趙美琳，李卓琳 綜述 丁瑩瑩 審校

惡性腫瘤的組織病理學(xué)及生物學(xué)行為均存在不同程度的異質(zhì)性[1]。這些異質(zhì)性表現(xiàn)在腫瘤細(xì)胞的形態(tài)、基因表達(dá)、代謝、血管生成、增殖、免疫原性、轉(zhuǎn)移潛能和耐藥性等方面存在著差異性，并在很大程度上影響著腫瘤的進(jìn)展、治療決策及預(yù)后[2-4]。目前，腫瘤異質(zhì)性的研究已成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)，“二代測序(next-generation sequencing,NGS)”等分子分析技術(shù)在其研究中已取得較大進(jìn)步[5-7]。 組織病理學(xué)和分子生物學(xué)雖是分析腫瘤異質(zhì)性最可靠的方法，但只能通過手術(shù)切除或者穿刺活檢來取得病理組織標(biāo)本，不僅取材方法具有侵入性，且易受取材時(shí)各種因素的干擾，還不能反映腫瘤組織的整體情況[1]。因此，已有許多關(guān)于腫瘤異質(zhì)性的研究表明，可以嘗試采用一些非侵入性的檢查方法來定量評估腫瘤的異質(zhì)性，比如通過影像學(xué)檢查方法的特定參數(shù)來量化腫瘤的異質(zhì)性，這在精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)時(shí)代對于臨床決策及預(yù)后評估是大有裨益的[8，9]。 乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤，并且是女性癌癥的主要死亡原因[10]。多重臨床、病理和分子分析均表明乳腺癌是一種高度異質(zhì)性疾病，具體表現(xiàn)在預(yù)后較差、具有侵襲性的生物學(xué)行為、存在治療抵抗等。目前，國內(nèi)外已開展一些關(guān)于乳腺癌異質(zhì)性的影像學(xué)分析研究，這些研究通過不同的影像學(xué)檢查方法從不同角度對乳腺癌異質(zhì)性進(jìn)行了分析。本文對國內(nèi)外乳腺癌異質(zhì)性的相關(guān)影像學(xué)研究進(jìn)行綜述，以分析其在乳腺癌診斷、療效預(yù)測和預(yù)后方面的臨床價(jià)值及應(yīng)用潛能。

腫瘤異質(zhì)性的影像學(xué)分析方法

1.直方圖法

18F-氟脫氧葡萄糖(18F- fluorodeoxyglucose,18F-FDG)是臨床上應(yīng)用最多的正電子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層成像(positron emission tomography,PET)腫瘤代謝顯像劑。基于惡性腫瘤中葡萄糖代謝升高的原理，在腫瘤患者中使用18F-FDG PET可反映腫瘤對FDG攝取的非均勻性，并以此來定量分析腫瘤的異質(zhì)性[11,12]。Velden等[13]提出一種可以量化腫瘤FDG攝取異質(zhì)性的新方法，這種方法將復(fù)雜的三維功能影像信息轉(zhuǎn)換為每一個(gè)感興趣區(qū)(region of interest，ROI)的標(biāo)準(zhǔn)攝取值(standard uptake value,SUV)分布曲線，橫坐標(biāo)是最大標(biāo)準(zhǔn)攝取值(SUVmax)的百分比，取值為0～100%，縱坐標(biāo)是體積百分比(等于或大于相應(yīng)SUV閾值的腫瘤百分體積)，反映ROI內(nèi)SUV的分布狀況；該方法被稱為累積SUV-體積直方圖(cumulative SUV-volume histograms,CSH)或灰度-體積直方圖(intensity-volume histograms，IVH)法。 CSH或IVH曲線下面積(area under the curve，AUC)可作為量化腫瘤FDG分布同質(zhì)性或異質(zhì)性的指標(biāo)：AUC越低，腫瘤內(nèi)FDG分布越分散，異質(zhì)性就越高。

