动态增强MRI定量分析在前列腺癌诊断中的应用
马露1, 叶慧义1, 王海屹1△
1中国人民解放军总医院放射科 100853 北京
通讯作者:叶慧义,13701100368@163.com

审校者

摘要

前列腺癌发病率逐年上升,多参数磁共振成像(MRI)在前列腺癌的早期发现和诊断中发挥着重要作用。其中动态增强MRI定量分析通过反映组织灌注和肿瘤微血管通透性等血流动力学信息,显著提高了前列腺癌诊断的准确性。本文就动态增强MRI定量分析的原理、可重复性及其在前列腺癌诊断中的应用进行综述。

关键词: 前列腺癌; 磁共振成像; 动态增强磁共振
中图分类号:R737.25 文献标志码:A
Applications of quantitative dynamic contrast-enhanced MRI analysis in prostate cancer
Ma Lu1, Ye Huiyi1, Wang Haiyi1
1Department of Radiology, Chinese PLA General Hospital, Beijing 100853, China
Corresponding author: Ye Huiyi, 13701100368@163.com
Abstract

The incidence of prostate cancer has been increasing and multiparametric magnetic resonance imaging is emerging as a useful clinical technique for detecting and diagnosing prostate cancer. Quantitative analysis of dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) has greatly improved the diagnostic accuracy of prostate cancers by measuring tissue perfusion and vascular permeability. This review focused on the basic principles, reproducibility and clinical applications of quantitative DCE-MRI analysis in diagnosis of prostate cancer.

Keyword: prostate cancer; magnetic resonance imaging; dynamic contrast-enhanced mri

前列腺癌是西方国家导致男性死亡的第二大癌症[1], 在我国的发病率也逐年上升, 已经成为威胁中老年男性健康的重要疾病之一。MRI在前列腺癌的发现、诊断、分期和疗效评估中发挥着重要作用。为了进一步提高MRI诊断前列腺癌的准确性, 研究者不断探索MRI功能成像, 如扩散加权成像(diffusion-weighted imaging, DWI)、磁共振波谱成像(magnetic resonance spectroscopy, MRS)、动态增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI)等在前列腺癌诊断中的应用价值。其中DCE-MRI定量分析基于药代动力学模型进行计算, 可以反映组织灌注和肿瘤微血管通透性等血流动力学信息, 在研究中得到了广泛应用。

1 DCE-MRI定量分析的原理

MRI造影剂Gd-DTPA经肘前静脉团注后, 进入体循环, 由动脉输送至组织毛细血管, 造影剂可以在数秒内渗出到血管外细胞外间隙(extravascular extracellular space, EES)并存留一定时间, 当其浓度高于血管内的造影剂浓度时, 造影剂又会返回到血管内。当肿瘤大小达到3 mm时, 肿瘤细胞会上调分子通路, 产生并释放血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor, VEGF)促进血管生成, 使血管数量增加。但这种肿瘤新生血管的管壁完整性较弱, 与正常血管相比杂乱不一, 渗透性也更高[2~4], 导致肿瘤组织中渗漏到EES的造影剂明显增加。因此利用肿瘤与正常组织在血管数量和渗透性方面的差别, 将有助于肿瘤的检出和诊断。

DCE-MRI定量分析通过获得动脉输入函数(arterial input function, AIF), 基于药代动力学模型(如应用最广的Tofts模型、较常见的Brix模型及Larsson模型)对时间-信号强度曲线进行分析计算, 得出反映肿瘤血流信息的定量参数:容积转运常数(Ktrans), 运动速率常数(Kep), 血浆容积分数(Vp)和血管外细胞外容积分数(Ve)等。理论上存在Ve=Ktrans/Kep的数学关系, 但目前的分析软件采用了部分假设处理以简化模型, 所以测量的试验结果常常并不满足这一公式[5]。上述这些参数为我们提供了病变和组织器官的微血管渗透性和血流灌注等血流动力学信息, 并且在计算过程中纳入了组织中对比剂浓度和AIF因素, 较DCE-MRI半定量分析更加准确。随着相关技术的快速发展, 不断有新的药代动力学模型应用于临床研究。

2 DCE-MRI定量分析的可重复性

一种定量测量方法在广泛应用于临床之前, 必须要先验证其准确性和可重复性。可重复性的评估主要包括以下几个方面:同一观察者对一次检查中定量参数测量的可重复性, 不同的观察者对一次检查中定量参数测量的可重复性, 重复检查中定量参数测量的可重复性以及不同影像中心之间定量参数测量的可重复性。

