乳腺癌体积倍增时间与ER、PR、HER- 2及Ki- 67的相关性研究

陈俊，丁炎，朱巧英，董吉，吴鹏西，吴春燕

(南京医科大学附属无锡人民医院 超声医学科，江苏 无锡 214023)



·论 著·

乳腺癌体积倍增时间与ER、PR、HER- 2及Ki- 67的相关性研究

陈俊，丁炎，朱巧英，董吉，吴鹏西，吴春燕

(南京医科大学附属无锡人民医院 超声医学科，江苏 无锡 214023)

目的:使用三维超声评估乳腺癌的肿瘤体积倍增时间(tumour volume doubling time，TVDT)，分析TVDT与病理学指标的相关性。方法：69例至少有2次三维超声检查(间隔至少3个月)的乳腺癌病人纳入研究。根据公式计算出TVDT,并与病理学指标进行统计学分析。结果：本组TVDT平均天数为(185±126) d(66～521 d,中位天数164 d)。乳腺癌患者不同年龄、月经状态、病理类型、淋巴结转移情况、组织学分级、诺丁汉预后指数(Nottingham prognostic index，NPI)及HER- 2的患者TVDT差异无统计学意义(P>0.05)。不同乳腺癌家族史、ER、PR、Ki- 67及乳腺癌分子亚型的乳腺癌患者TVDT差异有统计学意义(P<0.05)。乳腺癌分子亚型中ER阳性组TVDT为(234±156) d，HER- 2过表达组为(184±71) d，三阴性组为(127±48) d。结论：乳腺癌TVDT与乳腺癌预后分子病理学标志物ER、PR、Ki- 67及分子亚型有关，其中三阴性乳腺癌生长最快。

乳腺癌； 三维超声； 体积倍增时间； 病理学

肿瘤体积倍增时间(tumour volume doubling time，TVDT)反映肿瘤的自然生长率和生物学恶性能力，不仅决定着术后随访时间间隔，也用于临床治疗方案的制定[1- 2]。本研究旨在利用三维超声(3D- US)技术计算乳腺癌体积倍增时间，研究其与病理学指标的相关性。

1 资料与方法

1.1 一般资料

研究对象为2012年2月至2016年5月在无锡市人民医院行乳腺超声检查的女性患者，利用3D- US技术测量每个乳腺肿块的体积，对以下乳腺肿块行3D- US检查：(1) 肿块任一切面的直径大于4 cm；(2) 囊实性肿物；(3) 高回声肿物。在医院病理资料库查询同时段乳腺癌手术患者，筛选以下病例：(1) 有连续2次3D- US测量体积数据；(2) 2次3D- US测量时间间隔在3个月以上；(3) 在连续2次3D- US测量时间段中无活检穿刺及临床治疗。共有69例女性患者(年龄26～71岁，中位年龄52岁)入选。所有患者均有完整病理资料。

1.2 仪器与方法

应用Philips iU- Elite超声诊断仪，采用L12- 5探头，频率5～12 MHz及VL13- 5探头，频率5～13 MHz。每位患者先使用L12- 5探头行二维超声扫查，了解肿块部位、大小、内部回声。应用VL13- 5探头对可疑乳腺肿块进行3D- US扫查，扫查时患者摒住呼吸约15 s，获得图像后导入计算机利用Qlab定量分析软件对图像进行分析。按说明书步骤操作，肿块均分为最多层面，在矢状位上描绘每层切面肿瘤边界，完成后系统自动生成体积，硬盘存储。每个肿块进行3次采集，取平均值。乳腺癌TVDT计算公式[2]如下：TVDT=△T×log2/log(V2/V1)，其中△T为2次检查间隔时间，V1、V2分别为连续的第1次和第2次3D- US检查时的体积。