2.紋理分析法

近年來，圖像的紋理分析(texture analysis，TA)作為一種新型的圖像分析技術(shù)在腫瘤影像學(xué)研究中得到越來越多的重視和應(yīng)用，TA可對圖像像素灰度值的局部特征、變化規(guī)律及其分布模式進(jìn)行研究。紋理特征值較多，如圖像能量、熵、對比度、均一性、相關(guān)性等。常用的紋理特征分析方法有統(tǒng)計(jì)分析、結(jié)構(gòu)分析、模型分析和頻譜分析四種方法?；叶裙采仃?gray-leval co-occurrence matrix,GLCM)是最重要的統(tǒng)計(jì)分析方法，GLCM統(tǒng)計(jì)出灰度分布的紋理特征值，其值越高，表明腫瘤的異質(zhì)性越強(qiáng)[14]。 腫瘤影像圖像中存在許多不能被肉眼所識別的特征，但其中某一ROI的紋理特征與該區(qū)域周圍的灰度值變化規(guī)律存在顯著的相關(guān)性，通過一些新型紋理分析技術(shù)(如TexRAD軟件等)可以提取圖像ROI的紋理特征并對其進(jìn)行分析從而反映腫瘤組織的細(xì)微結(jié)構(gòu)及生物學(xué)特點(diǎn)等。因此，TA與不同醫(yī)學(xué)影像技術(shù)相結(jié)合在描述腫瘤的異質(zhì)性方面具有可行性，并且已被應(yīng)用于一些腫瘤的輔助診斷、良惡性鑒別、療效預(yù)測及預(yù)后評估的定量分析中[11]。

3.數(shù)學(xué)建模法

目前，用于腫瘤異質(zhì)性分析的數(shù)學(xué)模型較少。O'Sullivan等[15]建立了一個(gè)數(shù)學(xué)模型，假設(shè)腫瘤是一個(gè)橢圓形的固體，其中心FDG攝取值最高，并由內(nèi)向外呈規(guī)律遞減，形成單調(diào)遞減的函數(shù)，然后將腫瘤PET圖像的三維空間分布與這個(gè)理想模型做對比，二者間的差異即反映腫瘤FDG攝取的異質(zhì)性。該腫瘤的PET圖像的三維空間分布與這個(gè)理想模型越背離，表明其異質(zhì)性越高，反之則越低[15,16]。數(shù)學(xué)建模的方法集數(shù)學(xué)與影像學(xué)技術(shù)于一體，將其運(yùn)用于腫瘤異質(zhì)性的定量分析具有良好的前景。

不同的影像學(xué)方法對乳腺癌異質(zhì)性的相關(guān)研究

1.腫瘤影像異質(zhì)性分析用于乳腺癌的診斷與鑒別診斷

病理活檢可為乳腺癌患者治療方案的制定提供可靠依據(jù)。然而，活檢組織樣本可能會(huì)出現(xiàn)取樣偏倚并受到取材、檢測時(shí)等諸多因素的影響，這將會(huì)對患者的治療決策及病情評估產(chǎn)生不良影響。Koolen等[17]采用PET聯(lián)合乳腺X線投照分子影像技術(shù)(mammography molecular imaging,MAMMI)分析乳腺癌患者中腫瘤對18F-FDG攝取的異質(zhì)性，并認(rèn)為該方法可降低腫瘤采樣的偏差，引導(dǎo)病理活檢來提高腫瘤的組織病理學(xué)樣本質(zhì)量。精確的異質(zhì)性分析能夠降低腫瘤取樣誤差，對新的靶向治療的發(fā)展具有積極作用，同時(shí)還可能部分地防止腫瘤耐藥的發(fā)生。因此，探索可減少腫瘤采樣偏差從而提高活檢效能的新方法十分必要[18,19]。

動(dòng)態(tài)對比增強(qiáng)磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)在乳腺癌的檢測中具有較高的靈敏度，通過量化病變增強(qiáng)動(dòng)力學(xué)異質(zhì)性可區(qū)分乳腺良惡性病變[20]。Karahaliou等[21]應(yīng)用基于GLCM的TA來量化病變在增強(qiáng)動(dòng)力學(xué)參數(shù)圖中的異質(zhì)性，以區(qū)分乳腺良惡性病變。Preim等[22]運(yùn)用三維分析軟件對乳腺良惡性病變的異質(zhì)性進(jìn)行量化分析發(fā)現(xiàn)，惡性病變較良性病變具有更高的異質(zhì)性。

