河南省平煤神马医疗集团总医院放射科 (河南 平顶山 467000)
李 晓 陈新晖 李建钢
流行病学调查显示,2015年国内肺癌已位居癌症发病率之首,其死亡率也占据首位,五年生存率仅达15%左右[1]。而美国国立肺筛查试验报道显示,低剂量肺癌筛查能降低肺癌死亡率至20%左右,尤其是针对无症状高危人群,肺亚实性结节(Subsolid nodule,SSN)检出率明显增加,一般属肺腺癌[2]。手术切除是肺癌关键治疗手段,包括肺叶切除、局部切除,与前者比较,后者可尽可能保存正常肺组织,维持足够肺功能,提高生存率。最新肺腺癌国际多学科分类标准中认为,肺腺癌中微浸润性腺癌(Minimally invasive adenocarcinoma,MIA)、原位腺癌(Adenocarcinoma in situ,AIS)完全切除术后5年无病生存率近似100%,浸润性腺癌(Invasive adenocarcinoma,IAC)完全切除术后5年无病生存率<90%;而以改善患者预后为前提,IAC多行肺叶切除,MIA、AIS主要行楔形切除,证实术前SSN病理等级鉴别对术式SSN、患者预后均具有重要意义[3]。CT图像与病理切片肿瘤及浸润性成分对应SSN(病理属腺癌)及实性成分,且肿瘤浸润成分大小与SSN实性成分大小密切相关,但目前尚无标准SSN实性成分测量手段,关于其实性成分对病理分级的预测价值鲜有报道[4]。基于此,本文主要纳入118例SSN患者,开展回顾性分析,旨在进一步明确CT诊断肺亚实性结节肺腺癌的特征与临床病理的关系,报道如下。
1.1 一般资料 纳入2014年11月至2018年11月于我院收治的118例SSN患者为研究对象,开展回顾性分析,获我院医学伦理委员会批准。纳入标准:(1)符合《肺亚实性结节影像处理专家共识》[5]中SSN诊断标准,均经胸部CT确诊;(2)年龄>40岁,有吸烟病史、粉尘接触史、家族遗传史,伴咳嗽,咳血症状,手术切除前均接受高分辨率CT检查,无相关禁忌症;(3)CT检查前未接受抗肿瘤治疗或穿刺活检;(4)病理证实为肺腺癌,病理切片保存完整;(5)SSN肺窗轴位最大层面最大径为53cm及以下,实性成分非多点起源。排除标准:(1)伴严重心、脑、肝、肾等原发性疾病;(2)合并其他恶性肿瘤;(3)伴纵隔淋巴结肿大、肺不张等其他肺部疾病;(4)精神疾患者。118例SSN患者中,男45例,女73例,年龄(40~78)岁,平均(58.42±5.62)岁;结节类型:多发结节22例,单发结节96例。118例患者共计136个结节。
1.2 检查方法
1.2.1 CT检查:采用美国GE公司64排VCT和荷兰飞利浦公司256iCT予以扫描。检查前6~8h禁食,前30min服温开水500~800mL,使胃肠道充盈,产生饱腹感。于检查前5min,再口服温开水200~400mL,开展呼吸训练,明确最佳屏气耐受点,减少呼吸运动伪影。检查时,取患者仰卧位,设置参数(自动管电流,管电压120kV,扫描视野350mm×350mm,矩阵512mm×512mm,层厚8mm,重建层间距1mm,重建层厚1mm,螺距0.6mm),行全肺扫描。扫描完毕后,将获取的高分辨CT图像传至后处理工作站(GE和飞利浦后处理工作站),借助肺结节模块进行定量测量。固定肺窗后,对结节边缘行逐层手动勾画,系统自动识别并计算肺窗结节体积(Volume of whole nodule with lung window setting,WNLW)。阈值调整至-300Hu,自动识别CT值-300Hu以上成分,并自动计算阈值为-300Hu时结节实性成分体积(Volume of solid component with threshold of-300Hu,SCT)。