CT灌注成像预测宫颈癌新辅助化疗疗效的初步研究

殷 亮 郭顺林 郭吉刚 雷军强 郭奇虹

CT灌注成像预测宫颈癌新辅助化疗疗效的初步研究

殷 亮 郭顺林 郭吉刚 雷军强 郭奇虹

目的 探讨CT灌注成像在预测宫颈癌新辅助化疗疗效中的应用价值。方法 选取2012年3月—2014年7月在兰州大学第一医院接受新辅助化疗的31例宫颈癌病人的CT灌注成像数据及临床资料作为研究对象，按照新辅助化疗的疗效将其分为有效组（n=22，70．97%）和无效组（n=9，29．03%）。对两组病人的血流量（BF）、血容量（BV）及渗透性进行回顾性分析，探讨影响新辅助化疗疗效的因素。结果 治疗有效组中BF、BV、渗透性均高于无效组，差异有统计学意义（P＜0．05）。BF、BV、渗透性与宫颈癌新辅助化疗的疗效呈正相关（r=0．290，P=0．020；r=0．364，P=0．003；r=0．565，P=0．000）。FIGO分期、组织类型、病理分级和肿瘤最大直径均不影响宫颈癌新辅助化疗的疗效（P＞0．05）。渗透性为新辅助化疗疗效的独立影响因素，并对其有良好的预测价值（AUC=0．897，P= 0．000；95%CI：0．774～0．992）。结论 CT灌注成像有助于准确预测宫颈癌新辅助化疗的疗效。

宫颈肿瘤；体层摄影术，X线计算机；灌注；化学治疗，辅助

Int J Med Radiol，2015，38（3）：205-208

新辅助化疗已广泛用于宫颈癌的治疗，其对于提高肿瘤的手术切除率、减少术后辅助治疗高危因素和改善生存率均有积极意义[1-2]。由于新辅助化疗可能加重部分治疗不敏感病人的治疗负担，目前国内外对宫颈癌新辅助化疗的作用和必要性尚存在争议[3]。因此，预先对宫颈癌新辅助化疗的疗效进行个体化预测对治疗方式的选择至关重要。CT灌注成像是一种成熟的功能成像方法，近年来众多研究者应用CT灌注成像评估肿瘤的治疗效果和预后并取得了一定进展[4-6]，但采用多种方法预测宫颈癌新辅助化疗的疗效目前尚处于研究阶段[7-9]，采用CT灌注成像预测宫颈癌新辅助化疗疗效的研究亦鲜见。本研究尝试利用CT灌注成像对宫颈癌新辅助化疗的疗效进行预测，以期为临床治疗的选择提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 临床资料 对2012年3月—2014年7月兰州大学第一医院31例经病理证实并接受新辅助化疗的宫颈癌病人资料进行回顾性分析，化疗前行CT灌注扫描。根据国际妇产科联盟（international federation of gynecology and obstetrics,FIGO）的分期标准，Ⅰb期14例，Ⅱa期10例，Ⅱb期7例。年龄37～66岁，平均（44．6±7．5）岁。病理类型：鳞癌28例，腺癌3例。肿瘤最大直径3．9～6．4 cm，平均直径（5．1±1．1）cm。本研究获得兰州大学第一医院伦理委员会批准，所有病人均签署知情同意书。

1.2 研究方法

1.2.1 CT灌注成像 采用西门子64层螺旋CT对宫颈癌病人行肿瘤灌注及盆腔增强扫描，扫描前行呼吸训练并用腹带固定盆腔。使用高压注射器经肘静脉注射非离子型对比剂碘普胺（300 mgI/mL）50 mL，注射流率6 mL/s，随后以相同流率注射等量生理盐水，延迟10 s后扫描。扫描参数：管电压100 kV，管电流100 mA，扫描时间40 s。病人采用仰卧位，扫描方向为头先进，选择肿瘤最大直径层面为灌注中心层面，灌注扫描范围28．8 mm，层厚7．2 mm。

1.2.2 影像分析 采用西门子64层螺旋CT体部灌注扫描软件包进行影像分析。由2名高级职称影像医师共同测量肿瘤最大直径并选择兴趣区（region of interest,ROI），以肿瘤最大直径层面为中心层面，连续选取4个层面为靶层面，每层选取3～4个ROI，选择时避开肿瘤边缘、大血管及坏死区域[增强后为低密度且血流量（blood flow，BF）值＜5 mL·100mL-1· min-1]，每个ROI直径5 mm，间距≥5 mm。测量ROI的BF、血容量（blood volume，BV）、达峰时间（time to peak，TTP）、渗透性，计算各参数的算术平均值。