定量分析是DCE-MRI分析中最复杂的一种方法, 如何获得稳定的, 可重复性高的定量参数是一个很大的挑战, 因为心输出量的变化、测量组织的T1值和组织AIF的测量等都可能会影响定量参数的测量计算。目前国内外针对前列腺癌DCE-MRI定量分析可重复性的研究较少, 本文借鉴其他肿瘤中的相关研究作为参考。Wang等[6]认为在肾癌中, 定量参数Ktrans、Kep和Ve值在同一观察者内、不同观察者间均有很好的可重复性, 受试者内变异系数(wCV)约3%或更低, 在两次重复扫描中也表现出较好的可重复性。其他学者在乳腺癌[7]和胶质瘤[8]的研究中也发现了一致的结果。Barnes等[9]通过对15例乳腺癌模型的小鼠间隔一段时间进行重复扫描, 发现重复扫描中定量参数的可重复性欠佳。然而, 在研究不同影像中心之间定量参数的可重复性时需要考虑很多因素的影响, 主要有以下几个方面。

2.1 模型的选择

现在有关前列腺DCE-MRI定量分析的研究多选用了Tofts模型进行定量参数的计算, 但也有少量研究选用更为复杂的三室模型。不同模型的使用会对定量参数的测量产生影响, 降低了研究结果的可比性。Lowry等[10]比较了快速交换支配(FXR)模型和快速交换受限模型(FXL)对前列腺癌定量参数测量的影响, 发现基于FXR模型得出的Ktrans和Ve值均显著高于FXL模型。Chaan等[11]发现基于扩展Tofts模型得出的Ktrans值和Kep值明显低于Tofts模型, Ve值没有明显差别。但两种模型间wCV没有显著差异, 对于重复扫描中定量参数的可重复性没有影响。

2.2 AIF的获得

在前列腺DCE-MRI定量分析的研究中, 通常有两种获得AIF的方式:一是检测每位受试者得出个体化AIF, 二是通过大量数据得到的经验AIF。Yang等[12]认为经验AIF可以帮助解决要求高时间分辨率的问题, 减少测量个体化AIF时ROI大小和位置带来的错误, 提高定量参数测量的可重复性。Huang等[13]在前列腺癌多中心研究中发现, 随着AIF的获得方式不同, Ktrans值变化最大, wCV高达74%, 组内相关系数(ICC)为0.30, 其次是Kep值, Ve值受到的影响最小, wCV和ICC分别为33%和0.62。这与Cheng等[14]的观点相似。Huang等[13]还指出使用肌肉作为参考对AIF进行校准可以帮助减小AIF获得方式对定量参数的影响。

2.3 后处理软件

在既往研究中, 学者往往容易忽视不同厂商不同类型后处理软件对DCE-MRI定量参数的影响, 与此相关的研究也很少。Heye等[15]对子宫肌瘤的患者进行研究, 他们基于Tofts模型采用4种不同分析方法(Tissue4D, DynaCAD, Aegis和CADvue)计算得出定量参数, 结果显示不同方法的wCV分别为:Ktrans值48.3%~68.8%, Kep值37.2%~60.3%, Ve值27.7%~74.1%。这表明四种分析方法得出的定量参数缺乏可比性, 可见建立统一的标准化的后处理方法对于定量参数广泛应用于临床非常重要。

2.4 其他

DCE-MRI定量参数的计算十分复杂, 还会受到很多其他因素的影响。如:Dale等[16]认为造影剂的不同可能会影响定量参数的测量, 但Durmus等[17]比较了钆布醇和Gd-DTPA两种造影剂, 发现两组间前列腺癌的Ktrans值和Kep值没有明显差别。此外, ROI的勾画, 运动配准等都可能造成定量参数的变化。

3 DCE-MRI定量分析在前列腺癌中的临床价值
3.1 前列腺癌的检出和诊断

目前临床工作中, 对于怀疑前列腺癌的患者通常依靠经直肠超声引导下穿刺活检(transrectal ultrasonography, TRUS)明确诊断, 但是超声对前列腺癌的诊断准确性不高, 容易漏诊, 并且TRUS作为有创检查, 存在并发症的风险。近年来学者不断将DCE-MRI定量分析应用于前列腺癌的诊断, 希望能够帮助准确检出和诊断前列腺癌, 减少漏诊和不必要的穿刺活检。

