基于高分辨率CT圖像特征及紋理參數分析肺腺癌TRIM28、LAPTM4B表達的危險因素

王慧，閆圓圓，鞏貫忠，李娜

肺癌在我國的發病率和病死率呈逐年上升趨勢[1]，然而，肺癌的發展、發展機制非常復雜，迄今尚未完全明確。近年來，已有眾多研究報道了與肺腺癌病理及預后有關的分子標志物，如三結構域蛋白28(tripartite motif-containing protein 28，TRIM28)和溶酶體相關4次跨膜蛋白B(lysosome-associated protein transmembrane-4 beta，LAPTM4B)[2，3]。之前的研究顯示，TRIM28和LAPTM4B表達升高預示著乳腺癌、胃癌和肺腺癌等多種腫瘤的預后不良[3-5]。因此，研究這些分子標志物在癌組織中的表達，有助于評估患者預后及制定臨床治療方案。然而，目前對這些分子標志物的檢測需通過手術或活檢獲得活體組織標本，結合病理診斷結果才能完成，因此具有滯后性和有創性等局限性；而且對部分患者來說，其難以接受手術或活檢，或者獲取的樣本量過少而無法進行有效檢測。高分辨率CT圖像和CT紋理分析具有方便、快速、無創等優點，被廣泛應用于肺腺癌的診斷和療效評估中。然而目前還未有研究探討高分辨率CT圖像特征和CT紋理參數在預測肺腺癌預后分子標志物表達中的作用。因此，本研究旨在通過探討肺腺癌高分辨率CT圖像特征和CT紋理參數與TRIM28、LAPTM4B蛋白表達間的關系，以期為盡早無創性預測肺腺癌預后及選擇疾病治療方案提供影像學參考思路。

材料與方法

1.病例資料

納入2018年3月-2021年3月在山東中醫藥大學第二附屬醫院就診并行手術治療的肺腺癌患者作為研究對象，術中取患者的肺腺癌組織和癌旁正常組織，立即用石蠟密封保存。病例納入標準：①術前行高分辨率CT檢查；②術前未進行過放、化療等抗腫瘤治療；③經組織病理學確診為肺腺癌。病例排除標準：①患有嚴重心、腦、肝、腎疾病或合并其他部位腫瘤；②患有其他肺部疾病，如肺炎、肺氣腫、肺結核等；③影像學或組織病理學資料不完整。最終，本研究共納入182例患者，其中男86例，女96例，年齡范圍28～78歲，平均(61.36±8.72)歲。本研究獲得了醫院倫理委員會的支持，所有患者均自愿參加本研究，并簽署了書面知情同意書。

2.檢查方法及圖像分析

CT檢查采用德國Siemens 64層螺旋CT掃描設備，患者取仰臥位，屏氣后進行掃描，掃描范圍為肺尖以上至膈肌水平以下，掃描參數：管電壓120 kV，管電流300 mAs，螺距0.828～0.875，旋轉時間為每周0.5～0.8 s，掃描層厚5 mm，層間距5 mm，肺窗窗寬1400 HU，窗位-600 HU，縱隔窗窗寬350 HU，窗位40 HU，重建間隔1 mm。

由2位副主任以上醫師采用雙盲法觀察及分析CT圖像，當結果出現分歧時，和第3位主任醫師商討后確定最終結果。根據圖像記錄腫瘤大小、邊界，觀察有無分葉征、毛刺征、血管集束征、胸膜牽拉征、空氣支氣管征及空泡征等特征。然后將圖像以DICOM格式傳至工作站，調整圖像窗寬、窗位，使圖像參數保持一致，利用PyRadiomics軟件進行分析和紋理提取。由2位放射科醫生沿病灶輪廓手動勾畫感興趣區，排除血管、肺不張和空洞區域。最終由軟件自動生成一系列圖像紋理參數值，查閱及參考之前的文獻[6，7]，本研究納入以下7個紋理參數：偏度、平均值、熵值、能量、峰度、均質性和自相關，將2位醫生測量參數的平均值作為最終值記錄。

