多模態影像學對肝細胞肝癌微血管侵犯診斷的研究進展

陳璨 綜述 易文中 審校

肝細胞肝癌(hepatocellular carcinoma,HCC)是我國第四常見的惡性腫瘤，具有發病率高、致死率高的特點[1]。HCC早期發病隱匿，患者確診時多已進展至局部晚期或發生轉移。目前肝切除術及肝移植是治療HCC的有效方法，其術后5年復發率分別高達70%、25%[2,3]，患者總體生存率不高。近年來，微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)對肝癌的影響受到關注,是判斷肝癌生物學行為、侵襲性和預后等方面的研究熱點，MVI肝癌患者的術后生存率顯著低于無MVI肝癌患者[4]，因此MVI的早期診斷對提高患者生存率尤為重要。尋找一種有效、無創性的方法以協助或代替程序性的病理活檢來診斷MVI，幫助臨床醫生制定更合適的決策，篩選出適合肝移植的患者，具有重要意義。本文對近年來影像學在MVI診斷方面的研究進展情況進行綜述。

MVI診斷標準

血管侵犯(vascular invasion，VI)包括大血管侵犯和微血管侵犯，均是影響肝癌預后的因素。大血管侵犯指的是在影像學圖像或術后病理檢查中可肉眼辨識的血管受侵[5]，微血管侵犯為肉眼無法觀察到的小血管內癌栓，僅在顯微鏡下內皮細胞襯覆的脈管腔內發現成團的癌細胞，多見于癌周組織內門靜脈的小分支，偶爾可見于肝靜脈、肝動脈、膽管及淋巴管的小分支內。大數據統計發現HCC伴發MVI的發生概率約25.3%[6]。2017年更新的《原發性肝癌診療規范》中指出MVI是病理學概念，并且明確了病理取材要求及分級標準，采用“7”點基線法對癌組織進行取材，在腫塊內部至少取材一塊，在腫瘤的3點、6點、9點及12點方向癌與癌旁組織交界處1:1取材，對距離腫瘤邊緣<1 cm處近癌組織及距離腫瘤邊緣>1 cm遠癌組織內分別取材[7]。病理學上對MVI的危險性進行了分類：M0為未發現MVI；M1(低危組)<5 MVI/每高倍鏡，發生于近癌組織(<1 cm)；M2(高危組)為>5 MVI/每高倍鏡或MVI發生于遠癌組織(>1 cm)。MVI等級越高，患者預后越差。《原發性肝癌診療規范》提出MVI應當作為常規病理學檢查指標，是評估HCC患者復發風險以及臨床治療方案選擇的重要參考依據。

肝癌MVI診斷的影像學研究進展

1.腫瘤形態學特征

HCC大小、數量、形態、邊緣是否光滑及包膜的完整性等征象可以為MVI術前診斷提供重要幫助。Yamashita等[8]報道當腫瘤直徑≥2 cm時，MVI發生率明顯增高，在Granata等[9]的實驗中對比分析多個危險因素，發現腫瘤的多結節性是預測MVI的獨立因素，準確率達79%。根據HCC邊緣是否光滑將其分為兩種類型：①平滑邊緣；②非平滑邊緣(邊緣局限性向周圍組織凸起和呈花邊狀向周圍組織凸起)。HCC邊緣不光滑是MVI的重要預測因素，相對于平滑的邊緣，后者發生MVI的可能性更高。Chou等[10]對102例肝癌患者手術前行CT掃描并與術后病理結果對比，結果顯示非光滑腫瘤邊界與MVI顯著相關，其敏感度為81.7%，特異度為88.1%。另一項研究將MVI病理學上的實際位置與影像圖像所示非平滑邊緣凸起的位置進行對比分析，兩者總體對應率為73.5%，非平滑邊緣診斷MVI的準確率達84.3%[11]。HCC假包膜的存在與MVI的關系存在異議，以往認為纖維包膜的存在是一道潛在的物理屏障，可以阻擋癌細胞對癌周組織的浸潤，但Witjes等[12]報道了肝癌假包膜的存在與MVI和預后不良相關,因此肝癌假包膜與MVI的關系尚需要進一步的大數據研究。臨床上采用的常規影像學檢查方法，如超聲、CT、MRI對HCC的形態改變進行評估，測量方法直接、簡單，在不同的影像設備中具有同一性，但其影像學表現不僅缺乏特異性，且由于影像圖像質量良莠不齊，對部分灰色區域的病變組織判斷存在主觀偏差，使用軟件程序來評估腫瘤形態特征可能是未來的研究方向。

