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磁共振动态磁敏感对比增强成像的应用价值

  2020-10-13    276  上传者:管理员

摘要:目的:探讨动态磁敏感对比增强磁共振成像在胶质瘤术前分级诊断及IDH突变状态评估中的应用价值。方法:纳入我院经病理确诊脑胶质瘤71例[30例低级别胶质瘤,41例高级别胶质瘤,41例IDH突变型,30例IDH野生型(IDHwildtype)]。术前均行常规MR平扫、增强、DWI及DSC-MRI,运用后处理工作站对各MR图像进行分析,分别测量肿瘤实质区、瘤周水肿区及对侧正常脑白质区的相对脑血容量、相对脑血流量、平均通过时间以及达峰时间(timetopeak,TTP),并计算规范化(肿瘤实质区/对侧正常脑白质区)肿瘤实质区的各参数值。所得数据经统计软件进行组间比较,并与病理分级及IDH突变状态进行相关性以及各参数诊断效能的分析。结果:肿瘤实质区,LGG的规范化rCBF和rCBV值低于HGG(P<0.05),IDH突变型的规范化rCBF和rCBV值低于IDH野生型(P<0.05)。规范化的rCBF,rCBV值与高、低肿瘤级别间呈正相关(P<0.01),与IDH突变状态呈负相关(P<0.01)。对高、低级别胶质瘤的诊断,以rCBV值的曲线下面积最大(0.849),诊断阈值为2.2mL/100g,敏感性为87.8%,特异性为76.7%。对IDH突变状态的评估,以rCBV值的曲线下面积最大(0.741),诊断阈值为3.6mL/100g,敏感性为62.2%,特异性为90.9%。DSC预测高、低级别胶质瘤分级诊断的准确性为81.7%,预测IDH突变状态的准确性为80.0%。结论:DSC是脑胶质瘤术前无创分级诊断及评估IDH突变状态的有效影像学技术,可在术前检测胶质瘤灌注信息判断其级别及IDH突变状态,为患者的精确诊治提供帮助。

  • 关键词:
  • IDH突变状态
  • 临床诊断
  • 分级
  • 动态磁敏感对比增强
  • 异柠檬酸脱氢酶突变
  • 胶质瘤
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根据世界卫生组织2016版中枢神经系统肿瘤分类、分级标准[1],可将胶质瘤分为I-IV级,其中I级(良性)、II级(交界性)为低级别;III、IV级(恶性)为高级别。其中该分类标准特别指出,肿瘤的基因型和表型特征应结合起来,形成“综合”诊断,并强调了异柠檬酸脱氢酶突变在脑胶质瘤中的价值[1]。IDH突变是胶质瘤可靠的预后和预测的生物标志物。IDH突变的状态和准确的分级对术前确定合适的治疗方案和评估胶质瘤的预后都很重要[2]。磁共振成像在胶质瘤术前分级、IDH突变状态评估和优化治疗中发挥了重要作用。因此,本研究将采用常规MR平扫、增强、DWI及动态磁敏感对比增强磁共振成像技术,探讨其对脑胶质瘤术前分级诊断及IDH突变状态评估的临床应用价值及准确性。


1、资料及方法


1.1一般资料

收集我院2016年9月至2019年11月间,71例有完整临床及MR检查资料,并经手术切除及组织病理活检证实为脑胶质瘤患者,年龄18~77岁,平均(45.6±11.1)岁;男性37例,平均年龄(44.1±9.8)岁,女性34例,平均年龄(47.2±12.4)岁。71例患者病程:数天~5年,多数为几天~几个月;主要临床表现:头痛、头晕(n=20),呕吐(n=10),运动障碍(n=13),发作性意识丧失(n=9),认知能力下降(n=8),癫痫(n=6),构音障碍(n=5)。

根据WHO脑肿瘤国际分类及分级标准[1],30例LGG(II级30例,其中IDH突变型28例);41例HGG(III级25例,其中IDH突变型10例;IV级16例,其中IDH突变型3例)。

1.2检查方法

1.2.1扫描方法

所有受试者均采用美国SignaExciteHDx1.5TMR扫描仪和8通道头颅相控阵线圈,扫描时取仰卧位,双手置于身体两旁,头先进,双耳塞入棉球,嘱病人制动。分别行常规MR、DWI及DSC扫描。扫描序列及检查流程:注射对比剂前依次行T1WI、T2WI、T2FLAIR、DWI(b值选择0,1000s/mm2)、轴位T1-3D-FSPGR序列,注射对比剂后依次行DSC、增强轴位T1-3D-FSPGR+C及冠、矢状位T1WI增强序列。整个扫描时间约为20分钟。