3.TRIM28、LAPTM4B的表達狀態檢測及判斷

采用免疫組織化學法檢測肺腺癌組織和癌旁正常組織中的TRIM28和LAPTM4B表達水平。由2位經驗豐富的病理學醫師應用雙盲法對結果進行評估，當結果出現分歧時，和第3位主任醫師商討后確定最終結果。TRIM28和LAPTM4B主要定位于細胞核，染色強度計分：無染色得分0，弱染色得分1，中等染色得分2，強染色得分3。陽性細胞百分比計分：<5%計為0分，5%～25%計為1分，26%～50%計為2分，51%～75%計為3分，>75%計為4分。最終評分為染色強度評分與陽性細胞百分比計分的乘積，得分0～5分表示低水平表達，6～12分表示高水平表達。

4.統計學處理

采用SPSS 22.0軟件進行統計學分析。計量資料以均數±標準差表示，采用t檢驗進行組間比較；計數資料以頻數和百分比表示，采用χ2檢驗進行組間比較。對肺腺癌CT圖像特征進行賦值，包括腫瘤最大徑(≤10 cm=0；>10 cm=1)、腫瘤邊界(光整=0；不光整=1)、分葉征(無=0；有=1)、毛刺征(無=0；有=1)、血管集束征(無=0；有=1)、胸膜牽拉征(無=0；有=1)、空氣支氣管征(無=0；有=1)、空泡征(無=0；有=1)，然后對單因素中有統計學意義的變量進行多因素二元Logistic回歸分析。以P<0.05為差異有統計學意義。

結 果

1.肺腺癌組織與癌旁組織的TRIM28、LAPTM4B表達水平比較

TRIM28和LAPTM4B在肺腺癌組織中的表達水平顯著高于癌旁正常組織，兩組間表達水平比較差異均有統計學意義(P值均<0.001，表1)。

表1 兩組織的TRIM28、LAPTM4B表達水平比較 (例)

2.不同TRIM28表達水平肺腺癌患者的CT圖像特征和紋理參數比較

高分辨率CT圖像中的腫瘤邊界、分葉征、毛刺征和胸膜牽拉征與TRIM28的表達水平有關，TRIM28高表達者中出現腫瘤邊界不規整、分葉征、毛刺征和胸膜牽拉征的比例顯著高于低表達者，差異均有統計學意義(P值均<0.05，圖1、表2)。CT紋理參數中的峰度和均質性與TRIM28的表達水平有關，TRIM28高表達者峰度顯著高于低表達者，而TRIM28高表達者的均質性與低表達者相比顯著降低，差異均有統計學意義(P值均<0.05，表2)。

表2 不同TRIM28表達水平肺腺癌患者的CT圖像特征和紋理參數

3.不同LAPTM4B表達水平肺腺癌患者的CT圖像特征和紋理參數比較

高分辨率CT圖像中的分葉征、毛刺征、血管集束征和空氣支氣管征與LAPTM4B表達水平有關，LAPTM4B高表達者中出現分葉征、毛刺征、血管集束征和空氣支氣管征的比例與低表達者相比顯著升高，差異均有統計學意義(P值均<0.05，圖2、表3)。CT紋理參數中的峰度和熵值與LAPTM4B的表達水平有關，LAPTM4B高表達者的峰度和熵值與低表達者相比顯著升高，差異均有統計學意義(P值均<0.05，表3)。

表3 不同LAPTM4B表達水平肺腺癌患者的CT圖像特征和紋理參數

4.肺腺癌組織TRIM28、LAPTM4B表達水平的多因素Logistic回歸分析

以TRIM28、LAPTM4B表達水平分別作為因變量(低表達=0；高表達=1)，自變量為單因素分析結果中有統計學意義的變量，進行多因素二元Logistic回歸分析。結果顯示，出現腫塊邊界不光整、分葉征及CT紋理參數中的峰度及均質性降低是TRIM28高表達的獨立危險因素(P值均<0.05)；出現分葉征、血管集束征及CT紋理參數中的熵值和峰度升高是LAPTM4B高表達的獨立危險因素(P值均<0.05，表4)。

表4 多因素Logistic回歸分析結果

討 論

本研究探討了高分辨率CT圖像特征和CT紋理參數與肺腺癌預后分子標志物TRIM28、LAPTM4B蛋白表達間的關系，結果顯示，高分辨率CT圖像特征及CT紋理參數與肺腺癌TRIM28、LAPTM4B的蛋白表達水平密切相關，因此，高分辨率CT有助于早期制定肺腺癌患者的臨床治療方案及無創性預測患者預后。

