联动成像内镜诊断早期胃癌的研究进展

2021-12-03 03:24唐雯晰温聪聪贾梦雨徐晓蓉
同济大学学报(医学版) 2021年3期
关键词:诊断率性病变紫色

唐雯晰,温聪聪,贾梦雨,徐晓蓉,

(1.南京医科大学上海十院临床医学院消化内科,上海 200072;2.同济大学附属第十人民医院消化内科,上海 200072)

消化道恶性肿瘤中的胃癌位列全球癌症发病和死亡的第3位和第5位,严重威胁人们的健康。内镜技术在早期发现消化道肿瘤,减少外科手术、改善患者预后方面起着重大作用[1]。目前临床应用广泛的图像增强内镜(image-enhanced endoscopy,IEE),包括窄带成像内镜(narrow-band imaging,NBI)、蓝激光内镜等,克服了传统白光内镜无法观察黏膜表面微细结构的缺点,有助于判断病灶的性质、边界,提高消化道肿瘤的诊断率。

2012年上市的LASEREO蓝激光内镜系统,采用波长为450 nm的白光用激光和410 nm的蓝光用激光作为光源,可呈现5种不同的观察模式:白光成像(white light imaging,WLI)、蓝激光成像(blue laser imaging,BLI)、可扩展电子分光技术(flexible spectral imaging color enhancement,FICE)、亮蓝光成像(blue laser imaging-bright,BLI-bright)和LCI。BLI结合放大内镜能清晰观察黏膜腺管开口和血管的构造,而BLI-bright进一步解决了BLI光照强度较弱、仅适于近距离观察病灶的问题,在中远景下也能进行观察。LCI是在BLI-bright的成像基础上加入红色强调信号,增强了黏膜颜色的对比度,使腺瘤性息肉等红色病变显得更红而周围正常黏膜更白[2-3]。研究证实,LCI能有效提高黏膜浅表病变、消化道肿瘤的检出率、降低腺瘤的漏诊率[4-8]。在早期胃癌的筛查、诊断上,LCI也具有一定的优越性。本文将阐述相关研究进展,以期进一步发挥LCI用于诊断EGC的潜在价值。

1 LCI提高EGC的诊断率

由于多数EGC伴有慢性炎症的黏膜背景,病灶范围小,白光下其颜色与周围黏膜相似,即使是高分辨率内镜也不易区分,导致诊断率较低[9]。作为新型图像增强内镜的LCI是否能够提高EGC的诊断率是最先被关注的问题。理论上,LCI除了能利用窄带光凸显黏膜表面构造和血管形态,还可借助增加的红色信号强调黏膜发红的部分,因此对于表面构造和血管形态不规则、发红的肿瘤性病变,LCI的诊断效果应优于WLI。事实上,在对比LCI和WLI对EGC诊断效果的研究中,学者们证实了LCI的优越性:该模式下EGC的可见度评分明显较高[10],能够改善70%以上的EGC在内镜下的可见度,增加微小病变的检出[11-12]。在胃癌的高危人群中,WLI+LCI较单独使用WLI可使EGC的诊断率由4.31%提高至8.01%[13]。

LCI模式下的EGC与周围黏膜的颜色差异增大,为精确呈现这一特点,同时也阐明LCI诊断优势产生的原因,研究人员采用国际照明委员会1976L*a*b*色度空间法[14]将内镜下目标区域(region of interest,ROI)的颜色用三个维度的参数来表示:L*(黑色到白色,数值0到+100),a*(绿色到红色,-128到+127),b*(蓝色到黄色,-128到+127),使ROI颜色数值化,从而将病灶与周围黏膜的颜色差异用具体的色差(color difference,CD)值来表示[15-17]。结果显示,与WLI相比,LCI模式下EGC与周围黏膜的色差显著增强,病灶边界显示更为清晰,利于病灶的检出,在扁平和凹陷性病变中这一优势尤为明显[17]。此外,在中远距离,LCI对EGC的识别能力优于靛胭脂染色和BLI-bright[18]。

LCI模式下EGC的颜色表现值得关注。Fukuda等[19]对52例EGC患者的57个胃癌病灶研究,42例胃癌病灶在WLI模式下与周围黏膜颜色相近不易区分,但当中的38例在LCI模式下表现为易于识别的橙红色、橙色;与周围黏膜相比褪色的9例癌灶中有8例在LCI下表现为橙白色;6例癌灶在WLI中呈现出比周围黏膜更红的颜色,在LCI下则表现为显眼的紫色。Kanzaki等[16]也发现早期分化型胃癌在LCI模式下呈现红色或者橙红色。大多数EGC在LCI下会以更突出于周围黏膜的色彩呈现[7,20],并且多数为红橙混合,但还需注意其他较为少见的变化,如上述的紫色。尽管目前不可仅凭LCI模式下病灶的颜色对EGC做出诊断,但熟悉EGC可能出现的颜色变化可提高检查者辨别良恶性病变的把握。此外,现有的研究均存在样本量较小的问题,并且缺乏客观标准以定义EGC所呈现的不同颜色,对于癌灶的颜色描述具有较强的主观性,未来需要大样本量的研究来设定统一标准。

