多参数磁共振成像及组学在直肠黏液腺癌新辅助放化疗疗效评估中的应用

来源 :华南理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wangyang062011
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背景:直肠黏液腺癌(Rectal mucinous adenocarcinoma,RMAC)是直肠癌的一种组织学亚型,特征是分泌胞外黏液、黏液湖成分占肿瘤体积50%以上,局部进展期RMAC推荐新辅助放化疗后再行手术。然而,与直肠常规腺癌相比,黏液腺癌预示着新辅助治疗敏感性欠佳、病理缓解及肿瘤降期率均相对较低,因此极早筛选出对新辅助放化疗不敏感的黏液腺癌患者群,对进一步选择个体化治疗尤为重要。磁共振成像(Magnetic resonance imging,MRI)是评估直肠癌最常用的工具之一,常规腺癌新辅助治疗后通过观察肿瘤体积退缩、信号改变用以评估疗效,然而,对于RMAC患者,新辅助治疗后黏液湖的体积变化和信号改变均不明显,评估黏液腺癌放化疗疗效方面的研究明显不足。因此,亟需提出新的预测方法以适用于RMAC患者的新辅助疗效评估。目的:1.比较新辅助放化疗后RMAC与非黏液腺癌的MRI差异。2.探讨基于T2加权序列成像(T2 weighted imaging,T2WI)判断的黏液湖分布特征与新辅助治疗疗效的相关性。3.探讨表观扩散系数(Apparent diffusion coefficient,ADC)值及早期变化在直肠黏液腺癌新辅助治疗疗效评估中的应用。4.基于T2WI、增强T1加权序列(T1 weighted imaging,T1WI)、扩散加权成像(Diffusion weighted imaging,DWI)影像组学构建RMAC新辅助放化疗疗效的预测模型。方法:1.分析36例RMAC、129例常规腺癌患者,获取新辅助放化疗前后的MRI影像学特征;结合术后病理,评估两组患者间肿瘤变化差异。2.首先118例直接手术(未行新辅助治疗)的RMAC患者,基于T2WI与术后病理对照学习,训练出黏液湖分布特征的区分方法。然后分析160例行辅助治疗RMAC患者,将该方法应用于黏液分布分类:混合型(Mixed type of mucus pool,MTMP)和独立分布型(Separate type of mucus pool,STMP),分析该分型与新辅助疗效间的相关性。3.分析59例RMAC患者,均在手术前进行了放化疗的MRI复查。基于后处理工作站,分别获取黏液区域与非黏液区域ADC值,采用受试者操作特征(Receiver operating characteristic,ROC)曲线及曲线下面积(Area under curve,AUC)评估预测效能。4.分析79例直肠黏液腺癌,分别选取基线期T2WI、DWI及增强T1WI图像,基于ITK-SNAP软件平台获取肿瘤感兴趣区,基于Matlab2016b平台自编软件进行影像组学特征提取,包括一阶统计量特征、形态学特征、纹理特征以及基于小波变换的特征。经过可重复性检验、特征降维后,最终采用多变量逻辑回归构建影像组学预测模型。同时获取基线期MRI常规肿瘤特征。基于ROC曲线及AUC区分模型预测效能。结果:1.黏液腺癌与非黏液腺癌两组患者基线期肿瘤分期、直肠系膜筋膜受累和淋巴结分期方面无统计学差异(P=0.654,0.298,0.735);新辅助放化疗后,黏液腺癌肿瘤最下缘距肛缘距离缩小值、肿瘤纵径退缩值、横向最大浸润厚度缩小值及肿瘤降期率方面明显低于非黏液腺癌组(P=0.005,<0.001,=0.001,=0.012)。2.72例患者接受了新辅助放化疗,88例患者接受了单纯化疗;放化疗组的肿瘤反应率高于化疗组(58.3%vs.21.6%,P<0.001)。在化疗组中,MTMP类型患者的肿瘤缓解率低于STMP患者(4.9%vs.25.5%,P=0.002),其优势比为11.050,95%置信区间(Confidence interval,CI)为2.368-51.571。3.新辅助治疗期间黏液区域的早期ADC变化的最佳阈值为0.325×10-3 mm~2/s,以此评估病理缓解的AUC为0.881(95%CI,0.770-0.951)。4.T2WI、DWI、增强T1WI三种模型AUC为0.816(95%CI:0.714-0.917)、0.821(95%CI:0.725-0.918)和0.819(95%CI:0.723-0.916),分别高于常规特征预测疗效模型的效能(0.607[95%CI:0.483-0.732])(P<0.05)。结论:1.RMAC患者对新辅助放化疗的敏感性低于非黏液腺癌。2.T2WI可以用于区分黏液湖分布类型,该分布类型是新辅助治疗后疗效反应的预测因素;在新辅助化疗组中,MTMP患者的肿瘤反应性较低。3.黏液区域ADC早期变化可以用来反应放化疗的最终疗效。4.基线期T2WI、DWI、T1WI增强图像影像组学构建模型可以预测RMAC疗效。
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