2.動態增強MRI

MVI多發生于門靜脈的小分支內，造成肝組織局部血流動力學改變，通過動態增強磁共振(dynamic contrast enhanced-MRI,DCE-MRI)可顯示出腫瘤及其鄰近肝組織的血供信息。Kim等[13]對50例小肝癌患者進行術前DCE-MRI掃描并與術后病理結果進行對比分析，結果顯示約1/3的患者具有MVI，均表現為典型的肝細胞肝癌的影像信號特點，即增強掃描動脈期腫瘤明顯強化，門脈期強化快速消失，呈典型的“快進快出”表現；研究結果表明增強掃描中具有典型肝癌成像特征不僅可幫助診斷HCC且伴有MVI的概率更高。癌周區域是腫瘤生物學行為代表區，汪禾青等[14]對HCC邊緣肝組織的強化特點進行分析，發現動脈期瘤周強化是評估MVI的獨立危險因素，該結果產生的原因可能為癌細胞引起周圍的微小血管閉塞，腫瘤周圍肝組織內的血流動力學情況發生改變，門靜脈血流減少，動脈血流代償性增加，導致動脈期瘤周肝組織出現異常強化。

釓塞酸二鈉(Gd-EOB-DTPA)是新型肝臟磁共振對比劑，具有細胞外和肝膽期特異性雙期成像的特點。正常肝組織肝竇膜表面存在有機陰離子轉運多肽(organic anion-transporting polypeptides,OATP8)及多重耐藥蛋白(multidrug resistance protein,MRP2)，在移行期及肝膽期(hepatobiliary phase,HBP)攝取Gd-EOB-DTPA，肝實質表現為均勻高信號，腫瘤組織不含正常肝細胞，不能攝取對比劑而表現為低信號[15]。一項Mate分析指出肝膽期腫瘤邊緣外側肝實質內不規則、楔形、火焰形的低信號帶，可以作為MVI的預測因子[16]，其理論基礎為MVI改變了腫瘤周圍的血流灌注，肝細胞肝竇膜上相關轉運蛋白失活，造成瘤周肝組織攝取對比劑量減低，呈相對低信號。Lee等[17]研究發現肝膽期瘤周低信號診斷MVI的特異度較高(93.2%)，但靈敏度較低(38.3%)，Gd-EOB-DTPA因其穩定、安全的診斷性能逐漸成為肝膽系統MRI增強成像的首選，結合各種磁共振擴散成像技術有望解決靈敏度偏低這一問題。

3.擴散加權成像

磁共振擴散加權成像(diffusion weighted imaging,DWI)是目前唯一觀察活體內水分子微觀運動的成像方法，b值與信號強度呈單指數函數關系，表觀擴散系數(apparent diffusion coefficient,ADC)值用于量化水分子擴散運動幅度。相關研究表明ADC值預測MVI具有潛在價值，MVI陽性組的肝癌ADC值低于MVI陰性組，當以ADC值≤1.33×10-3mm2/s為閾值時，診斷靈敏度為75.0%，特異度為68.2%[18]；推測具有微血管浸潤的肝細胞癌ADC值減低的原因與腫瘤細胞成分增多，正常的肝細胞膜完整性破壞，門靜脈受侵導致毛細血管血流灌注減少有關。Yang等[19]對雙灶性的肝癌患者進行研究分析，研究結果表明當同一肝癌患者兩個癌灶的ADC值相似時，MVI的發生率明顯提高,肝癌雙病灶之間ADC值的一致性可以幫助預測MVI。