对于外周带前列腺癌, 目前较为一致的观点是:Ktrans和Kep值在外周带前列腺癌中明显高于外周带正常组织, 而Ve在两者间没有显著差别[18~20]。但也有研究报导, 癌灶的Ktrans、Kep和Ve值均高于外周带正常组织[21]。与外周带不同, DCE-MRI定量参数在中央腺体前列腺癌诊断中的价值仍存在争议。一些学者认为, Ktrans和Kep值在中央腺体癌灶和非癌灶之间存在重叠[22~25], 对癌灶的诊断没有明显帮助。但王世威等[26]对39例中央腺体前列腺癌的患者进行回顾性研究发现:中央腺体前列腺癌组的Ktrans值高于非癌组, 其诊断前列腺癌的灵敏度和特异度分别为73.4%和82.7%。Jackson等[27]则发现癌灶的Kep值高于中央腺体非癌组织, Ktrans值和Ve值在二者间没有明显差别。

3.2 与其他MRI序列的结合应用

Verma等[28]指出血管新生并不是所有肿瘤, 特别是较小肿瘤的固定特征, 而且并不是所有血管新生都是由肿瘤引起的, 也可能是炎症等其他原因。这使得癌组织和良性组织的定量参数有相当大的重叠, 所以DCE-MRI定量参数应该与T2WI、DWI或MRS结合起来才能获得更好的诊断效能。

Ocak等[18]纳入50例前列腺癌患者研究发现, 应用T2WI单独诊断前列腺癌的灵敏度和特异度分别为94%和37%, 联合Ktrans值和Kep值后分别为80%和75%。朱海滨等[29]认为在鉴别外周带的前列腺癌组、炎症组和正常组织时, 不能单独应用Ktrans值, 需要结合T2WI的不同表现来帮助诊断。Langer[30]等通过建立Logistic回归模型, 发现在外周带T2WI联合ADC值、Ktrans值和Ve值可以提高前列腺癌的检出率, 曲线下面积由0.673提高至0.706。Oto等[23]研究了49例患者, 38个前列腺癌灶和38个基质增生病灶, 结果表明虽然Ktrans值不能有效鉴别中央腺体前列腺癌和基质增生, 但是与单独应用ADC值相比, Ktrans值与ADC值结合可以有效提高诊断的灵敏度, 并降低假阳性率。但也有学者持有不同观点, Donati等[31]发现在T2WI和DWI的基础上联合Ktrans值和Kep值, 对于诊断前列腺癌没有额外益处。在他们的研究中, 两名放射科医生利用T2WI联合DWI诊断前列腺癌的曲线下面积分别为0.791和0.745, 增加Ktrans值和Kep值后, 曲线下面积分别为0.745和0.672。

3.3 对治疗后前列腺癌复发的诊断

研究发现前列腺癌根治术后的患者有15%~30%可以发生生化复发[32], 接受外照射放疗后的患者有20%~40%可以发生生化复发[33]。缺乏正常的解剖标志和瘢痕组织的形成给治疗后前列腺癌复发的诊断带来一定难度, 但是发现和确定复发部位, 及时接受进一步治疗对于延长患者的生存期有很大意义。

放疗导致的纤维化改变或根治术后的瘢痕组织在T2WI上都表现为与复发癌灶相似的稍低信号, 很难鉴别。但Yakar等[34]对24例接受外照射放疗的前列腺癌患者进行前瞻性研究表明, DCE-MRI定量参数与T2WI相结合诊断外照射放疗后前列腺癌复发的阳性预测值可以达到68%。Akin等[35]发现T2WI联合Ktrans值、Kep值和ADC值, 诊断外照射放疗后复发癌灶的曲线下面积由0.53升高至0.86。对于前列腺癌根治术后PSA升高的患者, DCE-MRI定量参数也同样有助于局部复发癌灶的发现和诊断[36]

4 前列腺癌DCE-MRI定量分析的问题与展望

前列腺癌DCE-MRI定量分析可以定量反映组织的灌注和毛细血管通透性, 在临床研究中发挥着重要作用, 但仍处于不断探索阶段, 可能存在一些问题需要注意:①扫描时间较长, 直肠蠕动或膀胱充盈引起的伪影可能会影响定量参数的测量; ②对时间分辨率的要求较高, 从而导致空间分辨率降低; ③需要专门的后处理软件, 计算复杂, 较为费时; ④受影响因素多, 缺乏统一的参数, 可重复性欠佳, 很难实现不同影像中心、不同后处理软件之间的比较。美国磁共振协会QIBA(Quantitative Imaging Biomarkers Alliance)和美国放射影像网络学院(American College of Radiology Imaging Network)等已经开展了有关的多中心研究, 国内目前尚缺乏此类研究。

