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CT联合腹部脂肪定量指标预测肾细胞癌侵袭性

2023-11-14 79 上传者：管理员

摘要：目的:探讨CT联合腹部脂肪定量指标预测肾细胞癌(RCC)侵袭性的价值。方法:搜集122例经手术病理证实的RCC患者资料，按病理分期和病理分级分为非侵袭组(73例)、侵袭组(49例)。单、多因素Logistic回归分析筛选RCC侵袭性的独立预测因子，采用列线图构建联合预测模型，并评估其校准度、稳定性和临床净效益。结果:边缘模糊(OR=3.815,P=0.012)、大小(OR=1.752,P=0.010)、腹部皮下脂肪面积与内脏脂肪面积的比值(SVR)(OR=5.381,P=0.006)和RENAL总分(OR=2.110,P<0.001)是RCC侵袭性的独立预测因子。列线图AUC为0.902(95%CI:0.842～0.962,P<0.001),高于各独立预测因子(均P<0.05)。校准曲线的校准度较高；5折交叉验证平均AUC为0.899,与列线图一致。决策曲线分析(DCA)显示阈值范围0.07～1.0时临床有获益。结论:CT联合腹部脂肪定量指标构建的列线图预测RCC侵袭性准确性高，临床获益价值较大。

关键词：
X线计算机
体层摄影术
侵袭性
肾细胞癌
脂肪变量
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2020年全球新发肾癌逾43万例，相关死亡近18万人[1],其中肾细胞癌(renal cell carcinoma, RCC)占90%;RCC发病率在所有癌症中的占比男、女分别为5%和3%,并有上升趋势[2]。RCC侵袭性评判内容包括肿瘤大小、病理类型，有无癌栓、淋巴结和远处转移等[3],治疗前准确判断对临床决策和患者预后意义重大。

超重被认为与RCC发生相关，成人体质量指数(body mass index, BMI)每增加5 kg/m2,RCC患病风险增加1.47倍[4];研究发现[5],肥胖人群患RCC病理核分级高、临床分期晚，BMI与RCC侵袭性存在一定相关性。CT不仅在RCC检出、病理类型诊断、肿瘤分期中广泛运用[6],还可准确定量评估皮下脂肪面积(subcutaneous fat area, SFA)和内脏脂肪面积(visceral fat area, VFA)[7],腹部脂肪定量参数在预测RCC侵袭性方面的补益报道较少。本研究搜集122例经手术病理证实的RCC患者资料，探讨CT和腹部脂肪定量参数在预测RCC侵袭性中的价值，旨在为临床提供参考。伦理审查已获得医院委员会批准(伦理批号：2022-19)。

1、资料与方法

1.1 一般资料

回顾性纳入2017年1月至2023年3月于我院泌尿外科经术后组织病理证实的122例RCC患者。纳入标准：①术前均行腹部CT平扫联合增强检查，资料完整；②术前均未行针对性治疗；③术后行病理分期和世界卫生组织/国际泌尿病理学会(WHO/ISUP)分级。排除标准：①多发或遗传RCC,合并其它恶性肿瘤；②RCC合并远处转移，或无法行根治性手术治疗；③资料部分缺失或图像质量不满足研究要求。122例RCC中有110例为肾透明细胞癌(clear cell renal cell carcinoma, ccRCC),其余12例为乳头状肾细胞癌(papillary renal cell carcinoma, PRCC);T1期80例，T2期14例，T3期25例，T4期3例；N0期120例，N1期2例；WHO/ISUP低级别(Ⅰ-Ⅱ级)94例、高级别(Ⅲ-Ⅳ级)28例。本研究将T1N0期且WHO/ISUP 低级别(73例)RCC患者归为非侵袭组，其余RCC患者则归为侵袭组(49例)。

1.2 CT检查方法

使用PHILIPS Brilliance 256-iCT及GE Light Speed 16排CT机完成扫描检查。患者仰卧，头先进，上举双臂，扫描前行呼吸训练，扫描范围从膈顶至耻骨联合。采用管电流自适应技术，基准值设置为 120 mAs, 层厚/间距为5 mm/5 mm, 依次行平扫、肾皮质期(延迟25 s～40 s)及实质期(延迟70 s～90 s)增强扫描，增强采用双筒高压注射器，按1.0 mL/kg体重向肘静脉留置针内注入非离子型碘对比剂(流率3.5 mL/s),再追加30 mL生理盐水进行水化。