4.體素內不相干運動

Bihan等[20]首次提出基于體素內不相干運動(intravoxel incoherent motion,IVIM)的雙指數模型，該技術對多個b值與信號強度呈雙指數函數關系，有效分離并分別提取活體組織內水分子的真性擴散運動和微循環灌注所形成的假性擴散運動，IVIM的參數值相比ADC值具有更好的可重復性[21]。Zhao等[22]發現真性擴散系數D值在HCC患者MVI陽性組中顯著減低(P=0.007)，D值是MVI的獨立預測因子，當D值≤1.16×10-3mm2/s時，可有效預測MVI，其敏感度和特異度分別為66.7%和88.9%。

5.擴散峰度成像

擴散峰度成像(diffusion kurtosis imaging，DKI)以非高斯分布模型為基礎，相比傳統的擴散技術更符合真實生物體內水分子運動。Wang等[23]利用DKI技術評估HCC的微血管侵犯，顯示具有MVI的HCC的平均峰度(mean kurtosis,MK )升高，差異有統計學意義，當MK截取值為0.917時，曲線下面積(area under curve,AUC)為0.784。MK代表所有空間各梯度方向擴散峰度平均值，與興趣區結構復雜程度相關，MVI陽性組MK值升高的原因可能為腫瘤栓子和癌細胞簇在門靜脈、肝靜脈分支聚集，限制了組織內水分子的運動，另一方面MVI也造成癌細胞在微環境中的滲透和傳播，腫瘤細胞的增殖可能改變局部的解剖結構，引起了組織的出血和壞死。功能MRI發展迅速，但也有其弊端，需要在常規掃描計劃中添加新的序列，延長掃描時間，且圖像分辨率欠佳，因此解剖信息及功能代謝相融合的影像方法可能是未來研究的方向。

6.核醫學

腫瘤組織相比正常組織來說代謝活動活躍，會吸收更多的放射性核素。近年來，18氟-氟代脫氧葡萄糖(fluorine-18-fluorodexyglucose,18F-FDG)進行正電子發射斷層掃描(positron emission tomography,PET)技術應用于HCC微血管浸潤的診斷成為研究熱點。王玉濤等[24]對51例患者行術前18F-FDG PET/CT掃描，結果顯示21例HCC伴有MVI的患者PET顯像的陽性率高于不伴有MVI患者，18F-FDG攝取率可幫助預測HCC術后生存率。Hyun等[25]通過18F-FDG PET/CT成像上原發腫瘤與正常肝臟的標準化吸收值比(tumor-to-normal liver standardized uptake value ratio,TLR)測量腫瘤FDG親和力,當TLR以1.3為截斷值時，是診斷MVI的最佳預測因子，敏感度為85.5%，特異度為54.9%，AUC為0.704。Kobayashi等[26]采用癌組織最大標準化攝取值(maximum standardized uptakevalue,SUVmax)≥3.2作為MVI的獨立預測因子，診斷敏感度為77.8%，特異度為74.5%。但核醫學掃描由于其輻射量較高、價格昂貴，國內應用的醫院較少，難以臨床普及。

7.放射基因學

放射基因學技術將CT與基因檢查結合，可在影像圖像上顯示有靶基因的腫瘤組織，可幫助探索其發生機制。Suddp等[27]從HCC中提取特定微血管侵犯放射學基因(mdiogenomic venous invasion，RVI)，作為MVI生物標記物。RVI是來自于靜脈侵犯基因表達系統的特定基因，它和許多不同的生物進程相關，包括血管生成、細胞增殖、基質入侵等。在157例肝癌病例中，應用RVI術前診斷MVI的準確率為89．0%，敏感度為76%，特異度為94%。