2.腫瘤影像異質(zhì)性分析用于乳腺癌亞型分類

基于乳腺癌組織學(xué)及免疫組化(immunohistochemical，IHC)亞型，可為患者制定相應(yīng)的個(gè)體化治療。Waugh等[23]收集治療前曾行DCE-MRI檢查的原發(fā)性乳腺癌患者，在未知其IHC結(jié)果的情況下對所有病例的MRI圖像進(jìn)行基于共生矩陣(co-occurrence matrix,COM)的TA得出，MRI 結(jié)合TA可能有助于乳腺癌亞型的分類；表明增強(qiáng)MRI圖像的紋理差異可反映乳腺癌潛在的病理亞型，并可能在病灶活檢前為治療決策提供有用的信息。

3.腫瘤影像異質(zhì)性分析在乳腺癌療效及預(yù)后評估中的應(yīng)用研究

腫瘤的分期、大小、淋巴結(jié)受累情況以及組織學(xué)分級均為影響乳腺癌預(yù)后的重要因素。激素受體諸如雌激素受體(ER)、孕激素受體(PR)、人類表皮生長因子受體2(HER-2)和細(xì)胞增殖相關(guān)的核抗原(Ki-67抗原)均與乳腺癌的預(yù)后有關(guān)。研究表明，18F-FDG PET/CT可評估乳腺癌的部分臨床病理因素與腫瘤異質(zhì)性的關(guān)系，同時(shí)乳腺癌的異質(zhì)性因素可能有助于淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的預(yù)測。Soussan等[4]發(fā)現(xiàn)腫瘤異質(zhì)性與ER和PR的陰性表達(dá)顯著相關(guān)。Shin等[24]發(fā)現(xiàn)乳腺癌異質(zhì)性與腫瘤細(xì)胞的淋巴結(jié)分期顯著相關(guān)，且腫瘤的異質(zhì)性能夠預(yù)測淋巴結(jié)的轉(zhuǎn)移，表明腫瘤異質(zhì)性因素是乳腺癌患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的危險(xiǎn)因素。在乳腺癌的治療中，腫瘤細(xì)胞增殖活性的變化可能是治療反應(yīng)的早期指示。在新輔助化療一個(gè)周期后，Ki-67評分的降低可作為臨床治療反應(yīng)良好的預(yù)測指標(biāo)，因此對乳腺癌增殖活性的異質(zhì)性分析對于評估乳腺癌預(yù)后具有重要意義。18F-氟脫氧胸苷(18F-fluorodeoxythymidine,18F-FLT)PET可作為一種測量腫瘤增殖的非侵入性方法，腫瘤對18F-FLT攝取的異質(zhì)性能夠反映腫瘤增殖活性并評估治療后反應(yīng)[25]。Soussan等[4]研究發(fā)現(xiàn)，18F-FDG PET/CT結(jié)合TA能夠捕獲到腫瘤內(nèi)FDG攝取分布的異質(zhì)性，且腫瘤異質(zhì)性在具有不良預(yù)后病理因素的乳腺癌中較高，因此，PET/CT 聯(lián)合TA可提供實(shí)體腫瘤的一些重要預(yù)測數(shù)據(jù)，或許能成為評估乳腺癌侵襲性的新工具。除此之外，18F-FDG PET/CT聯(lián)合TA還可用于預(yù)測乳腺癌對新輔助化療的反應(yīng)。Ha等[26]對41例局部晚期乳腺癌患者于治療前及新輔助化療后2～3個(gè)周期分別行18F-FDG PET/CT掃描，分析從治療前到治療中的最大標(biāo)準(zhǔn)攝取值(SUVmax)、代謝體積(MV)和總損傷糖酵解(TLG)的降低率，同時(shí)比較不同反應(yīng)組之間PET參數(shù)及圖像的紋理特征的差異，發(fā)現(xiàn)PET/CT有可能預(yù)測乳腺癌化療后的反應(yīng)。因此，治療前的PET/CT或許能成為一種預(yù)測新輔助化療反應(yīng)的新型評價(jià)工具。