固定肺窗后,肺窗结节内对血管、支气管轮廓遮盖的成分进行逐层手动勾画,自动识别并计算肺窗结节实性成分体积(Volume of solid component with lung window setting,SCLW)。另外,固定纵隔窗,调整窗宽为400Hu,窗位为40Hu,对结节内显影成分行逐层手动勾画,软件自动识别并计算纵隔窗结节实性成分体积(Volume of solid component with mediastinal window setting,SCMW)。勾画感兴趣区域尽可能避开支气管、血管、胸膜组织。采用双盲法,由2名高年资影像医师观察并分析影像资料。
1.2.2 病理诊断:病理标本经10%中性甲醛固定、石蜡包埋、切片、复染等处理后,借助400倍生物显微镜联合40倍显微镜进行阅片观察。由2名具有丰富病理诊断经验的医师采用双盲法,按2011年肺腺癌国际多学科分类标准对病理切片进行复审判定。
1.3 观察指标 分析CT诊断结果,判断其诊断SSN良恶性的敏感度及特异度,并比较IAC组与MIA+AIS组CT定量指标SCT、WNLW、SCMW及SCLW变化。同时,采用多因素Logistic回归分析法分析恶性SSN病理等级的独立预测因素,并采用受试者工作特征曲线(Receiver operating characteristic curves,ROC)评价独立预测因素对恶性SSN病理等级的预测价值。
表1 CT诊断SSN良恶性敏感度及特异度分析
表2 IAC组与MIAAIS组CT定量指标比较(s,mm3)
表2 IAC组与MIAAIS组CT定量指标比较(s,mm3)
组别 SCT WNLW SCMW SCLW IAC(n=17) 524.68±168.21 1847.69±564.21 3.05±1.46 440.72±144.50 MIA+AIS 155.85±37.96 540.08±157.42 1.24±0.41 114.62±31.47(n=19)t 9.766 9.704 5.188 9.586 P 0.000 0.000 0.000 0.000
表3 不同病理等级肺腺癌患者CT定量特征多因素Logistic回归性分析
1.4 统计学方法 采用SPSS19.0软件处理上述数据,以百分率(%)表示计数资料,组间行χ2检验;以(±s)表示计量资料,组间行t值检验;采用多因素Logistic回归分析法分析肺腺癌患者病理等级的独立预测因素,并采用ROC曲线评价独立预测因素对肺腺癌患者病理等级的预测价值,确定其最佳截断值,P<0.05时为差异有统计学意义。
2.1 CT诊断结果分析 118例SSN患者中,手术病理证实肺腺癌29例(36个结节),其中MIA13个,AIS6个,IAC17个。CT诊断SSN恶性结节33个(肺腺癌27例),SSN良性结节103个。
2.2 CT诊断SSN良恶性敏感度及特异度分析 CT诊断SSN良恶性灵敏度为80.56%,特异度为96.00%,诊断准确率为91.91%,阳性预测值为87.88%,阴性预测值为93.20%,Kappa值为0.79,见表1。
2.4 不同病理等级肺腺癌患者CT定量特征多因素Logistic回归性分析 将不同病理等级(IAC、MIA、AIS)纳入因变量,以上述有显著差异的CT定量指标纳为自变量,纳入多因素Logistic回归分析模型,结果提示SCT为恶性SSN病理等级的独立预测因素(P<0.05),见表3。
2.5 SCT对恶性SSN病理等级的预测价值分析 经ROC曲线处理,结果显示SCT对恶性SSN病理等级有一定预测价值,曲线下面积为0.850(标准误0.064,P<0.001,95%CI=0.725~0.975),诊断最佳截断值为139.230mm3;当SCT≥138mm3,诊断IAC敏感度0.824,特异度0.947。