综上所述, 随着学者的重视、研究经验的积累和后处理技术的发展统一, 前列腺癌DCE-MRI定量分析与其他序列结合应用, 将在前列腺癌的诊断、分期和疗效检测等方面有更广泛的应用前景。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
[1] Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics, 2015. CA Cancer J Clin, 2015, 65(1): 5-29. [本文引用:1]
[2] Nicholson B, Schaefer G, Theodorescu D. Angiogenesis in prostate cancer: biology and therapeutic opportunities. Cancer Metastasis Rev, 2001, 20(3-4): 297-319. [本文引用:1]
[3] Bigler SA, Deering RE, Brawer MK. Comparison of microscopic vascularity in benign and malignant prostate tissue. Hum Pathol, 1993, 24(2): 220-226. [本文引用:1]
[4] Siegal JA, Yu E, Brawer MK. Topography of neovascularity in human prostate carcinoma. Cancer, 1995, 75(10): 2545-2551. [本文引用:1]
[5] 李春媚, 陈敏, 李飒英, . 前列腺癌MR动态增强扫描定量分析及其应用. 中华放射学杂志, 2011, 45(5): 508-510. [本文引用:1]
[6] Wang H, Su Z, Ye H, et al. Reproducibility of dynamic contrast-enhanced MRI in Renal Cell Carcinoma: A prospective analysis on intra-and interobserver and scan-rescan performance of pharmacokinetic parameters. Medicine, 2015, 94(37): e1529. [本文引用:1]
[7] Beresford MJ, Padhani AR, Taylor NJ, et al. Inter-and Intraobserver variability in the evaluation of dynamic breast cacer MRI. J Magn Reson Imaging, 2006, 24(6): 1316-1325. [本文引用:1]
[8] Jackson A, Jayson GC, Li KL, et al. Reproducibility of quantitative dynamic contrast-enhanced MRI in newly presenting glioma. Br J Radiol, 2003, 76(903): 153-162. [本文引用:1]
[9] Barnes SL, Whisenant JG, Loveless ME, et al. Assessing the reproducibility of dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging in a murine model of breast cancer. Magn Reson Med, 2013;69(6): 1721-1734 [本文引用:1]
[10] Lowry M, Zelhof B, Liney GP, et al. Analysis of prostate DCE-MRI: comparison of fast exchange limit and fast exchange regimen pharmacokinetic models in the discrimination of malignant from normal tissue. Inves Radiol, 2009, 44(9): 577-584. [本文引用:1]
[11] Ng CS, Wei W, Bankson JA, et al. Dependence of DCE-MRI biomarker values on analysis algorithm. PloS one, 2015, 10(7): e0130168. [本文引用:1]
[12] Yang C, Karczmar GS, Medved M, et al. Reproducibility assessment of a multiple reference tissue method for quantitative DCE-MRI analysis. Magn Reson Med, 2009, 61(4): 851-859. [本文引用:1]
[13] Huang W, Chen Y, Fedorov A, et al. The impact of arterial input function determination variations on prostate dynamic contrast-enhanced Magnetic Resonance Imaging pharmacokinetic modeling: A multicenter data analysis challenge. Tomography, 2016, 2(1): 56-66. [本文引用:2]
[14] Cheng HL. Investigation and optimization of parameter accuracy in dynamic contrast-enhanced MRI. J Magn Reson Imaging, 2008, 28(3): 736-743. [本文引用:1]
[15] Heye T, Davenport MS, Horvath JJ, et al. Reproducibility of dynamic contrast-enhanced MR imaging. Part I. Perfusion characteristics in the female pelvis by using multiple computer-aided diagnosis perfusion analysis solutions. Radiology, 2013, 266(3): 801-811. [本文引用:1]
[16] Dale BM, Jesberger JA, Lewin JS, et al. Determining and optimizing the precision of quantitative measurements of perfusion from dynamic contrast enhanced MRI. J Magn Reson Imaging, 2003, 18(5): 575-584. [本文引用:1]
[17] Durmus T, Vollnberg B, Schwenke C, et al. Dynamic contrast enhanced MRI of the prostate: comparison of gadobutrol and Gd-DTPA. Rofo, 2013, 185(9): 862-868. [本文引用:1]
[18] Ocak I, Bernardo M, Metzger G, et al. Dynamic contrast-enhanced MRI of prostate cancer at 3-T: a study of pharmacokinetic parameters. AJR Am J Roentgenol, 2007, 189(4): 849. [本文引用:2]
[19] 何为, 刘毅, 刘剑羽, . 3. 0T MR动态增强扫描定量分析诊断前列腺癌的价值. 中华放射学杂志. 2014, 48(3): 215-218. [本文引用:1]