为了解决对比剂渗漏问题,先预扫描行渗漏校正,即在DSC扫描前约1分钟,注入约2mL的造影剂,然后在注射对比剂的同时立即行DSC扫描[采用高压注射器,经肘前正中静脉注入顺磁性对比剂:莫迪司(钆贝葡胺注射液GadobenateDimeglumineInjection,上海博莱科公司生产),注射速度为4mL/s,剂量为体重×0.1mmol/kg,于注入对比剂后注入18mL生理盐水],DSC采用T2*加权平面回波成像(T2*-weightedecho-planarimages,T2*-EPI)序列行轴位扫描。扫描50个时相,扫描参数:TR/TE=2000ms/30ms,矩阵=128×128,FOV=24cm×24cm,层厚=6mm,间距=0mm,共22层,扫描时间为1min40s。随后立即完成增强轴位T1-3D-FSPGR+C及冠、矢状位T1WI增强扫描。

1.2.2图像处理及分析

常规MR图像上主要观察病变部位、大小、数目、形态、信号强度、强化程度及瘤周水肿等。

将DSC所有的原始图像传至GEADW4.6后处理工作站上,分别采用Functiontool中AIF脑灌注后处理程序获得DSC对应的rCBF,rCBV,MTT和TTP参数图,并测量肿瘤实质区、瘤周水肿区及对侧正常脑白质区的相应参数值测量,感兴趣区(regionofinterest,ROI)大小约30.0~200.0mm2。考虑不同个体间的年龄、性别、体重等差异及肿瘤发病大小、部位、形态、坏死囊变程度以及与周围结构的毗邻关系等情况,对肿瘤实质区主要分析肿瘤实质区/对侧正常脑白质区的规范化参数值进行研究以消除个体间差异。

ROI的选择:①肿瘤实质区:有强化者,以增强扫描轴位T1-3D-FSPGR+C图像上肿瘤最明显强化实质部分作为其ROI;未强化者,以T2WI或T2flair图像上高信号或稍高信号区域作为肿瘤实质区ROI。②瘤周水肿区:有强化者,结合增强MR图像,选择增强区边缘外20mm以内的脑白质区;未明显强化及水肿不明显者,选取T2WI图像上高或稍高信号区作为ROI。③正常脑白质区的选择:选择肿瘤对侧正常半卵圆中心区为ROI。④多发病灶,选取病变直径最大者。ROI尽量避开肿瘤坏死囊变区、出血、脑室、脑沟等导致信号不均区域以减少误差。

1.3统计学分析

胶质瘤分级和IDH突变状态以病理结果及基因测序为金标准。采用SPSS24.0统计软件进行统计分析,所测数据以均数±标准差(x¯±s)表示,以P<0.05认为有统计学意义。以单因素方差分析比较高、低级别胶质瘤间以及IDH突变型与野生型间肿瘤实质区、瘤周水肿区、对侧正常脑白质区及规范化肿瘤实质区各DSC(rCBF,rCBV,MTT和TTP)参数的差异。以独立样本t检验比较各级胶质瘤(IIvsIII,IIvsIV,IIIvsIV)规范化肿瘤实质区各DSC(rCBF,rCBV,MTT和TTP)参数的差异。ROC曲线比较高、低级别胶质瘤及IDH突变状态的各DSC参数的诊断效能。运用Spearman's相关分析各DSC参数与胶质瘤病理分级以及IDH突变状态的相关性。采用二分类Logistic回归分析,评价DSC技术预测术前胶质瘤分级诊断以及评估IDH突变状态的准确性。


2、结果


2.1胶质瘤病理结果

手术切除病理活检证实的71例脑胶质瘤,通过标准基因组测序方法(Sanger测序法)对IDH1和2催化域的132号密码子进行测序,确定IDH突变状态。根据WHO脑肿瘤分类、分级标准[1]将脑胶质瘤分成:LGG和HGG,其中30例LGG,包括:2例星形细胞瘤(IDH突变型2/2),28例弥漫型星形细胞瘤(IDH突变型26/28);41例HGG,包括:III级25例[间变性星形细胞瘤(IDH突变型10/25)],IV级16例[多形性胶质母细胞瘤(IDH突变型3/16)]。IDH突变型41例,IDH野生型30例。

