結合PI-RADSv2.1磁共振引導下PSAD和年齡建立預測前列腺癌風險的預測模型

高寒，任冬，閆九松，徐光勇，張俊勇，姜慶

(重慶醫(yī)科大學附屬第二醫(yī)院泌尿外科，重慶 400010)

前列腺癌是中國老年男性較為常見的惡性腫瘤之一，2019年中國惡性腫瘤流行情況分析報告結果顯示，前列腺癌的發(fā)病率位居中國男性癌癥的第6位[1]。目前，前列腺活檢仍是診斷前列腺癌的金標準，但前列腺活檢是一項侵入性操作，可能會引起血精癥、尿潴留、血尿、感染和疼痛等并發(fā)癥[2]。前列腺特異性抗原(prostate specific antigen，PSA)的出現(xiàn)，極大地提高了前列腺癌篩查準確率，使前列腺癌死亡率明顯下降[3]。然而，前列腺增生、前列腺炎、直腸指檢和尿道操作等多種因素可致PSA檢測的可靠性受到一定影響[4]。因此，不能僅僅依靠PSA水平升高作為前列腺活檢指征。隨著前列腺影像報告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)(prostate imaging reporting and data system，PI-RADS)的推廣，賦予了前列腺磁共振有效的量化標準，其臨床應用價值已被眾多學者所認可。當前，有許多無創(chuàng)因素及檢查可預測前列腺癌的風險，如年齡、PSA、直腸指檢、前列腺特異性抗原密度(PSAD)、前列腺超聲和前列腺MRI。其中直腸指檢主要依靠主觀臨床判斷，因為它高度依賴臨床醫(yī)生的經驗，準確性欠佳。同時，有部分學者認為身體質量指數(shù)(body mass index，BMI)與前列腺癌具有一定關聯(lián)性，但目前并未有確切報道證實。目前，部分前列腺癌預測模型準確性欠佳。本研究通過分析經直腸超聲引導的前列腺活檢的患者的臨床數(shù)據(jù)、實驗室檢查和影像學特征，旨在建立簡化前列腺癌危險因素模型來提高前列腺癌預測的準確率，減少不必要的前列腺活檢及醫(yī)療資源的浪費。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2019年3月至2020年6月重慶醫(yī)科大學第二附屬醫(yī)院209例血清PSA≥4 ng/mL的患者為研究對象，患者平均年齡69.3歲。將患者隨機分為實驗組(n=135)和驗證組(n=74)。納入標準：(1)男性；(2)完成前列腺多參數(shù)MRI檢查；(3)經直腸超聲至少有12個核心的引導性前列腺活檢；(4)在進行MRI及活檢之前，未采取任何藥物或已知會影響PSA的手術，且完成MRI與穿刺時間間隔不超過1個月。排除標準：(1)圖像質量低和活檢數(shù)據(jù)丟失；(2)不愿意參與本次研究者；(3)缺失完整病理報告者；(4)重復前列腺穿刺者。

1.2 方法

1.2.1 資料收集 數(shù)據(jù)收集包括患者的姓名、年齡、入院時間、血清總PSA(tPSA)、血清游離PSA(fPSA)、f/tPSA、PI-RADS v2.1分數(shù)及Gleason評分。通過多參數(shù)MRI的前列腺體積，計算前列腺特異性抗原密度(PSAD)。

1.2.2 前列腺多參數(shù)MRI和經直腸超聲引導的前列腺活檢 前列腺多參數(shù)MRI分別由兩位具有前列腺影像診斷經驗的影像學診斷醫(yī)師采用雙盲法以PI-RADS v2.1對受檢者圖像及病灶進行評分；經直腸超聲引導的前列腺活檢分別由兩位具有豐富病理診斷經驗的醫(yī)師采用雙盲法按2016版WHO/ISUP分級分組系統(tǒng)標準進行評分。

1.3 統(tǒng)計學分析

2 結果

2.1 兩組患者一般資料比較及前列腺癌風險因素分析

本研究總共評估209例男性患者，135例實驗組(81例非前列腺癌和54例前列腺癌)和74例驗證組(45例非前列腺癌和29例前列腺癌)。經直腸超聲引導的前列腺穿刺活檢，實驗組前列腺癌陽性檢出率54例(40%)，驗證組陽性檢出率29例(35%)；≥65歲患者活檢陽性率高于<65歲患者(48.8%vs.14.6%，P<0.05)。實驗數(shù)據(jù)不符合正態(tài)分布采用秩和檢驗，單因素分析顯示隨著年齡、PSA、PSAD和PI-RADS v2評分增加和f/tPSA的降低，前列腺癌的風險顯著增加(P<0.05)。見表1。

表1 兩組患者一般資料比較

2.2 各影響因素與前列腺癌篩查率的相關性

為了進一步評估上述影響因素對前列腺癌篩查的影響，對所有與前列腺癌有顯著關系的變量進行逐步邏輯回歸分析。結果發(fā)現(xiàn)，年齡、MRI引導下PSAD和PI-RADS v2.1分數(shù)與前列腺癌的篩查準確率相關(P<0.05)，而與PSA及f/tPSA差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05)，該模型的預測準確性為85.9%。見表2。