TA可評估乳腺癌異質(zhì)性與其生存結(jié)果之間的關(guān)系。Kim等[27]對203例原發(fā)性乳腺癌患者行T2WI和對比劑增強(qiáng)T1WI減影MR掃描并進(jìn)行TA后發(fā)現(xiàn)，在T2WI圖像上表現(xiàn)為異質(zhì)性較高的乳腺癌患者和在對比劑增強(qiáng)T1WI減影圖像上表現(xiàn)為異質(zhì)性較低的乳腺癌患者的無復(fù)發(fā)生存率更低。另外，原發(fā)性乳腺癌異質(zhì)性的改變還可能提高M(jìn)RI對新輔助化療中期反應(yīng)的評估能力。Parikh等[28]回顧性地分析36例接受新輔助化療的乳腺癌患者，分別在治療前、治療中(化療3個(gè)周期后)和新輔助化療結(jié)束后對其行DCE-MRI掃描，通過前后MRI對比來評定腫瘤熵和均勻性的改變，同時(shí)通過Mann-Whitney U檢驗(yàn)和受試者工作特征曲線(ROC)分析比較病理完全緩解(pCR)患者和治療無效患者的熵和均勻性，結(jié)果顯示隨著新輔助化療的進(jìn)行，所有患者的MR影像均勻性增加，而熵降低；對于pCR患者，將其與實(shí)體瘤的療效評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(RECIST)對照后發(fā)現(xiàn)，與腫瘤體積變化相比，乳腺癌患者治療后的腫瘤同質(zhì)性增加、T2成像均勻性增加及熵降低能更早地預(yù)測腫瘤的病理完全緩解。

小結(jié)與展望

目前，大量關(guān)于腫瘤影像異質(zhì)性分析的研究在腫瘤特征的描述、治療后反應(yīng)及預(yù)后評估等方面取得了長足的進(jìn)步。乳腺癌作為一種高度異質(zhì)性的腫瘤，其在不同方面的異質(zhì)性分析中取得的較大進(jìn)展與腫瘤影像學(xué)密不可分。通過不同的影像學(xué)檢查技術(shù)得到多種量化乳腺癌異質(zhì)性的圖像參數(shù)，同時(shí)結(jié)合不同的圖像分析方法，將有助于疾病的診斷、鑒別診斷、分子亞型的分類，同時(shí)在一定程度上有助于評估患者的療效和預(yù)后。然而，目前尚無公認(rèn)的、可靠的、標(biāo)準(zhǔn)化的腫瘤影像學(xué)異質(zhì)性定量分析方法，同時(shí)影像圖像分析技術(shù)仍存在不同程度的困難，因此，有關(guān)腫瘤異質(zhì)性的影像學(xué)定量分析有待進(jìn)一步深入研究，此外，圖像分析技術(shù)與方法亟待提高，以完善腫瘤異質(zhì)性量化的標(biāo)準(zhǔn)。

[1] Ganeshan B,Miles KA.Quantifying tumour heterogeneity with CT[J].Cancer Imaging,2013,13(1):140-149.

[2] Heppner GH.Tumor heterogeneity[J].Cancer Res,1984,44(6):2259-2265.

[3] Asselin MC,O'Connor JP,Boellaard R,et al.Quantifying heterogeneity in human tumours using MRI and PET[J].Eur J Cancer,2012,48(4):447-455.

[4] Soussan M,Orlhac F,Boubaya M,et al.Relationship between tumor heterogeneity measured on FDG-PET/CT and pathological prognostic factors in invasive breast cancer[J].PLoS One,2014,9(4):e94017.

[5] Polyak K,Shipitsin M,Campbell-Marrotta LL,et al.Breast tumor heterogeneity:causes and consequences[J].Breast Cancer Res,2009,11(Suppl 1):S18.

[6] Kravchenko J,Akushevich I,Seewaldt VL,et al.Breast cancer as heterogeneous disease:contributing factors and carcinogenesis mechanisms[J].Breast Cancer Res Treat,2011,128(2):483-493.

[7] Polyak K.Heterogeneity in breast cancer[J].J Clin Invest,2011,121(10):3786-3788.

[8] Davnall F,Yip CS,Ljungqvist G,et al.Assessment of tumor heterogeneity:an emerging imaging tool for clinical practice?[J].Insights Imaging,2012,3(6):573-589.

[9] 劉慧,王小宜,龍學(xué)穎.基于CT圖像紋理分析腫瘤異質(zhì)性的研究進(jìn)展及應(yīng)用[J].國際醫(yī)學(xué)放射學(xué)雜志,2016,39(5):543-548.

