放大窄帶成像內鏡JNET分型在結直腸腫瘤中的臨床應用

邱全興,湯 瑜,胡學軍,袁 保

(南京中醫藥大學附屬江陰醫院,江陰市中醫院,江蘇 無錫 214400)

結腸鏡可實時判斷直腸腫瘤的良惡性以及浸潤深度,對于選擇合適的治療方案至關重要[1]。以黏膜下層(SM)1 000 μm為界,若結直腸病灶黏膜下層浸潤深度≤1 000 μm,極少有淋巴結轉移,可行內鏡下切除;若病灶黏膜下層浸潤深度>1 000 μm時,淋巴結轉移風險較大,需要外科手術[2]。放大窄帶成像內鏡(ME-NBI)通過“電子染色”,能清晰顯示病灶表面微血管及腺體結構,判斷病灶良惡性質及浸潤深度,為精準的治療提供依據。近年來,日本窄帶成像技術專家小組(JNET)在國際結直腸內鏡(NICE)[3]分型等基礎上,提出了JNET內鏡分型[4],國內相關研究較少。本研究主要探討在結直腸腫瘤性病變中JNET分型的臨床應用價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析2021年1月—2022年6月結直腸病患者85 例,其中男54 例,女31 例;年齡29～73 歲,平均年齡62.8 歲。共入組106 處結直腸病灶,其中直腸35 處,乙狀結腸18 處,降結腸5 處,脾曲3 處,橫結腸18 處,肝曲7 處,升結腸12 處,回盲部8 處。

納入標準:在江陰中醫院內鏡中心行結腸鏡檢查并有病理診斷的結直腸腫瘤。排除標準:進展期結直腸癌;炎癥性腸病;家族遺傳性息肉病;內鏡圖片模糊,無法分辨表面血管、腺體結構者;無明確術后病理者。本研究經江陰市中醫院倫理委員會審批通過。

1.2 方法

1.2.1 器材

日本Olympus CV-290主機及Olympus CF-HQ290L高分辨率電子結腸鏡。

1.2.2 采集圖片

白光內鏡進鏡至回盲部,退鏡仔細觀察,發現病灶后,切換至窄帶成像放大模式,觀察病灶微血管與表面腺體形態,必要時予以內鏡下染色。

1.2.3 診斷標準

按照JNET分型標準[4],依據病灶表面微血管及腺體結構,分為4型(見圖1)。1型:血管結構不可見,或與周圍血管一致,表面呈規則黑點或白點,提示增生性息肉(HP)或鋸齒狀息肉(SSP)。2A型:病灶表面微血管粗細均勻、分布規則,表面結構分布規則,提示低級別上皮內瘤變(LGIN)。2B型:病灶表面微血管粗細不一、分布不規則,表面結構模糊或不規則,提示高級別上皮內瘤變(HGIN)、黏膜下淺層癌(SM-S)。3型:病灶表面微血管結構稀疏,可見中斷或增粗的血管,病灶表面為無結構區域,提示黏膜下深層癌(SM-D)。內鏡下預測為非早癌的分型為JNET 1型、2A型,預測為早癌的分型為JNET 2B型、3型,兩者對應關系稱為診斷一致性。

圖1 JNET分型

1.2.4 病理診斷

按照維也納分類[5]和第5版WHO腫瘤分型[6]進行分類。高級別上皮內瘤變、黏膜內癌、黏膜下癌統稱早癌。以黏膜下層1 000 μm為界,黏膜下層浸潤深度≤1 000 μm為SM-S;黏膜下層浸潤深度>1 000 μm為SM-D。

1.3 統計學方法

采用SPSS 24.0統計學軟件處理數據。以內鏡手術或外科術后標本病理為金標準,分別計算JNET分型診斷的準確性、特異性、敏感性、陽性預測值及陰性預測值。

2 結 果

2.1 病理情況

內鏡或手術后病理標本提示:非早癌病例70 例,其中增生性息肉或鋸齒狀息肉10 例,低級別上皮內瘤變60 例;早癌病例36 例,其中高級別上皮內瘤變21 例,黏膜下淺層癌7 例,黏膜下深層癌8 例。

2.2 JNET分型診斷結果

JNET各型診斷結直腸腫瘤的準確性、特異性、敏感性、陽性預測值及陰性預測值見表1和表2。

表1 JNET分型診斷及病理結果 單位:例

表2 JNET分型敏感性、特異性、準確率、陽性預測值及陰性預測值 單位:%

2.3 JNET分型對早癌及浸潤深度的預判

106 處結直腸病變病理診斷在JNET分型中的分布見表3。JNET對結直腸病變的早癌診斷的準確性、特異性、敏感性、陽性預測值以及陰性預測值分別為:82.08%,90.00%,66.67%,77.42%,84.00%;JNET 2B型對應SM-S及JNET 3型對應SM-D預測病灶病理符合率分別為21.43%(6/28)和100.00%(3/3)。

