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超快速动态对比增强磁共振成像在乳腺病变诊断中的研究进展

2024-01-17 45 上传者：管理员

摘要：超快速动态对比增强磁共振成像(UF-DCE MRI)技术相较于传统动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI),在保持合理空间分辨率的前提下，拥有更高的时间分辨率，并可在对比剂注射后的超早期时段捕获病灶内部的血流动力学信息。鉴于这些优势，UF-DCE MRI技术在近些年被广泛应用于临床，并且在乳腺病变的良恶性区分、预后预测以及乳腺癌亚型鉴别等方面具有突出表现。UF-DCE MRI所提供的动力学参数，如增强时间(time to enhancement, TTE)、最大斜率(maximum slope, MS)以及推注到达时间(bolus arrival time, BAT)等不仅能定量反映乳腺病变的病理特征，而且具有较高的可重复性。此外，相比传统DCE-MRI,UF-DCE MRI能在乳腺背景实质强化(background parenchymal enhancement, BPE)影响较大的情况下，更有效地识别富血供病灶。因此，本文全面、系统地阐述了UF-DCE MRI在乳腺病变诊断中的应用和研究进展，以及该技术的局限性和未来发展趋势。

关键词：
UF-DCE MRI
乳腺癌
乳腺良恶性病变
磁共振成像
超快速磁共振动态对比增强成像
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乳腺癌已成为女性癌症发病及死亡的首要原因[1]。尽管经过几十年的发展，乳腺癌的治疗方案已取得了巨大进步，但其早期筛查仍是降低乳腺癌死亡率最有效的手段之一。磁共振成像(magnetic resonance imaging)凭借其良好的组织和空间分辨率，已被证实是最准确的筛查乳腺癌风险人群的成像方式[2,3]。然而，由于其高昂的检查费用及较长的成像时间使其没有成为乳腺癌筛查的首选方式。随着近些年MRI技术的飞速发展，超快速动态对比增强磁共振成像(ultra-fast dynamic contrast enhancement MRI,UF-DCE MRI)应运而生。UF-DCE MRI仅在2分钟内便可完成一次乳腺多期动态增强检查，极大缩短了成像时间，提升了检查效率。目前，UF-DCE MRI已被越来越广泛地应用于乳腺癌的早期筛查和临床诊断，并且相较于传统增强MRI能够提供更加丰富、准确的辅助诊断信息。因此，本文旨在全面、系统地阐述UF-DCE MRI的临床诊断效能，包括，其动力学参数与良恶性鉴别、预测预后和分子分型的相关性，临床价值和缺陷，以及未来的发展趋势与研究热点。

1、UF-DCE MRI成像原理

UF-DCEMRI利用快速采集、并行成像、视图共享及压缩传感等技术手段在对比剂注入后0～90 s内，连续采集多个时间相位(15～20个相位)的动力学信息。UF-DCE MRI不但具有高时空分辨率，而且能够捕获超早期的血流动力学信息，从而为乳腺癌的临床诊断提供新的参考依据[4],具体而言，相比于传统动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI),UF-DCE MRI能够提供反映对比剂超早期流入效应的动力学参数，例如，增强时间(time to enhancement, TTE):病变开始增强的时间点减去主动脉开始增强的时间点、最大斜率(maximum slope, MS):时间信号曲线最陡峭部分的斜率(通过曲线最陡部分的相对增强百分比除以秒计算得出)、对比剂推注到达时间(bolus arrival time, BAT):从对比剂开始注射到对比剂到达病变的时间。由于大部分恶性病灶相比于良性结节的血供更加丰富，所以其往往拥有更小的TTE值和BAT值，以及更大的MS值。

2、UF-DCE MRI的临床价值

2.1 UF-DCE MRI在乳腺癌筛查中的诊断效能

VAN ZELST等人综合分析了七名具有丰富乳腺MRI阅片经验的临床医生对UF-DCE MRI和传统DCE-MRI乳腺结节图像的评估结果，发现UF-DCE MRI与DCE-MRI的诊断效能无显著差异，但UF-DCE MRI具有更高的筛查特异性和更短的阅片时间[5]。SOO JEONG LEE等人的研究也验证了VAN ZELST等人的发现，即UF-DCE MRI可以提高乳腺癌筛查的特异性[6]。另外，在乳腺非肿块样病变诊断能力的比较中，UF-DCE MRI与传统DCE-MRI的动力学参数与形态学表达具有等同效能[7]。

在乳腺癌筛查中，年龄较小的患者或者乳腺癌高风险患者通常具有中度甚至重度背景实质强化(background parenchymal enhancement, BPE)表现，这些表现会干扰病灶识别，进而影响诊断准确性。然而，一项研究表明，相较传统DCE-MRI,在UF-DCE MRI图像上BPE的影响明显减弱，并且在BPE较重的患者或者绝经前患者的乳腺MRI图像上，UF-DCE MRI能更清晰地显示病灶[8]。