1.3 图像分析与数据获取

由两名10年以上诊断经验的影像科医师均采用盲法独立阅片，定性指标意见分歧时需经协商达成一致；定量指标在PACS工作站结合轴位及冠、矢状位进行多方位测量，测量3次，取其平均值，见图1。大小：RCC(前后径+左右径+上下径)/3;R评分：RCC最大径≤4 cm为1分，4 cm～7 cm为2分，≥7 cm为3分；E评分：瘤体外向性生长≥50%为1分，外生<50%为2分，完全内生为3分；N评分：RCC最深处与肾窦或集合系统间距≥7 mm为1分，4 mm～7 mm为2分，≤4 mm为3分；A评分：RCC位于肾腹侧标注a, 肾背侧标注p, 位置不明确则标为x; L评分：RCC在肾脏纵轴两极为1分，瘤体50%以内跨越极线为2分，超过50%跨越极线、甚或越过肾门中线或处于两极线间则为3分。R评分、E评分、N评分、A评分、L评分总和共计为RENAL总分。

将基于肚脐水平的术前CT轴位平扫(Dicom格式，层厚5 mm)图像导入ImageJ 1.51软件进行腹部脂肪定量指标测量，见图2,阈值范围设定为-150 HU～-50 HU,软件自动测算出符合阈值范围内的总体脂肪面积(total fat area, TFA),然后手动沿着腹壁肌群及椎旁腰肌群中间勾勒一条连续完整的轮廓线，软件自动计算出线样结构内部的VFA[8]。并由此通过公式计算分别得出SFA(SFA=TFA-VFA)和代表皮下与内脏脂肪面积比值的SVR(SFA/VFA ratio, SVR)。

1.4 统计学分析

使用统计软件SPSS 23.0和R软件(4.1.2)进行数据分析。定性资料组间比较采用χ2检验。定量资料需行Kolmogorov-Smirnov正态性检验，符合正态分布用均数±标准差(x¯±s)

表示，组间比较采用两独立样本t检验，非正态分布用M(Q1,Q3)表示，组间比较采用Mann-Whitney U检验。多因素Logistic回归分析筛选RCC侵袭性的独立预测因子，并采用列线图构建联合预测模型。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线下面积(area under curve, AUC)、灵敏度、特异度评估列线图与各独立预测因子效能。列线图与各独立预测因子AUC值间比较采用Delong检验。通过校准曲线评价列线图的校准区分能力。运用5折交叉验证评估列线图的稳定性。决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)评估列线图的临床净收益。以P<0.05视作差异有统计学意义。

图1 女，65岁，左肾ccRCC(pT2aN0)CT图及病理图

图2 术前CT平扫腹部脂肪测量

2、结果

2.1 非侵袭组与侵袭组间观测指标单因素分析

非侵袭组与侵袭组间边缘模糊、大小、SFA、VFA、SVR、R评分、E评分、N评分、L评分、RENAL总分比较差异有统计学意义(P<0.05),见表1。

2.2 非侵袭组与侵袭组间多因素Logistic回归分析

将单因素分析组间差异(P<0.1)的观测指标纳入多自变量Logistic回归分析，筛选预测RCC侵袭性的独立预测因子。共获得4个独立预测因子，分别是边缘模糊(OR=3.815,95%CI:1.346～10.812,P=0.012)、大小(OR=1.752,95%CI:1.146～2.679, P=0.010)、SVR(OR=5.381, 95%CI:1.606～18.031,P=0.006)和RENAL总分(OR=2.110, 95%CI:1.453～3.063,P<0.001)。

表1 非侵袭组与侵袭组间观测指标的比较

2.3 RCC侵袭性的列线图构建和效能分析

构建RCC侵袭性预测模型，列线图AUC为0.902(95%CI:0.842～0.962,P<0.001),见图3A,绘制列线图(图3B),校准曲线的校准度较高(图3C)。列线图预测RCC侵袭性效能优于各独立预测因子(均P<0.05),见表2。5折交叉验证平均AUC为0.899,见图4,与联合预测模型AUC差值仅为0.003。DCA分析：预测概率在0.07～1.0时临床有获益，见图5。

图3 RCC侵袭性的列线图构建

表2 RCC侵袭性预测模型列线图与各独立预测因子诊断效能分析

图4 5折交叉验证

图5 列线图的决策曲线分析

3、讨论

PARKER等[9]大样本研究数据显示，RCC临床分期和病理分级越高，患者特异性生存率越低，T2-T4期、淋巴结转移和WHO/ISUP高分级(Ⅲ-Ⅳ级)均与RCC侵袭性相关，采取无创术前检查精准判断RCC侵袭性对临床决策制定、预后判断意义重大。本研究结果表明，CT定性、定量指标和基于CT测算的腹部脂肪定量指标可用于预测RCC侵袭性；边缘模糊、大小、SVR和RENAL总分是影响RCC侵袭性的独立预测因子，与既往报道一致[10,11]。本研究所构建的RCC侵袭性预测模型列线图AUC为0.902,效能优于各单变量(均P<0.05),特异度达91.8%,且稳定性较高，有明确临床获益。