表2 各影響因素二元邏輯回歸分析

2.3 預測模型建立及性能評估

本研究通過二元邏輯回歸分析建立了相應的列線圖和校準圖用于預測前列腺癌。為了使模型更便捷，將年齡劃分為<65歲及≥65歲，最終對于預測前列腺癌的校準圖感到滿意。ROC曲線顯示前列腺癌預測模型的AUC為0.912(95%CI=0.833～0.889)。見圖1及圖2。

2.4 臨床決策曲線分析

臨床決策曲線分析顯示，所建前列腺癌預測模型較單獨使用PSAD或PI-RADS評分在整個范圍內都具有較高的凈收益(P<0.05)。見圖3。

2.5 預測模型的驗證

驗證組外部驗證顯示，所建前列腺癌預測模型的AUC為0.883(95%CI：0.800～0.848)，表明該預測模型有良好的效能。見圖4。

3 討論

目前，對早期前列腺癌患者的初篩主要是基于PSA檢查[5]，為避免前列腺癌漏診，通常推薦PSA升高患者進行前列腺穿刺活檢[6]。自20世紀90年代開始，血清PSA檢測被廣泛應用于前列腺癌篩查。與健康人群相比，前列腺癌患者的血清PSA通常會有所升高，但含量在前列腺炎和前列腺操作(如直腸指檢、前列腺按摩和尿管插入術)的患者中也可能升高[7]。直腸指檢雖也可以用作前列腺癌的篩查方法，但它過多依賴于檢查者的主觀判斷，不利于減少誤差。

目前，越來越多的學者認為PSAD能提高前列腺癌篩查和診斷能力[8]，因為PSA可能受前列腺體積影響。本研究也認為，前列腺體積可能是前列腺癌的危險因素，故PSAD作為影響因子納入研究[9-10]。同時，根據(jù)現(xiàn)有文獻報道及臨床實踐，選擇了目前最為廣泛使用的前列腺癌檢查作為影響因子[11-13]。文獻表明，前列腺癌的檢出率與年齡存在重要的聯(lián)系，前列腺癌的風險隨著年齡的增長而升高，其中40～79歲前列腺癌的發(fā)病率及死亡率呈急劇上升趨勢。根據(jù)文獻及目前對老年人的定義，本研究將年齡分為<65歲和≥65歲[14-15]。MRI目前已成為前列腺癌篩查的重要工具之一，前列腺的多參數(shù)MRI顯示出了對于前列腺癌診斷和治療策略的強大潛力。早前的報道表明，多參數(shù)MRI診斷前列腺癌的性能較CT和常規(guī)超聲檢查具有較明顯優(yōu)勢。PI-RADS)2.1版已于2019年發(fā)布，該評分系統(tǒng)可用于識別臨床上重要的前列腺癌和部分良性病變。大量研究者對PI-RADS v2.1也進行了深入討論及研究，表明該評分系統(tǒng)有助于檢測前列腺癌[16-17]。PI-RADS v2.1具有明確的前列腺活檢參考標準，在使用PI-RADS進行前列腺癌的預測評估中，不同的放射線醫(yī)師具有良好的重復性[18]。因此，本研究使用PI-RADS v2.1作為MRI診斷可最大程度地減少系統(tǒng)誤差，使篩選結果更加可靠。PI-RADS v2.1提供了有關前列腺活檢的重要觀察結果，可據(jù)此將有不同評分的患者進行再次分組。直腸指檢雖也可以用作前列腺癌的篩查方法，但它過多依賴于檢查者的主觀判斷，不利于減少誤差。本研究最終將年齡、PSA、PSAD和PI-RADS v2.1評分納入了預測模型。

前列腺穿刺活檢是有創(chuàng)性檢查，同時會增加患者痛苦及費用，還可能會伴發(fā)疼痛、血尿和感染等并發(fā)癥[19-20]。目前PSA會受多種多因素影響，使部分非前列腺癌患者也接受了前列腺活檢。因此，需要尋找進一步改善前列腺癌檢測的方法。此外，為了使預測模型更加準確，無創(chuàng)且易于使用，本研究在預測模型中減少了部分檢測方法。本研究中，ROC曲線顯示，預測模型的AUC在實驗組中為0.912(95%CI=0.833～0.0.889)，在驗證組的AUC為0.883(95%CI=0.800～0.848)，表明該預測模型是前列腺癌有效的篩查方法。從臨床決策曲線可見，相比于單獨使用PI-RADS v2.1評分或PSAD，將年齡、PI-RADS v2.1及PSAD結合的預測模型具有更高的預測效能。另外，既往研究[21]表明，PSA水平及PI-RADS v2.1評分與前列腺癌惡性程度呈正相關[22]。本研究也顯示，評PI-RADS v2.1分系統(tǒng)與WHO/ISUP評分系統(tǒng)呈低正相關(r=0.502，P<0.01)。盡管該評分系統(tǒng)與前列腺癌的惡性程度有一定的關系，但仍不足以預測前列腺癌的惡性程度，需要更多的臨床樣本及數(shù)據(jù)進一步深入研究。

綜上所述，本研究建立的預測模型提高前列腺癌的檢測方法，減少了前列腺不必要的活檢，可作為臨床實踐中的參考指標。