[20] Fütterer JJ, Heijmink SW, Scheenen TW, et al. Prostate cancer localization with dynamic contrast-enhanced MR imaging and proton MR spectroscopic imaging. Radiology, 2006, 241(2): 449-458. [本文引用:1]
[21] Padhani AR, Gapinski CJ, Macvicar DA, et al. Dynamic contrast enhanced MRI of prostate cancer: correlation with morphology and tumour stage, histological grade and PSA. Clin Radiol, 2000, 55(2): 99-109. [本文引用:1]
[22] Schlemmer HP, Merkle J, Grobholz R, et al. Can pre-operative contrast-enhanced dynamic MR imaging for prostate cancer predict microvessel density in prostatectomy specimens. Eur Radiol, 2004, 14(2): 309-317. [本文引用:1]
[23] Oto A, Kayhan A, Jiang Y, et al. Prostate cancer: differentiation of central gland cancer from benign prostatic hyperplasia by using diffusion-weighted and dynamic contrast-enhanced MR imaging. Radiology, 2010, 257(3): 715-723 [本文引用:1]
[24] Hoeks CM, Hambrock T, Yakar D, et al. Transition zone prostate cancer: detection and localization with 3-T multiparametric MR imaging. Radiology, 2013, 266(1): 207-217. [本文引用:1]
[25] Elbuluk O, Muradyan N, Shih J, et al. Differentiating transition zone cancers from benign prostatic hyperplasia by quantitative multiparametric Magnetic Resonance Imaging. J Comput Assist Tomogr, 2016, 40(2): 218-224. [本文引用:1]
[26] 王世威, 喻迎星, 潘智勇, . 3. 0T定量动态对比增强MRI对中央区前列腺癌的应用价值研究. 医学影像学杂志, 2014, 24(5): 824-827. [本文引用:1]
[27] Jackson AS, Reinsberg SA, Sohaib SA, et al. Dynamic contrast-enhanced MRI for prostate cancer localization. Br J Radiol, 2009, 82(974): 148-156. [本文引用:1]
[28] Verma S, Turkbey B, Muradyan N, et al. Overview of dynamic contrast-enhanced MRI in prostate cancer diagnosis and management. AJR Am J Roentgenol, 2012, 198(6): 1277-1288. [本文引用:1]
[29] 朱海滨, 江柳, 杨学东, . MR动态增强定量参数Ktrans值对前列腺外周带T2WI递信号病灶的鉴别诊断价值. 实用放射学杂志, 2012, 28(12): 1838-1841. [本文引用:1]
[30] Langer DL, van der Kwast TH, Evans AJ, et al. Prostate cancer detection with multi-parametric MRI: logistic regression analysis of quantitative T2, diffusion-weighted imaging, and dynamic contrast-enhanced MRI. J Magn Reson Imaging, 2009, 30(2): 327-334. [本文引用:1]
[31] Donati OF, Jung SI, Vargas HA, et al. Multiparametric prostate MR imaging with T2-weighted, diffusion-weighted, and dynamic contrast-enhanced sequences: are all pulse sequences necessary to detect locally recurrent prostate cancer after radiation therapy? Radiology, 2013, 268(2): 440-450. [本文引用:1]
[32] Han M, Partin AW, Zahurak M, et al. Biochemical (prostate specific antigen) recurrence probability following radical prostatectomy for clinically localized prostate cancer. J Urol, 2003, 169(2): 517-523. [本文引用:1]
[33] Kuban DA, Thames HD, Levy LB, et al. Long-term multi-institutional analysis of stage T1-T2 prostate cancer treated with radiotherapy in the PSA era. Int J Radiat Oncol Biol Phys, 2003, 57(4): 915-928. [本文引用:1]
[34] Yakar D, Hambrock T, Huisman H, et al. Feasibility of 3T dynamic contrast-enhanced magnetic resonance-guided biopsy in localizing local recurrence of prostate cancer after external beam radiation therapy. Invest Radiol, 2010, 45(3): 121-125. [本文引用:1]
[35] Akin O, Gultekin DH, Vargas HA, et al. Incremental value of diffusion weighted and dynamic contrast enhanced MRI in the detection of locally recurrent prostate cancer after radiation treatment: preliminary results. Eur Radiol, 2011, 21(9): 1970-1978. [本文引用:1]
[36] Panebianco V, Sciarra A, Lisi D, et al. Prostate cancer: 1HMRS-DCEMR at 3T versus [(18)F] choline PET/CT in the detection of local prostate cancer recurrence in men with biochemical progression after radical retropubic prostatectomy (RRP). Eur J Radiol, 2012, 81(4): 700-708. [本文引用:1]