的肿瘤中似乎存在争议。在宫颈癌和卵巢癌中,HIF-1α与DCE-MRI灌注参数之间似乎是正相关的,而其他研究报告的结论则相反,对于ADC值预测HIF-1α表达的能力也存在分歧。因此,任何单一的成像方法都不够敏感,无法反映肿瘤的氧合状态。相反,多参数成像的综合应用有望在评估肿瘤缺氧方面发挥更关键的作用。此外,以往的研究大多通过测量感兴趣区域(ROI)来反映STS的组织微观结构。然而,STS内的组织成分是高度异质性的,肿瘤的小ROI测量不能完全反映癌症的异质性。相反,全肿瘤直方图分析是一种能提供更客观、更准确的组织特征和异质性的定量信息的方法,而且读取者之间的差异最小。

        近日,发表在EuropeanRadiology杂志的一项研究利用全肿瘤直方图分析法将DWI和DCE-MRI的定量参数与STS的HIF-1α进行了相关性分析,并确定了可用于预测HIF-1α表达的独立因素。

        本项研究招募了71名接受3.0T MRI检查的STS患者,包括常规MRI、DWI和DCE-MRI序列。使用常规MRI图像确定了肿瘤的位置、最大直径、包膜、T2加权的肿瘤异质性、瘤周水肿、瘤周增强、坏死、尾状形态、骨质侵袭、血管/神经侵袭和/或包裹。整个肿瘤的直方图指标是根据表观扩散系数(ADC)、Ktrans、Kep和Ve图计算的。独立样本t检验和单因素方差分析用于检验正常分布的分类数据与HIF-1α表达之间的差异。进行Pearson和Spearman相关分析和多元线性回归分析以确定直方图指标与HIF-1alpha表达之间的相关性,并使用Kaplan-Meier方法绘制了生存曲线。

        关于传统的MRI特征,只有T2加权图像上的高度异质性(55.6 ± 19.9% vs. 45.4 ± 20.5%,p = 0.041)和超过50%的坏死面积(57.3 ± 20.4% vs. 43.9 ± 19.7%,p = 0.002)容易表明HIF-1α表达较高的STS。从ADC(平均值、中位数、第10和25个百分点的数值)、Ktrans(平均值、中位数、第75和90个百分点的数值)和Kep(第90个百分点的数值)得到的直方图指标与HIF-1α表达明显相关。多重线性回归分析表明,50%以上的坏死、ADC偏斜度、Ktrans90th和III级与HIF-1α表达独立相关。

        图图为根据不同的HIF-1α组别和中位数划分的OS(a)和DFS(b)的Kaplan-Meier生存曲线图,根据不同的HIF-1α组别,按四分位数和中位数进行分类

        本项研究表明,DWI和DCE-MRI直方图参数与STS的HIF-1α表达明显相关,这为临床进行早期的风险分层评估提供了技术支持。

        原文出处:

        Xiangwen Li,Yiwen Hu,Yuxue Xie,et al.Whole-tumor histogram analysis of diffusion-weighted imaging and dynamic contrast-enhanced MRI for soft tissue sarcoma: correlation with HIF-1alpha expression.DOI:10.1007/s00330-022-09296-z

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