8.影像組學

影像學圖片灰階變化的特點限制了微觀信息的獲取，影像組學通過計算機算法提取定量圖像特征，提取高維圖像特征，廣泛應用于HCC術前評估腫瘤分化的研究中[28]。Granata等[9]研究發現HCC的病理分級與MVI的發生呈正相關，所以影像組學人工智能作為計算穩定、重復性高的新型技術為我們分析MVI相關影像學特征提供了新的方向。Feng等[29]通過從增強MRI圖像中提取出腫瘤中心區和周邊區的相關組學特征，建立術前預測MVI的模型，該模型在術前診斷MVI性能方面優于僅基于腫瘤內組學特征提供的模型，ROC曲線下面積為0.830，診斷敏感度和特異度分別為90%、75%。Zhu等[30]利用增強MRI圖像的紋理分析來評估MVI，發現動脈期圖像是幫助預測HCC有無MVI的最佳序列，IVIM的直方圖分析數據證實，D值的第5個百分位數在診斷MVI中具有最高的準確度[31]。利用超聲原始射頻信號(original radio frequency,ORF)結合信息分析處理技術的組學算法，預測MVI的性能優于傳統基于超聲灰度圖像的算法，預測MVI的曲線下面積、診斷準確度、敏感度和特異度分別為95.01%、92.86%、85.71%、100%[32]。影像組學是傳統計算機輔助診斷、深度學習方法和人類技能的結合，目前面臨的最大問題是難以實現標準化統一[33]。

多模態影像學聯合診斷MVI

MVI的出現可能是由于復雜的生物過程及各種致病因素的相互作用引起的，以上單一征像診斷的特異度較高，但敏感性度卻差強人意，因此構建模型或評分系統是解決單個因素不足的研究方向。Zhao等[34]利用術前增強CT圖像建立術前預測HCC MVI的模型，基于瘤內動脈、非結節性肝癌、不完整的腫瘤包膜三個MVI的危險因素構建預測模型，陽性預測值和陰性預測值分別為76.5%、88.0%。Shirabe等[35]利用CT掃描提供的HCC形態學信息和PET提供的腫瘤功能代謝信息，構建腫瘤的大小、血清去γ-羧基凝血酶原(serum des-gamma-carboxy prothrombin,DCP)以及最大標準攝取值(SUVmax)的評分系統來預測MVI，獲得了較高的敏感度(100%)及特異度(90%)。相較于單一的影像征象和單獨的影像方法，多模態聯合診斷性能更佳。臨床指標如甲胎蛋白、血小板水平、中性粒細胞等也陸續被發現與MVI的發生發展相關，Lei等[36]將腫瘤大小、邊緣、結節數、強化方式等影像學指標與甲胎蛋白值、血小板計數、乙肝病毒載體數相結合，共同納入列線圖分析，結果發現得分>200的患者發生MVI的風險顯著增高。Zhang等[37]先從MRI圖像上提取整個腫瘤及瘤周雙區域放射學特征，并評估出最優放射組學特征，采取多因素回歸法分析最優放射組學特征、放射學征象及相關臨床變量在內的諾莫圖，這一模型對HCC MVI的預測具有較好的臨床實用性。放射學諾莫圖作為HCC微血管侵犯的可視化預測工具，在可預見的未來會有廣泛的應用前景。

展望

隨著影像醫學的不斷發展，新型影像技術應用于術前預測MVI，可提高診斷準確度，將新型肝癌相關實驗室指標、臨床炎癥指標及肝癌病理分級納入多模態影像學預測模型，可進一步完善診斷評分系統。精準影像是發展的必然趨勢，影像學特征與微血管內瘤細胞團的確切位置相關聯是今后的研究方向，多模態影像學的價值將被全面發掘，存在的問題也將得到進一步解決。