2.2 UF-DCE MRI动力学参数评估良恶性病变价值

以往临床医生对乳腺结节的良恶性判别是通过观察传统DCE-MRI时间信号曲线走势进行判断。根据KUHL等人制定的标准[9],传统DCE-MRI时间信号曲线可分为三种类型：Ⅰ型为稳定增强型，信号持续增强；Ⅱ型为持续平台型，早期信号增强后维持在一定水平；Ⅲ型为流出型，早期增强后到达峰值，随后逐渐下降。Ⅲ型病灶通常为恶性，Ⅱ型病灶的性质不能确定，Ⅰ型病灶往往为良性。相比传统DCE-MRI的定性和半定量的判别方式，UF-DCE MRI可定量识别肿瘤内部血供情况。MUS等人的研究发现，UF-DCE MRI的参数TTE对乳腺癌良恶性鉴别的效能显著优于依靠曲线类型分析的传统DCE-MRI[10],两者的ROC曲线下面积(area under the curve of ROC,AUC)分别为 0.80～0.86 和 0.70～0.71。此外，MUS等人还给出了基于TTE的良恶性病灶评估标准：①恶性病灶通常在主动脉增强后的12.96 s前开始强化；②良性病灶通常在主动脉增强后的 12.96 s后开始强化；③不确定性的病灶在主动脉增强后12.96 s时刚好强化(此时需结合形态学特征判断病灶性质)。与此同时，MANN等人基于MS值也给出了相应的良恶性判别标准：①MS值小于6.4%/s的病灶，良性可能性较大；②MS值大于等于6.4%/s并且小于13.3%/s, 病灶性质不确定；③MS值大于等于13.3%/s, 恶性可能性较大。在与传统DCE-MRI的对比分析中，MS取得了更高的 AUC(0.829)值[4]。此外，在忽略不同患者间心功能及血液循环差异的情况下[10,11],UF-DCE MRI的参数BAT在BI-RADS 4-5的亚厘米病变良恶性诊断中具有更高的鉴别能力[11],这对依靠形态学特征无法鉴别的小病灶有重要的诊断价值。

2.3 UF-DCE MRI预测病变预后的价值

除乳腺结节的良恶性鉴别外，上述参数也可作为预测乳腺病变预后的影像标志物。NATSUKO ONISHI等人的研究发现，与导管原位癌相比，浸润性癌的MS值显著更高(P<0.001)[12],这意味着随恶性程度增加，MS变大。此外，NATSUKO ONISHI等人还发现与侵袭性弱的恶性病灶相比侵袭性更强的病灶，BAT值显著更小[12]。具体表现为，病理分级为1、2级的病灶相比3级病灶的BAT值更小(P=0.025)、浸润性导管癌的BAT值比浸润性小叶癌更小(P=0.002)、三阴型或Her2+乳腺癌的BAT值比luminalA/B乳腺癌更小(P<0.001)。不仅如此，上述参数还能够反映与乳腺癌预后密切相关的病理生理特征。其中，MS的升高表明对比剂从血管到组织细胞外血管外间隙的泄漏速率加快，即血流量增加[11,13];BAT的降低表明肿瘤新生血管增多[14,15],提示肿瘤内血供更加丰富。这些指标的变化能够为乳腺癌的临床治疗提供重要的决策支持。此外，UF-DCE MRI还可用于评估乳腺癌新辅助化疗后的治疗反应情况。BENJAMIN等人利用UF-DCE MRI测量乳腺肿瘤的功能性体积(functional tumor volume, FTV),评估三阴型乳腺癌新辅助化疗的治疗效果，并且，发现在注射对比剂1分钟后的FTV能对乳腺癌PCR和非PCR进行有效区分，其AUC值高达0.85[16]。KIM JH等人的研究也验证了BENJAMIN等人的发现，即UF-DCE MRI动力学特征与乳腺癌患者PCR具有良好的相关性[17]。另外，RAMTOHUL T等人的研究发现UF-DCE MRI的半定量灌注参数冲洗斜率(wash in slope, WIS)可用于预测患者PCR[18]。同时，UF-DCE MRI有助于防止临床医生对由疤痕或炎症组织导致的残余病变过高评级[19]。杨东鑫的研究提示UF-DCE MRI的定量参数与微血管密度(micro vessel density, MVD)和血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor, VEGF)关系密切[20],但未具体说明其中的联系，未来还需进一步发掘其潜在价值。