1.2.3 新辅助化疗 所有病人全身化疗前辅以经阴道直视下宫颈瘤体内局部穿刺注射顺铂10 mg，采用紫杉醇+顺铂（TP）联合化疗方案，采用全身静脉滴注，均治疗2个疗程，每个疗程21 d，疗程间隔2周。2次疗程结束后3周结合妇科及盆腔CT检查结果确定肿瘤直径，评估肿瘤大小变化情况。采用实体肿瘤疗效的判断标准 （response evaluation criteria in solid tumor，RECIST）[10]将病人疗效分为完全缓解 （complete remission,CR），部分缓解（partial remission,PR），疾病稳定（stable disease，SD），疾病进展（progressive disease，PD）。根据上述标准将病人分为化疗有效组（CR+PR）和化疗无效组（SD+PD）。

1.3 统计学方法 采用SPSS 18．0软件进行统计学分析。计数资料以率或构成比表示，两组间比较采用Fisher精确概率检验。正态分布的计量资料以均数±标准差表示（），组间比较采用t检验。对差异有统计学意义的计数资料和计量资料分别行Spearman相关分析、Pearson相关分析，采用Logistic回归分析影响新辅助化疗的因素。以P＜0．05为差异有统计学意义。对新辅助化疗有显著影响的资料建立受试者操作特征（ROC）曲线并判定阈值。

2 结果

2.1 2组间新辅助化疗治疗情况 2组FIGO分期、病理分型、分化程度构成比的情况见表1，两组间比较，差异无统计学意义（P＞0．05）。经治疗后，31例病人中CR 1例，PR 21例，SD 9例，无病人出现疾病进展。化疗有效组共22例（70．97%），无效组为9例（29．03%)。

2.2 2组间灌注相关参数的比较 有效组的BF、BV、渗透性均高于无效组（P＜0．05），2组间TTP和肿瘤最大直径差异无统计学意义（P＞0．05）（表2，图1、2）。

表2 两组间灌注参数及肿瘤最大直径比较

表2 两组间灌注参数及肿瘤最大直径比较

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2.3 相关参数评价新辅助化疗疗效的价值 FIGO分期、病理类型和病理分级均未显示与新辅助化疗疗效有关 （rs=0．013，P=0．955；rs=0．031，P=0．868；rs= -0．126，P=0．512）。BF、BV、渗透性与新辅助化疗的疗效呈正相关 （r=0．290，P=0．020；r=0．364，P=0．003；r=0．565，P=0．000）。以新辅助化疗是否有效为因变量（是=1，否=0），以BF、BV、渗透性为自变量进行多因素Logistic回归分析，结果显示渗透性为新辅助化疗疗效的独立影响因素，见表3。

2.4 ROC曲线分析 通过渗透性来预测宫颈癌新辅助化疗疗效的ROC曲线下面积 （AUC）为0．897（95%CI：0．774～0．992）（图3）。渗透性以123．8 mL·100 mL-1·min-1为阈值，对新辅助化疗疗效预测的敏感度、特异度和准确度分别为95．4%（21/22）、88．9%（8/9）和93．55%（29/31）。

图1、2 有效组（图1）和无效组（图2）样本CT扫描及同层面BF、BV、渗透性伪彩图 每个层面选取4个ROI。红色、黄绿色代表高灌注区，蓝色和紫色代表低灌注区。对比2组影像，有效组样本较无效组样本呈明显高灌注

表3 影响宫颈癌新辅助化疗疗效的多因素Logistic回归分析

图3 渗透性预测新辅助化疗疗效的ROC曲线

3 讨论

目前研究认为，肿瘤化疗效果与肿瘤内微环境含氧状况密切相关，含氧量越高其化疗敏感性就越高，治疗效果也就越好，缺氧环境下化疗的敏感性及效果均将变差[11-12]。组织内氧通过血液运输，肿瘤内含氧量的多少很大程度上取决于血管状况[11]。CT灌注成像可以定量和定性地评价肿瘤内血管，能准确反映肿瘤生长过程中血管的变化[4-6]。王等[13]通过建立兔的肺癌模型，进一步验证了CT灌注成像和肿瘤内氧分布区间的对应关系。因此，通过CT灌注成像提供的血流动力学信息能够反映出肿瘤内缺氧的状况，从而对化疗的疗效进行预测。