本研究在肺腺癌組織與癌旁正常組織中比較了TRIM28、LAPTM4B蛋白的表達水平，結果顯示，TRIM28、LAPTM4B蛋白在肺腺癌組織中的表達水平顯著高于癌旁正常組織，這與之前的研究結果一致[2,5]。TRIM28具有多種生物活性，包括誘導基因沉默、促進細胞增殖和分化、促進腫瘤轉化、抑制凋亡、促進DNA修復和保護基因組完整性等功能[5]。相關研究表明，TRIM28表達上調預示著肺癌患者的預后不良[5]。Wang等[2]的研究表明，LAPTM4B在表皮生長因子受體(epidermal growth factor receptor,EGFR)促進的肺腺癌細胞增殖、遷移和侵襲以及吉非替尼誘導的細胞凋亡中起重要作用，并且可作為肺腺癌的潛在治療靶標和預后分子標志物。因此，應用高分辨率CT和CT紋理分析等無創性檢查方式預測肺腺癌預后分子標志物TRIM28和LAPTM4B的表達狀態，對選擇疾病治療方案和改善患者預后具有重要意義。

本研究對高分辨率CT圖像特征、紋理分析參數與肺腺癌分子標志物表達水平間的關系進行了單因素和多因素Logistic回歸分析。最終的結果顯示，CT圖像特征中的腫塊邊界不光整、分葉征是TRIM28高表達的獨立危險因素，分葉征、血管集束征是LAPTM4B高表達的獨立危險因素；CT紋理分析參數中的峰度、均質性是TRIM28高表達的獨立危險因素，峰度、熵值是LAPTM4B高表達的獨立危險因素。

CT是診斷胸部病變最常用的檢查方式之一，在評估肺癌分期和治療效果中具有重要價值。之前的研究顯示，腫塊邊界規整的腫瘤可能有包膜，手術中較易切干凈，而邊界不規則的腫瘤往往為浸潤性，因此惡性程度較高，預后較差[8]。分葉是指腫瘤的輪廓表面常呈現起伏不平的多個弧形，而并非呈現規則的圓形或橢圓形，形似多個融合在一起的結節。鄭宵陽等[9]的研究表明，分葉征的出現預示著磨玻璃結節樣肺腺癌患者的預后不良。血管集束征是由于腫瘤細胞釋放的血管內皮生長因子等多種刺激因子促進血管生成，從而改變血管構形，最終導致血管壁因牽拉而出現的血管集束現象。相關研究表明，血管集束征與肺腺癌的浸潤性密切相關，而肺腺癌的浸潤程度越高，患者的預后也相對較差[10]。因此，CT圖像特征中的腫塊邊界不規整、分葉征和血管集束征對于預測肺腺癌預后具有重要價值。

肺紋理分析技術通過借助計算機的運算分析圖像像素的分布規律及特征，可反映病變內的異質性和病變之間的細小差異[11]，已被證實在肺腺癌組織學分化程度和隱匿性淋巴結轉移的診斷等方面具有重要價值[6]。峰度和平均值是紋理分析的一階統計參數，主要描述灰度直方圖的分布特征。能量和熵值是紋理分析的二階統計參數，能量反映了圖像灰度分布均勻程度及紋理粗細度，當圖像均勻時能量較大。熵是圖像具有信息量的度量，反映紋理的非均勻程度或復雜程度，若紋理復雜，熵值大；反之，若圖像中灰度均勻，共生矩陣中元素大小差異大，熵值小。之前的研究顯示，惡性腫瘤生長過快，容易出現囊變、壞死，導致腫瘤內部結構不均勻，其像素灰度變化幅度較大、分布規則較亂，從而也預示著較差的預后[7]。之前的研究也表明，CT紋理參數中的峰度、能量、自相關和熵值是非小細胞肺癌患者EGFR突變的獨立預測參數，而EGFR突變與肺癌患者預后密切相關[6]。

綜上所述，高分辨率CT圖像特征及CT紋理參數與肺腺癌TRIM28、LAPTM4B的蛋白表達水平有關，有助于早期制定臨床治療方案和無創性預測患者預后。