2.4 UF-DCE MRI对乳腺癌亚型的预测价值

乳腺癌在免疫组化测试中基于其受体表达(雌激素受体，ER;孕激素受体，PR;人类表皮生长因子2,Her2)和增殖程度(增殖细胞核抗原，Ki-67)可分为多种类型，并且其不同分型与治疗方案、预后及生存期等密切相关。近年来，研究发现UF-DCE MRI的动力学参数与上述指标具有相关性。YAMAGUCHI K等人发现MS与Ki-67呈正相关[21]。在GOTO M和SHIN SU等人的研究中，Ki-67高表达的患者具有更高的MS以及更短的TTE[20,21]。同时，组织学和核分级较高的患者也会显示更高的MS和更短的TTE[21,22,23]。此外，YAMAGUCHI K、GOTO M、SHIN SU及ONISHI N等人研究发现MS、TTE和BAT与ER、Her2和腋窝淋巴结状态相关[21,22,23,24]。OHASHI A等人指出三阴型乳腺癌的MS和TTE显著高于非三阴型乳腺癌，并且利用MS结合传统DCE-MRI早期边缘增强特性的模型能更准确地识别三阴型乳腺癌(AUC=0.74)[25]。NAOKO MORI等人还建立了UF-DCE MRI和纹理特征结合模型，发现该模型可以有效区分低级别导管内癌和非低级别导管内癌或即将升级为浸润性癌的导管内癌。研究中5个形状特征和7个纹理特征在两种亚型间存在显著差异(P<0.001),而增强特征没有差异。这项研究成果能够辅助临床医生为患者选择合适的治疗方式，防止过度医疗[26]。

3、UF-DCE MRI的局限性

尽管UF-DCE MRI在乳腺癌的临床诊断中具有突出的实用价值，但仍有两点不足。第一，UF-DCE MRI对乏血供恶性病灶的评级偏低[21,27],对富血供的良性病灶评级偏高[27,28],这会在一定程度上影响病灶的良恶性鉴别。为了克服这个缺点，MEHMET U DALMIS和AKANE OHASHI等人利用UF-DCE MRI的动力学参数与形态学参数及非增强序列参数(如扩散加权成像，DWI)相结合的方法对病灶进行综合评估[29,30],结果显示，其它参数的确能够纠正UF-DCE MRI对病灶评级的偏差。第二，在不同机构间，UF-DCE MRI的扫描方案(包括：序列参数，期相设置，药物注射时间)和参数测量方法及相应截止值的选取均存在差异，这将不利于UF-DCE MRI技术的临床推广。

4、UF-DCE MRI未来发展趋势

基于UF-DCE MRI动力学参数的研究是当前的热点，但是其在形态学诊断方面的价值仍待深入研究。如今，UF-DCE MRI在空间分辨率的提升使诊断医师能够基于BI-RADS评估分析病变。未来还需要更加深入的发掘UF-DCE MRI在形态学方面的潜在价值。

随着人工智能(artificial intelligence, AI)技术飞速发展，其在医学影像领域获得了广泛的应用[31,32,33,34]。最近，MEHMET等人尝试将AI与UF-DCE MRI相结合，用于乳腺良恶性病变分类[25],结果发现AI与多参数UF-DCE MRI相结合的诊断效能优于单独使用UF-DCE MRI。这项研究成果为我们未来的研究提供了一个新的方向，即收集大量具有代表性的多机构的数据，用以训练AI模型，从而进一步提高其对病变的分类、预测预后及亚型鉴别的准确度。

5、总结

UF-DCE MRI作为一种近年来迅速兴起的新MRI技术，可以在保持合理空间分辨率的前提下，产生比传统DCE-MRI更高的时间分辨率，并且能够捕获乳腺病灶超早期的血流动力学特征。其所提供的动力学参数不仅在乳腺病变的良恶性区分、预后预测、乳腺癌亚型鉴别等方面表现出了显著优于传统DCE-MRI的诊断性能，而且对一些亚厘米病灶和受BPE影响较大病灶的识别具有更高的准确度。未来，通过与AI技术相结合，UF-DCE MRI有望展现出更多的潜在优势，从而为乳腺病变的临床诊断提供更有价值的参考依据。

参考文献:

[20]杨东鑫.超快速动态增强磁共振 (DCE-MRI) 的定量参数对乳腺病变良恶性的诊断价值及对乳腺癌预后因子的相关性分析[J].中国医疗器械信息,2019,15:67-68.

基金资助:哈尔滨医科大学附属肿瘤医院海燕基金(编号:JJZD2021-15);

文章来源:刘翱宇,张红霞,张斓等.超快速动态对比增强磁共振成像在乳腺病变诊断中的研究进展[J].现代肿瘤医学,2024,32(04):770-773.