SSN包括纯磨玻璃结节、混杂磨玻璃结节,国际早期肺癌行动计划研究显示,SSN占阳性结节的19%,恶性率高达34%,通常属肺腺癌;而实性结节恶性率仅为7%[6]。张怀信[7]等报道SSN非实性结节多属癌前病变或良性,若其长径>5mm,需进行定期随访观察,分析结节是否增大,或内部有无实性成分,以防过度诊断,造成不必要的手术;而针对部分实性结节,其实性成分>5m时,若随访≥3个月无明显变化,或部分实性结节明显增大,实性成分显著增加,证实恶性风险较大,必须接受手术处理。恶性SSN一般惰性生长,判断根据主要为结节及实性成分大小。可见,早期评估SSN是否存在实性成分及定量测量SSN、实性成分大小是鉴别SSN良恶性的关键。
既往报道称X射线、MRI等影像学技术在SSN诊断中具有重要的应用价值,但X射线易受重叠投影等因素干扰,大部分肺磨玻璃密度病变形态难以准确显示,误诊及漏诊率较高;MRI空间分辨率小,诊断SSN敏感度较低,可能与肺部质子密度低有关[8]。而CT空间分辨率较高,具有强大的后处理技术,已被认为是诊断SSN的首选方法[9]。本研究结果显示,以手术病理结果为金标准,发现CT诊断SSN良恶性灵敏度为80.56%,特异度为96.00%,诊断准确率为91.91%,这与王聪[10]等研究结论相似,与CT靶扫描、分辨率高、靶重建等因素有关。
肺腺癌病理分级主要为IAC、MIA、AIS,以浸润性成分长径5mm为界线,区分前两者,≥5mm属IAC,<5mm属MIA,而病理等级与浸润大小呈正相关。曹捍波[11]等报道显示,顺着肺泡内壁,肿瘤细胞往往呈伏壁式生长,CT可观察到肺实质未浸润部分,图像上显示出SSN磨玻璃成分;而针对肺实质浸润、肿瘤细胞增殖,CT图像上往往可见实性成分。郑文松[12]等认为,采用CT阈值分割法(阈值调整为-250Hu或-300Hu),可识别SSN实性成分,证实CT可作为SSN随访定量评估关键手段。有资料显示,可将结节实性成分体积测量阈值设置为-300Hu,其在结节随访、患者预后预测具有指导意义[13]。Zhang Y[14]等发现,SCT是区别IAC与MIA、AIS的独立预测因子,证实CT定量指标在预测肺腺癌病理等级中具有重要意义,CT图像中SSN实性成分大小很大程度上反映了浸润性成分大小。而本研究中,采用体积测量法,行CT定量分析,与一、二维长径测量法相比,变异率更小,测量误差更小,且具有良好的可重复性。
本研究结果显示,IAC组SCT、WNLW、SCMW及SCLW均明显高于MIA+AIS组,证实不同窗位、窗宽前提下,MIA+AIS实性成分体积均小于IAC,这与Henschke CI[15]等报道相似。笔者推测,病理等级越高,浸润性成分越多,基于不同窗宽、窗位及维度条件下所测SSN实性成分大小与病理等级存在一定关系。而本研究中,多因素 Logistic回归分析显示,CT定量指标SCT属恶性SSN病理等级独立预测因素。究其根源,可能与以下三个方面的因素有关:一是沿着肺泡壁表面,早期肿瘤细胞开始增殖,并不影响肺实质,而随后开始浸润肺泡壁,肺泡空腔被肿瘤细胞组间代替,结节密实性不断增强;二是肿瘤组织增殖、正常肺组织被替代程度较低部分,肺窗条件下附近磨玻璃成分对比度低,基于纵隔窗条件下难以显示并鉴别实性成分;三是利用-300Hu阈值进行实性成分体积测量,很大程度上可减少肉眼观察误差,与传统纵隔窗或肺窗条件比较,其测量实性成分的准确性更高[16-17]。此外,本研究结果显示,当SCT≥138mm3,SCT诊断IAC敏感度0.824,特异度0.947,证实SCT能准确反映SSN实性成分大小。
综上,CT在肺腺癌诊断中具有较高的特异度及灵敏度,利用CT定量指标SCT可准确测量SSN实性成分,预测肺腺癌病理分级,临床上应引起足够重视。