2.2胶质瘤常规MR平扫及增强的表现

71例脑胶质瘤,病变位置:额叶27例,颞叶15例,顶叶2例,枕叶2例,丘脑及基底节区5例,额顶叶3例,颞顶叶6例,额颞叶3例,颞枕叶2例,顶枕叶3例,双侧额叶1例,幕下(小脑)2例。病变形态:形态规则39例,多呈类圆形或片状;形态不规则32例。病变信号:T2WI序列,均呈稍高或高信号;T1WI序例,49例呈等、低信号,22例呈等、低、高混杂信号。病变内情况:出现坏死、囊变区32例;4例伴有钙化。病变周围水肿情况:49例有占位效应伴有中、重度水肿带,15例轻度占位效应伴轻度水肿带。增强扫描:肿瘤病变区有40例呈明显不规则(或规则)环状强化,4例伴结节状强化,12例呈轻度强化,15例未见明显强化。

2.3高、低级别胶质瘤,IDH突变型与野生型及各级胶质瘤间各DSC参数值比较

30例LGG和41例HGG的各DSC参数值比较见表1。在肿瘤实质区,LGG的规范化rCBF和rCBV平均值低于HGG(P<0.05),而LGG和HGG间规范化MTT和TTP值差异无统计学意义(P>0.05)。在瘤周水肿区,LGG的TTP值低于HGG(P<0.05)。在对侧正常脑白质区,LGG和HGG间的各DSC参数差异均无统计学意义(P>0.05)。高、低级别胶质瘤者肿瘤实质区rCBF和rCBV的平均值高于瘤周水肿区和对侧正常脑白质区(P<0.05)(图1,2)。

30例IDH野生型和41例IDH突变型胶质瘤的各DSC参数值比较见表1。在肿瘤实质区,IDH突变型的规范化rCBF和rCBV平均值低于IDH野生型(P<0.05);而IDH突变型和IDH野生型的平均MTT和TTP值无差异(P>0.050)。在瘤周水肿区,IDH突变型的平均MTT值低于IDH野生型(P<0.05)。在对侧正常脑白质区,IDH突变型与IDH野生型的rCBF、rCBV、MTT、TTP值无统计学差异(P>0.05)。

表1LGG与HGG及IDH突变型与野生型规范化的肿瘤实质区,瘤周水肿区及对侧正常脑白质区的各DSC参数差异(x¯±s)

图1右侧额叶弥漫性星形细胞瘤(WHOⅡ级,IDH突变型)

A:ADC图像肿瘤形态较规则,呈类圆形高信号影,周围水肿不明显;B:T1WI增强扫描肿瘤未见明显强化;C-F各DSC参数图:C:肿瘤实质区rCBF值20.3mL/100g/min(规范化值1.4mL/100g/min);D:肿瘤实质区rCBV值1.7mL/100g(规范化值1.2mL/100g);E:肿瘤实质区MTT值5.1s(规范化值0.8s);F:肿瘤实质区TTP值20.1s(规范化值1.0s);肿瘤实质区rCBF及rCBV值稍高于对侧正常脑白质区,肿瘤实质区灌注较对侧正常脑白质区略升高。

各级胶质瘤间规范化肿瘤实质区的各DSC参数值比较见表2。II级胶质瘤规范化rCBF和rCBV的平均值低于III、IV级胶质瘤,且差异具有统计学意义(P<0.01),而III级胶质瘤规范化rCBF和rCBV平均值低于IV级胶质瘤,差异无统计学意义(P>0.05)。除了II级胶质瘤规范化MTT值低于IV级胶质瘤,差异具有统计学意义(P<0.05),其余各级胶质瘤间MTT和TTP值差异均无统计学意义(P>0.05)。

2.4DSC参数与胶质瘤分级及IDH突变状态的相关性

对71例脑胶质瘤患者各DSC参数运用Spearman's相关分析见表3。规范化的rCBF,rCBV和MTT值与高、低肿瘤级别间呈正相关(P<0.05),而TTP值与高、低肿瘤级别间无相关性(P>0.05)。规范化的rCBF,rCBV值与IDH突变状态间呈负相关(P<0.01),而与TTP值、MTT值无相关性(P>0.05)。

图2右侧顶叶胶质母细胞瘤(WHOⅣ级,IDH野生型)