本研究中化疗有效组的BF、BV值均高于无效组且BF、BV与新辅助化疗的疗效呈正相关，由此可知呈高灌注状态的宫颈癌对新辅助化疗具有更高的敏感性，血运越丰富，组织内的药物浓度及含氧量越高，疗效越显著。

本研究结果显示，渗透性是宫颈癌新辅助化疗疗效的独立影响因素。渗透性越大，化疗疗效越好。渗透性为血流从血管内向组织间隙内移动的速度，取决于肿瘤血管基底膜的完整程度。由于新生肿瘤血管的渗透性高于成熟血管，所以渗透性增高提示肿瘤内新生血管比重增大[4,13]。有研究认为，肿瘤在生长和发展过程中会造成血管的压缩，形成缺氧环境[11]。由此推断，当血管无法直接提供充足氧分时，新生肿瘤血管可能通过其不完整的基底膜以扩散的形式向外周组织提供氧分。本研究中，可能是由于新生微血管的大量生成有助于改善肿瘤内部的缺氧环境，同时也间接地增强了化疗效果。

FIGO分期与组织类型、病理分级在本研究中没有显示出对新辅助化疗疗效的预测价值，这与近期的研究结果一致[14-17]。目前普遍认为，宫颈癌新辅助化疗的敏感性与肿瘤体积大小密切相关，以肿瘤直径＞4 cm为新辅助化疗的使用标准，而直径＞6 cm的宫颈癌，其化疗的效果将降低[18-19]。但近期研究[20]表明宫颈癌新辅助化疗的疗效与肿瘤直径（≥4 cm）的相关性较低，王等[21]研究显示宫颈癌的最大直径也并非是新辅助化疗疗效的影响因素。本研究结果亦显示宫颈癌的最大直径对新辅助化疗的疗效没有影响，这可能与所选样本的平均最大直径＜6 cm有关，由此推测当肿瘤直径＜6 cm时，肿瘤体积的大小难以对新辅助化疗的疗效做出有效评估。综上，CT灌注成像所呈现的信息较FIGO分期、组织类型、病理分级和肿瘤最大直径等能更好地反映肿瘤化疗疗效的个体差异。

本研究显示，CT灌注成像有助于预测宫颈癌新辅助化疗疗效。随着灌注软件的完善、样本量的扩大及灌注扫描标准化的建立，CT灌注成像可能会为宫颈癌的治疗提供更多有价值的信息。

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（收稿2014-08-31）

A preliminary study on predicting the efficacy of neoadjuvant chemotherapy for cervical cancer with CTperfusion imaging

YIN Liang,GUO Shunlin,GUO Jigang,LEI Junqiang,GUO Qihong．Department of Radiology,The First Hospital,Lanzhou University,Lanzhou 730000,China

Objective To explore the value of CT perfusion imaging in predicting the efficacy of neoadjuvant chemotherapy for cervical cancer．Methods 31 cases with cervical cancer who underwent CT perfusion before neoadjuvant chemotherapy from 2012 March to 2014 July in First Hospital Affiliated to Lanzhou University were selected．All cases were divided into effective group (n=22,70．97%)and ineffective group (n=9,29．03%)according to the efficency of neoadjuvant chemotherapy．All dates were retrospective analyzed and the factors affecting the efficacy of neoadjuvant chemotherapy were investigated．Results Blood flow (BF),blood volume(BV),and permeability of the effective group were significantly higher than those of ineffective group(P＜0．05)．The efficacy of neoadjuvant chemotherapy for cervical cancer was positively correlated with BF,BV,and permeability(r=0．290,P=0．020;r=0．364,P=0．003;r=0．565,P=0．000,respectively)．The FIGO staging, histological type,pathological grade,and the maximum diameter of the tumors were not associated with efficacy of neoadjuvant chemotherapy(P＞0．05)．Permeability was independent factor affecting the efficacy of neoadjuvant chemotherapy for cervical cancer and high permeability predicted high efficiency (AUC=0．897,P＜0．001,95%CI,0．774～0．992)．Conclusion CT perfusion imaging is helpful in predicting the efficacy of neoadjuvant chemotherapy for cervical cancer．

Cervical carcinoma;Tomography,X-ray computed;Perfusion;Chemotherapy,adjuvant

10．3874/j．issn．1674-1897．2015．03．L0301

兰州大学第一医院放射科，兰州 730000

甘肃省卫生行业科研管理项目（GWGL2013-27）