流行病学证据显示，肥胖是第二大致癌因素，其与RCC的发生、进展密切相关[12]。既往使用BMI和腹围对肥胖进行定量，但上述指标并不能准确反映人体的脂肪分布，在研究肥胖相关效应时，价值有限[13]。与BMI相比， CT测定的定量指标被普遍认可是评估人体脂肪含量和分布的标准方法[14],有证据表明RCC患者根治术后生存率与BMI无关，但与VFA高度相关[15]。在RCC侵袭性方面，翁同辉等[16]研究发现，VFA可用于RCC亚型识别，部分定量指标与RCC病理分级相关；HU等[17]研究发现，基于CT测算的腹部脂肪定量指标相对内脏脂肪面积(rVFA)是女性高级别RCC较稳定的独立预测因子。由于SFA、VFA个体变异较大，本研究纳入标准化脂肪指标SVR来探究个体化后的脂肪指标与RCC侵袭性的关系，结果发现SFA、VFA、SVR在非侵袭、侵袭RCC组间差异均有统计学意义，且SVR为预测RCC侵袭性的独立预测因子(OR=5.381,P=0.006)。内脏脂肪参与RCC进展过程复杂，它通过分泌脂肪因子、胰岛素样生长因子、炎性细胞和肿瘤坏死因子等驱动RCC发生和肿瘤血管生成，促进肿瘤进展、迁移[18];但部分RCC患者内脏脂肪增加可造成能量物质脂肪酸减少，从而延缓肿瘤生长[19]。而皮下脂肪作用机制不同于内脏脂肪，其可分泌更多代谢保护因子，如脂联素、瘦素等，皮下脂肪作为缓冲库，可维持葡萄糖代谢稳定并避免过多内脏脂肪累积[20]。

基于解剖学测评的RENAL评分预测RCC侵袭性报道较少，本组病例结果显示R评分、E评分、N评分、L评分、RENAL总分在非侵袭和侵袭RCC组间有统计学差异(P<0.05),RENAL总分是RCC侵袭性的独立预测因子。指南[3]沿用肿瘤最大径4 cm、7 cm来区分T1a/T1b和T1b/T2a期RCC,本组病例中，无论是基于肿瘤三维径线测量的肿瘤大小还是基于最大径判定指标R评分在非侵袭和侵袭RCC组间均有统计学差异，实体肿瘤径线测量值在一定程度上代表肿瘤负荷和侵袭性，HAN等[10]在高、低级别ccRCC(最大径63.21 mm vs 42.35 mm, P<0.01)判定中与本研究结果一致。肿瘤内生性生长、距离肾窦距离越近、跨越肾门生长，其累及肾窦脂肪及肾盏、肾盂的概率增加，肿瘤T分期、侵袭性升高的概率增加。

RCC瘤-周交界面可发生炎症反应，纤维结缔组织增生形成假包膜，限制肿瘤生长、扩散。文献报道[21],CT对假包膜显示率约57.58%,低于MRI的 77.14%,边缘模糊间接反映RCC突破假包膜或浸润性、快速生长，均提示肿瘤高侵袭。有研究发现[22],包膜不完整是ccRCC高侵袭的独立预测因子，与本研究指标边缘模糊(OR=3.815,P=0.012)得出的结论基本一致。

本研究的不足：样本量较小，PRCC占比少，可能造成选择偏倚；未能综合考虑性别、年龄等因素对腹部脂肪定量指标的影响。后续仍需扩大样本量进一步深入探究。

综上所述，本研究采用CT、腹部脂肪定量指标可用于预测RCC侵袭性，基于此构建的联合预测模型列线图可将结果可视化，为临床对RCC患者的个体化分层管理、预后判断提供依据。

参考文献:

[5]施旭,冯德超,李登雄,等.代谢综合征和肾癌的研究进展[J].临床泌尿外科杂志,2022,37(9):712-717.

[11]高杨,陈炜越,陈春妙,等.肾透明细胞癌的CT特征与其侵袭性的相关性研究[J].中国中西医结合影像学杂志,2022,20(3):250-254,258.

[16]翁同辉,任轲,陈晗,等.内脏脂肪面积与肾癌病理分型及分级的相关性[J].现代泌尿外科杂志,2021,26(4):322-327.

[21]王佳妮,张洁,杨大为,等.自身免疫性胰腺炎假包膜CT及MRI表现[J].中国医学影像技术,2021,37(9):1358-1362.

基金资助:安徽省卫健委自然科学基金项目(编号:AHWJ2022b100);

文章来源:徐家军,张虎,张晓金等.CT联合腹部脂肪定量指标预测肾细胞癌侵袭性[J].现代肿瘤医学,2023,31(24):4596-4600.