表3 不同病理診斷在各JNET分型中的分布 單位:例

3 討 論

結直腸癌發病率高居全球惡性腫瘤第3位,病死率高居第2位,是最常見的惡性腫瘤之一[7]。早發現、早診斷、早治療可以明顯降低結直腸癌的病死率。消化道黏膜發生癌變時,黏膜表面微血管形態及結構會發生特征性改變。最新研究發現[8],內鏡窄帶成像術(NBI)下病灶表現為JNET 2B型時,病理出現篩網狀結構,病灶表面結構及微血管變得密集復雜,因此在內鏡下表現為不規則表面結構及微血管;NBI下病灶表現為JNET3型時,病理呈現出纖維組織反應性增生、黏膜肌消失、癌性間質反應,此時病變部位癌性間質增多,代替正常組織,同時癌性結構增生復雜,導致在內鏡下呈現增粗或中斷的血管以及無結構區域。ME-NBI能清晰顯示黏膜表面微血管及腺管形態,評估病灶組織學類型及浸潤深度。基于此理論,先后出現NICE分型[3],山田分型[9]等多種分型標準。為準確、統一描述病灶的表面腺體及血管形態,日本NBI專家團隊近年提出JNET分型[4]。

目前實時判斷結直腸腫瘤性質及浸潤深度主要采用色素內鏡觀察病灶表面結構。色素內鏡存在一定缺陷:染色方法繁瑣,耗時長;現有的染色內鏡分型復雜,分類多,判斷結直腸腫瘤性質及浸潤深度準確率較低[10]。NBI操作簡單,只需通過按鍵即可一鍵轉換成像,耗時短,易掌握,無需噴灑染色;同時窄帶成像內鏡診斷結直腸腺瘤的準確率顯著高于白光內鏡,與色素內鏡相當[11]。

本研究中,回顧性分析放大窄帶成像內鏡檢查的106 處結直腸腫瘤病變及術后病理,獲得了JNET分類在診斷結直腸腫瘤中的初步數據。研究表明JNET 1型和JNET 2A型分別與增生性息肉或鋸齒狀息肉、低級別上皮內瘤變密切相關,JNET 1型和JNET 2A型結直腸病灶的準確性、特異性、敏感性、陽性預測值及陰性預測值均較高。提示增生性息肉或鋸齒狀息肉、低級別上皮內瘤變可以使用JNET分類進行實時診斷;對于JNET 3型病變對黏膜下深層癌預測的特異性及陽性預測值達到100.00%,準確率達到95.28%。與Sumimoto等[12]的研究一致。JNET1型、JNET 2A型分類的敏感性、特異性、準確率、陽性預測值、陰性預測值均令人滿意,表明JNET分類可以準確地實時診斷增生性息肉或鋸齒狀息肉、低級別上皮內瘤變。JNET 3型的特異性和陽性預測值均為100.00%,提示JNET3型與黏膜下深層癌密切相關。JNET2B型實時診斷結直腸腫瘤病理學類型的敏感性、陽性預測率相對較低,均僅為57.14%,原因如下:JNET 2B型對應的病理類型多,包括低級別上皮內瘤變、高級別上皮內瘤變、黏膜下淺層癌,甚至黏膜下深層癌。病灶表面腺體或微血管形態、分布是否規則、模糊或消失的判定,是JNET 2A、JNET 2B和JNET 3型三者判斷的主要依據。對于同一病灶,由于操作者臨床經驗不同,可能導致得出不同的分型,較為主觀[13]。若需要進一步提高JNET 2B診斷的準確性,需要長時間的培訓及總結才能提高診斷水平[14]。最新研究推薦結合放大染色內鏡協助提高JNET 2B型病變的診斷準確性[15]。

本研究有一些局限性:首先,研究采取了回顧性研究,納入既往有完整內鏡圖片及術后病理的病例;在江陰市中醫院單中心進行;只有少數JNET 3型的病例入組;本研究沒有包括與其他分類系統的比較,例如NICE分型,山田分型等。

放大窄帶成像內鏡下JNET分型能有效、簡便地判斷結直腸腫瘤性病變的良惡性程度,JNET 1型、JNET 2A型和JNET 3型分別對應于增生性息肉或鋸齒狀息肉、低級別上皮內瘤變或黏膜下深層癌病變的病理診斷,但JNET 2B型包含病變類型多,敏感性低,推薦結合放大染色內鏡協助JNET 2B型病變的準確診斷。