A:ADC图像肿瘤形态不规则,呈分叶状高信号块影、信号不均、其内可见囊变坏死区,周围水肿明显;B:T1WI增强扫描肿瘤明显不规则花环状强化,囊变坏死区未见强化;C-F各DSC参数图:C:肿瘤实质区rCBF值29.8mL/100g/min(规范化值2.4mL/100g/min);D:肿瘤实质区rCBV值3.8mL/100g(规范化值3.2mL/100g);E:肿瘤实质区MTT值6.7s(规范化值1.2s);F:肿瘤实质区TTP值19.9s(规范化值1.0s);肿瘤实质区rCBF及rCBV值显著高于瘤周区及对侧正常脑白质区,肿瘤实质区呈明显高灌注。

表2各级胶质瘤规范化的肿瘤实质区的各DSC参数差异(x¯±s)

2.5胶质瘤分级及IDH突变状态的DSC参数ROC曲线分析

通过ROC分析,确定了肿瘤实质区各规范化DSC参数区分高、低级别胶质瘤和IDH突变状态的阈值,AUC,敏感性和特异性见表4-5。肿瘤实质区各规范化DSC参数中以rCBV(其诊断阈值,曲面下面积,敏感度,特异度分别为:2.2mL/100g,0.849,87.8%,76.7%)值对胶质瘤分级的诊断效能最好(图3),随后是rCBF值、MTT值、TTP值。肿瘤实质区各规范化DSC参数中以rCBV(其诊断阈值,曲面下面积,敏感度,特异度分别为:3.6mL/100g,0.741,62.2%,90.9%)值对胶质瘤IDH突变状态评估效能最好,随后是rCBF值、MTT值、TTP值(图4)。

2.6DSC预测胶质瘤分级及IDH突变状态准确性的Logistic回归分析

结合多个DSC参数,对71例脑胶质瘤患者采用二分类Logistic回归分析方法:DSC预测高、低级别胶质瘤分级诊断的准确性为81.7%,预测IDH突变状态的准确性为80.0%。


3、讨论


胶质瘤的准确诊断及治疗方案的选择一直是临床关注的问题,高、低级别的肿瘤以及是否有IDH基因的突变,其治疗方案不同[2,3]。IDH基因突变可反映肿瘤代谢、细胞和血管生成的改变,在MRI上可以表现出特征性[4]。常规MRI对胶质瘤分级以及IDH突变状态的评估准确性不佳,先进的MR功能技术包括:弥散、灌注、波谱成像等,还可以提供关于肿瘤组织的额外功能信息(如细胞密度、增殖、坏死等组织结构以及内皮细胞增殖、新生血管形成等信息)[5,6]。很少有研究探讨常规MR结合DSC成像对术前胶质瘤分级诊断及IDH突变状态的非侵袭性评估。本研究表明DSC可用于术前无创评价胶质瘤分级及IDH突变状态,可提高诊断准确性。

表3规范化肿瘤实质区各DSC参数与胶质瘤分级及IDH突变状态间的相关性

注:P1:规范化肿瘤实质区各DSC参数与胶质瘤分级间相关性P值;P2:规范化肿瘤实质区各DSC参数与IDH突变状态间相关性P值。

表4高、低级别胶质瘤分级的ROC分析

表5胶质瘤IDH突变状态的ROC分析

3.1DSC在胶质瘤分级诊断中的应用价值

胶质瘤的良、恶程度与其新生血管多少密切相关[7]。常规MR对胶质瘤微血管生成、血流动力学改变等显示能力不足,从而对其分级诊断存在缺陷和不足。DSC可反映胶质瘤血流动力学改变和新生血管的多少,从而对其进行良、恶性的评价。在脑胶质瘤的DSC研究中,以rCBV和rCBF研究最多、且最有意义[8,9,10]。rCBV和rCBF的高低与肿瘤组织新生血管密度相关,而不是血脑屏障的破坏程度[11,12]。有研究[13]显示,胶质瘤VEGF的阳性表达和微血管密度(microvesseldensity,MVD)与其病理分级和rCBF值及rCBV值明显相关,HGG的VEGF阳性表达和MVD明显高于LGG,其rCBV和rCBF值也明显升高,rCBV和rCBF值与胶质瘤高、低级别分级呈明显的正相关,本研究结果与其相符。本研究发现II级胶质瘤规范化rCBF和rCBV的平均值均显著低于III、IV级胶质瘤。这与JainKK[14]和Jafari-KhouzaniK[15]等人的报道结果一致。这可能与肿瘤新生血管体积和数目增多导致其rCBV和rCBF值增加有关。本研究中rCBV对于高、低级别胶质瘤诊断的AUC最大(0.849),诊断阈值为2.2mL/100g,说明DSC各个参数中以rCBV值对胶质瘤分级诊断的效能最好。这与黄杰等[16]报道结果是一致的。然而,本研究的rCBV区分HGG及LGG的敏感度(87.8%),特异度为(76.7%)低于早期报道,可能是因为我们的研究包括更多的病例(n=71),并采用了不同的ROI有关。结合各DSC参数,发现DSC预测高、低级别胶质瘤分级诊断的准确性为81.7%,这高于常规MR对其诊断。