病理学检查指标包括：(1) 传统病理学指标：病理类型、肿块大小、组织学分级、淋巴结状态，计算诺丁汉预后指数(Nottingham prognostic index，NPI)，NPI=大小(cm)×0.2+淋巴结分期(1～3)+组织学分级(1～3)[3]。(2) 乳腺癌预后分子病理学标志物：免疫组化测定雌激素受体(estrogen receptor，ER)、孕激素受体(progesterone receptor，PR)、HER- 2和Ki- 67。免疫组化判定标准：ER、PR阳性表达位于细胞核，呈棕黄色颗粒，以阳性细胞数≥10%判定为阳性，余为阴性；HER- 2阳性表达位于细胞膜，细胞膜呈清晰的棕色染色，其中“+”及“-”判定为阴性，“++”者采用荧光原位杂交法(fluorescence in situ hybridization，FISH)技术进一步评估HER- 2基因是否扩增，HER- 2基因无扩增定义为阴性；Ki- 67阳性表达位于细胞核，呈棕黄色颗粒，以阳性细胞数<14%判定为阴性，阳性细胞数≥14%判定为阳性。乳腺癌分子亚型分为[4]:ER阳性组，即ER(+)，PR(-)/(+)，HER- 2(-)/(+)；HER- 2过表达型组，即ER(-)，PR(-)，HER- 2(+++)/FISH技术证实HER- 2基因扩增；三阴性组，ER(-)，PR(-)，HER- 2(-)。

1.3 统计学处理

采用SPSS 13.0软件进行统计学处理，计量资料用均数±标准差表示，两组计量资料的比较采用t检验或方差分析，P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

本研究中乳腺癌总体的TVDT为66～521 d，平均(185±126) d，中位天数164 d。其中ER阳性组38例，HER- 2过表达组13例，三阴性组18例。

不同年龄、月经状态、病理类型、淋巴结转移情况、组织学分级、NPI及HER- 2表达情况的乳腺癌患者TVDT差异无统计学意义(P>0.05)；不同乳腺癌家族史、ER、PR、Ki- 67及乳腺癌分子亚型的乳腺癌患者TVDT差异有统计学意义(P<0.05)，见表1。乳腺癌分子亚型中ER阳性组TVDT为(234±156) d，HER- 2过表达组为(184±71) d，三阴性组为(127±48) d。

表1 不同病理学指标分类乳腺癌患者的TVDT

Tab 1 TVDT of breast cancer patients with different pathological indicators

指标例数TVDT/dt值/F值P值年龄/岁 <4010170±72 40～5027197±101 >5032195±98-1.6590.372月经 绝经前36185±136 绝经后33209±121-2.5430.204乳腺癌家族史 有16227±142 无53135±644.4260.047病理类型 浸润性癌59174±87 导管原位癌10199±54-2.8190.103淋巴结 转移16131±63 无转移53196±134-2.6410.143组织学分级 Ⅰ级10205±143 Ⅱ级30230±156 Ⅲ级29159±902.5950.116NPI <3.416217±121 3.4～5.423224±118 >5.430155±792.2570.241ER 阳性38234±156 阴性31140±8617.5130.001PR 阳性34238±143 阴性35151±9615.3510.002HER-2 阳性23184±71 阴性46195±112-0.6280.739Ki-67 <14%42204±136 ≥14%27125±8714.3170.005乳腺癌分子亚型 ER阳性38234±156 HER-2过表达型13184±71a 三阴性18127±48ab33.751<0.0001

与ER阳性比较，aP<0.01；与HER- 2过表达型比较，bP<0.01

3 讨 论

随着对乳腺癌研究的深入，认识到乳腺癌是一类在分子水平上具有高度异质性的疾病，具有相同临床病理特征的乳腺癌往往有着不一样的疾病转归和预后，它们对于同一治疗方案有着迥然不同的反应性。以“判定预后和在预后基础上指导治疗选择”为主要目的的TNM分期系统已面临挑战，评估乳腺癌的传统病理学指标如患者年龄、肿瘤大小、淋巴结转移情况、组织学类型、组织学分级等已不能充分反映乳腺癌的生物学特征[5- 7]。本研究结果显示年龄、月经状态、病理类型、淋巴结转移情况、组织学分级、NPI及HER- 2表达情况均不影响乳腺癌的TVDT。