[10] Jemal A1,Bray F,Center MM,et al.Global cancer statistics[J].CA Cancer J Clin,2011,61(2):33-64.

[11] 董鑫哲,邢力剛,于金明.18F-FDG攝取異質(zhì)性腫瘤PET圖像研究的現(xiàn)狀[J].中華腫瘤防治雜志,2013,20(6):473-476.

[12] Shin S,Pak K,Park DY,et al.Tumor heterogeneity assessed by18F-FDG PET/CT is not significantly associated with nodal metastasis in breast cancer patients[J].Oncol Res Treat,2015,39(1-2):61-66.

[13] van Velden FH，Cheebsumon P,Yaqub M,et al.Evaluation of a cumulative SUV-volume histogram method for parameterizing heterogeneous intratumoural FDG uptake in non-small cell lung cancer PET studies[J].Eur J Nucl Med Mol Imaging,2011,38(9):1636-1647.

[14] 朱碧云,陳卉.醫(yī)學(xué)圖像紋理分析的方法及應(yīng)用[J].中國醫(yī)學(xué)裝備,2013,10(8):77-81.

[15] O'Sullivan F,Roy S,Eary J.A statistical measure of tissue heterogeneity with application to 3D PET sarcoma data[J].Biostatistics,2003,4(3):433-448.

[16] 董鑫哲,邢立剛,于金明.腫瘤異質(zhì)性的醫(yī)學(xué)影像學(xué)分析及臨床應(yīng)用[J].中華腫瘤雜志,2013,35(2):81-84.

[17] Koolen BB,Vidalsicart S,Benlloch Baviera JM.Evaluating heterogeneity of primary tumor18F-FDG uptake in breast cancer with a dedicated breast PET (MAMMI):a feasibility study based on correlation with PET/CT[J].Nucl Med Commun,2014,35(5):446-452.

[18] Geyer FC,Weigelt B,Natrajan R,et al.Molecular analysis reveals a genetic basis for the phenotypic diversity of metaplastic breast carcinomas[J].J Pathol,2010,220(5):562-573.

[19] Gerlinger M,Rowan AJ,Horswell S,et al.Intratumor heterogeneity and branched evolution revealed by multiregion sequencing[J].N Eng J Med,2012,366(10):883-892.

[20] Karahaliou A,Vassiou K,Skiadopoulos S,et al.Quantifying heterogeneity of lesion uptake in dynamic contrast enhanced MRI for breast cancer diagnosis[J].J Ins,2009,4(7):43-46.

[21] Karahaliou A,Vassiou K,Arikidis NS,et al.Assessing heterogeneity of lesion enhancement kinetics in dynamic contrast-enhanced MRI for breast cancer diagnosis[J].Br J Radiol,2010,83(988):296-309.

[22] Preim U,Gla?er S,Preim B,et al.Computer-aided diagnosis in breast DCE-MRI-quantification of the heterogeneity of breast lesions[J].Eur J Radiol,2012,81(7):1532-1538.

[23] Waugh SA,Purdie CA,Jordan LB,et al.Magnetic resonance imaging texture analysis classification of primary breast cancer[J].Eur Radiol,2016,26(2):1-9.

[24] Shin S,Pak K,Park DY,et al.Tumor heterogeneity assessed by18F-FDG PET/CT is not significantly associated with nodal metastasis in breast cancer patients[J].Oncol Res Treat,2015,39(1-2):61-66.

[25] Beresford M,Sanghera B,Wong WL,et al.Imaging of primary breast cancer with18F-fluorodeoxythymidine PET-CT reveals heterogeneity of proliferation throughout the tumour[J].Eur J Nucl Med Mol Imaging,2006,33(5):624.

[26] Ha S,Lee HY,Kim SE.Prediction of response to neoadjuvant chemotherapy in patients with breast cancer using texture analysis of18F-FDG PET/CT[J].J Nucl Med,2014,55:23.

[27] Kim JH,Ko ES,Lim Y,et al.Breast cancer heterogeneity:MR imaging texture analysis and survival outcomes[J].Radiology,2017，282(3):665-675.

[28] Parikh J,Selmi M,Charlesedwards G,et al.Changes in primary breast cancer heterogeneity may augment midtreatment MR imaging assessment of response to neoadjuvant chemotherapy[J].Radiology,2014,272(1):100-112.