图3高、低级别胶质瘤各DSC参数的ROC分析

图4胶质瘤IDH突变状态各DSC参数的ROC分析

3.2DSC在评估胶质瘤IDH突变状态中的应用价值

IDH基因突变反映了肿瘤代谢、细胞结构和血管生成的改变,而具有IDH突变的肿瘤是由更不均质的微环境组成的[17]。同时,DSC可以定量反映肿瘤微血管密度、血管特性和分布,并可用于评估肿瘤新生血管和侵犯周围组织的程度,通过测量rCBV,rCBF可用于评估神经胶质瘤手术前的IDH突变状态[18]。Lee等人[17]证明了DSC的直方图参数可以在高级别胶质瘤中区分IDH突变型和野生型。ZXing等人[19]发现DSC的rCBV值在II级和III级星形细胞瘤中IDH突变型和野生型之间存在显著差异。在本研究中,rCBV和rCBF值与胶质瘤IDH突变状态呈明显的负相关,且IDH野生型胶质瘤的灌注明显高于IDH突变型。rCBV诊断阈值3.6mL/100g是高于先前的研究,而AUC(0.741)和特异性(90.9%)低,可能与本研究使用规范化的DSC参数值以消除个体间的差异,包含更多病例以及采用了不同的ROI选择方法有关。结合各DSC参数,发现DSC预测胶质瘤IDH突变状态的准确性为80.0%,高于常规MR。

本研究中还发现LGG瘤周水肿区的TTP值低于HGG(P<0.05),II级胶质瘤规范化肿瘤实质区MTT值低于IV级胶质瘤(P<0.05),IDH突变型胶质瘤的瘤周水肿区MTT值低于IDH野生型(P<0.05)。这些为胶质瘤的准确诊断提供了更多信息。但是MTT和TTP值对胶质瘤分级诊断以及IDH突变状态评估的应用价值还有待进一步研究。

本研究存在一些不足。首先,采用1.5T磁共振扫描设备,而非3.0T。第二,由于样本较小,没有研究胶质瘤亚型之间的差异。第三,仅选择肿瘤体积内最异常的区域,而非整个肿瘤体积作为ROI。最后,对于肿瘤标本仅作了IDH突变检测,而未作其它相关分子标志物检测。这些局限性将在今后的研究工作中加以考虑和改进,包括:采用更高场强(3.0T)磁共振扫描设备,扩大样本量,进行胶质瘤亚型间差异分析,选择整个肿瘤体积作为ROI或进行直方分析,对于肿瘤标本增加MGMT甲基化、1p/19q共缺失、TERT启动子突变等检测,以更精确的对胶质瘤进行分类、分型、分级。

总之,这项研究的结果表明,DSC各参数中以rCBV值用于术前脑胶质瘤分级诊断以及IDH突变状态评估的诊断效能最好。DSC对胶质瘤术前分级诊断及IDH突变状态评估有较高的准确性,能更好地为患者正确的治疗决策提供有效帮助。


参考文献:

[16]黄杰,李晓光,康厚艺,等.DSC-MRI和DCE-MRI定量分析在脑胶质瘤分级诊断中的应用[J].第三军医大学学报,2015,37(7):672-677.


张磊,文利,张冬,杨柳青.磁共振动态磁敏感对比增强成像在术前脑胶质瘤分级诊断及IDH突变状态评估中的应用价值[J].现代肿瘤医学,2020,28(21):3779-3785.

基金:国家自然科学基金面上项目(编号:81471635);重庆市社会事业与民生保障科技创新专项项目(编号:cstc2017shmsA130011);第三军医大学临床研究项目(编号:2016YLC24).

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