随着分子生物学技术的快速发展，乳腺癌预后分子病理学标志物及乳腺癌分子亚型为认识乳腺癌提供了崭新的视角，能够为乳腺癌个体化诊治提供更多的信息[8- 9]。本研究结果显示3个乳腺癌分子亚型的TVDT明显不同，最具有侵袭性的三阴性乳腺癌的TVDT为(127±48) d，预后较好的ER阳性组TVDT为(234±156) d，HER- 2过表达组为(184±71) d。这充分证明了在对乳腺癌患者进行后期的诊治要充分考虑到分子亚型及乳腺癌预后分子病理学标志物这些重要因素[10]，也为乳腺癌生长模型的建立提供了数据[11]。先前的研究[12- 13]发现，ER阳性患者肿瘤复发的高峰时间是36个月，而HER- 2过表达型和三阴性乳腺癌患者则是12～24个月。既往研究认为ER(+)比ER(-)、PR(+)比PR(-)、Ki- 67(-)比Ki- 67(+)的乳腺癌患者预后好，本研究结果显示这3个指标表达情况不同的患者TVDT也是有差异的，与文献符合。

既往有用X线及MRI估算TVDT的研究[14- 15]，这些研究利用椭圆球体经验公式估计肿瘤体积。事实上肿瘤并不是规则的椭圆球体，且恶性肿瘤的形态往往不规则，所以估算的体积不精确，且其重复性较差。并且有研究[2]显示，当直径测量值相差大于26%，体积将相差1倍，这种局限性极大地限制了乳腺癌TVDT的研究。采用三维超声计算乳腺癌肿块体积，可以在每个层面勾画出肿块边界，相对于椭圆球体经验公式要准确可靠，由此得到的体积倍增时间也比较准确。

本组研究还存在很多局限性：(1) 这是一个小样本量分析的研究结果；(2) 临床和实验观察[16]表明，恶性肿瘤生长遵循S型或称为线性Gompertzian曲线。Gompertzian模型认为肿瘤的TVDT是随着肿瘤大小而改变的。在最初假阴性乳腺癌的随访过程中，很多肿块快速生长而未进行第2次3D- US的病人被排除了本研究，这必然对整体及部分TVDT数据产生影响。(3) 本研究中各分子亚型病例所占的比例与文献报道的临床统计不一致，存在一定的选择偏倚。(4) 本组研究和以往研究存在矛盾。例如，本组研究结果显示年轻人和老年人之间TVDT无显著差异。因此，需开展进一步的多中心的前瞻性研究。

本研究结果显示乳腺癌TVDT与乳腺癌预后分子病理学标志物及分子亚型有关，其中三阴性的乳腺癌生长最快，为乳腺癌患者的筛查和随访提供重要信息。

[1] MACKINTOSH J A，MARSHALL H M，YANG I A，et al.A retrospective study of volume doubling time in surgically resected non- small cell lung cancer[J].Respirology，2014，19(5):755- 762．

[2] BAILEY S L I，SIGAL B M，PLEVRITIS S K.A simulation model investigating the impact of tumor volume doubling time and mammographic tumor detectability on screening outcomes in women aged 40- 49 years[J].J Natl Cancer Inst，2010，102(16):1263- 1271．

[3] 丁炎，周锋盛，陈俊，等.乳腺癌超声造影特征与诺丁汉预后指数的相关性[J].中华内分泌外科杂志，2012，6(2):94- 97．

[4] TELANG N.Putative cancer- initiating stem cells in cell culture models for molecular subtypes of clinical breast cancer[J].Oncol Lett，2015，10(6):3840- 3846．

[6] 钱柏锋，尹鑫，石欣.乳腺癌循环肿瘤细胞临床研究进展[J].东南大学学报：医学版，2015，34(3)：476- 478．

[7] YANG Q，CHEN J，LI H J，et al.Clinical features and prognosis analysis of different breast cancer molecular subtypes[J].Zhonghua Zhong Liu Za Zhi，2011，33(1):42- 46.

[8] GANDINI S，GUERRIERI- GONZAGA A，PRUNERI G，et al.Association of molecular subtypes with Ki- 67 changes in untreated breast cancer patients undergoing pre- surgical trials[J].Ann Oncol，2014，25(3):618- 623．

[9] 李振，甄林林.粒细胞集落刺激因子在乳腺癌新辅助化疗中的疗效分析[J].东南大学学报：医学版，2014，33(4)：461- 464．

[10] GAGLIATO- DDE M，GONZALEZ- ANGULO A M，LEI X，et al.Clinical impact of delaying initiation of adjuvant chemotherapy in patients with breast cancer[J].J Clin Oncol，2014，32(8):735- 744．

[11] BAILEY S L，SIGAL B M，PLEVRITIS S K.A simulation model investigating the impact of tumor volume doubling time and mammographic tumor detectability on screening outcomes in women aged 40- 49 years[J].J Natl Cancer Inst，2010，102(16):1263- 1271．

[12] PARK S，KOO J S，KIM M S，et al.Characteristics and outcomes according to molecular subtypes of breast cancer as classified by a panel of four biomarkers using immunohistochemistry[J].Breast，2012，21(1):50- 57．

[13] LEE J A，KIM K I，BAE J W，et al.Triple negative breast cancer in Korea- distinct biology with different impact of prognostic factors on survival[J].Breast Cancer Res Treat，2010，123(1):177- 187．

[14] TILANUS- LINTHORST M M，OBDEIJN I M，HOP W C，et al.BRCA1 mutation and young age predict fast breast cancer growth in the Dutch，United Kingdom，and Canadian magnetic resonance imaging screening trials[J].Clin Cancer Res，2007，13(24):7357- 7362.

[15] MILLET I，BOUIC- PAGES E，HOA D，et al.Growth of breast cancer recurrences assessed by consecutive MRI[J].BMC Cancer，2011，11:155．

[16] ALZAHRANI E O，ASIRI A，EL- DESSOKY M M，et al.Quiescence as an explanation of Gompertzian tumor growth revisited[J].Math Biosci，2014，254:76- 82．

Correlation of ER，PR，HER- 2，Ki- 67 and tumor volume doubling time in breast cancer

CHEN Jun，DING Yan，ZHU Qiao- ying，DONG Ji，WU Peng- xi，WU Chun- yan

(DepartmentofMedicalUltrasound，WuxiPeople’sHospitalofNanjingMedicalUniversity，Wuxi214023，China)

Objective： To evaluate tumor volume doubling time(TVDT)of breast cancer with three- dimensional ultrasound(3D- US)， and analyze the correlation between TVDT and pathological indexes. Methods: A total of 69 patients with breast cancer were enrolled in the study. Patients with breast cancer scanned by 3D- US at least twice(with an interval of 3 months or more)were recruited. The results of TVDT were calculated according to the formula and statistically compared with pathological indexes. Results: Mean TVDT was(185±126) d(range 66 to 521, median 164). The mean TVDT of patients with ER positive was(234±156) d， with overexpression of HER- 2 was(184±71) d， and with triple- negative breast cancer was(127±48) d. There were no statistic significance in TVDT between different patient age， menstrual cyclicity， pathological classification， lymph node metastasis， histological grade， Nottingham prognostic index(NPI)and HER- 2 expression(allP>0.05). There were significant relationships between TVDT and a family history， ER， PR， Ki- 67 or molecular subtypes of breast cancer(allP<0.05). Conclusion: TVDT of breast cancer is associated with prognostic biomarkers of ER， PR， Ki- 67 and molecular subtypes. Triple- negative breast cancer has the fastest growth rate．

breast cancer; three- dimensional ultrasound; volume doubling time of breast cancer; pathology

江苏省卫计委妇幼健康科研项目(F201567)；无锡市医管中心重点科研项目(YGZXZ1509)；无锡卫计委妇幼健康科研项目(FYKY201502)

陈俊(1981-)，男，江苏无锡人，主治医师。E- mail:41713952@qq.com

丁炎 E- mail:157817553@qq.com

陈俊，丁炎，朱巧英，等.乳腺癌体积倍增时间与ER、PR、HER- 2及Ki- 67的相关性研究[J].东南大学学报:医学版，2016，35(6)：878- 881.

R737.9； R445.1

A

1671- 6264(2016)06- 0878- 04

10.3969/j.issn.1671- 6264.2016.06．010