2 LCI有助于EGC的鉴别诊断

使用普通白光内镜时常会出现炎症与EGC难以区分的情况,往往需要借助NBI联合放大内镜等技术进一步鉴别。由于肿瘤性病变与炎性病变的微血管分布不同,LCI能够通过黏膜的颜色将肿瘤性病变从一些炎症中区分出来。大多数EGC表面的血管密度高于非肿瘤性病变,这一特点使前者在LCI模式下显得更红[17]。Shinozaki等[21]认为可能是由于肿瘤性病变的微血管分布相对表浅、集中,LCI模式中的410 nm紫光容易被毛细血管中的血红蛋白吸收从而使病变呈现为橙红色;而炎症性病变的微血管多分布于黏膜的更深层次,紫光无法到达而被反射,使炎症部位呈现紫色。此外,除了依据黏膜颜色的差异,LCI模式还可以结合对黏膜表面血管模式的观察(如有无血管缺失),有效地将炎症与EGC鉴别。

除了炎症,肠上皮化生(gastric intestinal metap-lasia,GIM)也会影响EGC的诊断。多数分化型EGC周围伴有GIM和慢性萎缩性胃炎(chronic atrophic gastritis,CAG)的表现,在WLI模式下EGC与GIM常常难以区分,但LCI模式下的GIM一般呈现为与EGC有所不同的淡紫色[22]。该淡紫色背景表面可见被白光突出勾勒的腺窝周围上皮,因而伴白色雾状改变,有学者命名为“氤氲紫”[23]。EGC周围伴有斑片状紫色黏膜的现象十分常见。Fukuda等[19]报道,在LCI模式下84%癌灶周围黏膜有部分或全部呈现一种特征性的紫色,90%的切除病灶经病理证实其周围有超过75%以上的GIM。距癌灶不远处的慢性胃炎部位,也有色值相似的紫色黏膜,在与周围非紫色黏膜对比后,证实GIM确实存在于紫色黏膜中。根据淡紫色黏膜这一表现诊断GIM的准确率为80%左右[24-25]。因而LCI模式下,多数表现橙红色、红色的EGC能够较好地与淡紫色GIM区分开来。尽管少部分EGC在LCI模式下也呈现为紫色,但此类紫色深且不均,多为紫、红混合[19],因此较易与GIM呈现的淡紫色相鉴别。这一特征也有利于EGC的诊断[26],曾有报道1例在WLI模式下无法发现的EGC,在LCI中表现为淡紫色区域中直径约10 mm的淡红色凹陷性病变,病理提示管状腺癌,周围为GIM所围绕,由于病变局限于黏膜内,随后进行了内镜下黏膜剥离术切除[20]。研究证实,当癌灶周围分布有GIM时,LCI模式使得病灶与周围黏膜的颜色差异更大[15],使得EGC更易于诊断。因此,LCI在能够协助鉴别EGC与GIM的同时,还有助于提高早期分化型胃癌的诊断率。对于EGC与其他疾病,如局灶萎缩、消化性溃疡的鉴别,相关研究尚缺,LCI在当中的作用有待澄清。

3 LCI利于根除幽门螺杆菌后EGC的诊断

幽门螺杆菌(Helicobacterpylori,Hp)感染是公认的胃癌危险因素之一,根除Hp能降低胃癌的发生率[27-28],但仍有1%左右的患者在除菌后发生胃癌[29-30]。此类胃癌的表现往往不典型,多数为凹陷型病变,边界不清,表面常覆盖有非肿瘤性上皮,使癌灶呈现胃炎样外观,容易漏诊[31]。Kitagawa等[32]在WLI和LCI两种模式下对此类EGC进行能见度评分,并计算病变与周围黏膜的CD值,发现在LCI模式下此类EGC能见度更高,CD值也更大,使得除菌后EGC的漏诊情况得以改善。另有文献报道,LCI联合蓝激光放大内镜(magnifying blue laser imaging,M-BLI)能够提高除菌后EGC诊断的准确度:在LCI模式下EGC呈现为一个边界清晰、周围伴有紫色黏膜的橙色病灶,M-BLI则进一步将其不规则的微血管和微结构呈现出来,从而初步确立EGC的诊断[33]。

对于除菌后EGC的危险因素,有学者通过LCI进行了研究。Majima等[34]纳入了109例根除Hp治疗后新发胃癌的患者作为实验组,85例除菌后未发现肿瘤的患者为对照组,分别在WLI和LCI两种模式下对两组患者进行胃镜检查,按照京都胃炎分类[35]评估。结果显示,实验组较多出现严重萎缩和地图样发红(map-like redness,MR),而规则排列的集合细静脉(regular arrangement of collecting venu-les,RAC)则较少;存在MR和胃底腺RAC缺失是除菌后新发胃癌的独立危险因素。由于LCI对MR的检出率更高,说明对于除菌后的患者,使用LCI模式对其进行EGC风险评估和监测效果更佳[36]。

目前LCI在诊断除菌后EGC方面的研究较少,但在对此类早癌进行风险评估、筛查、诊断等方面,LCI无疑具有较大的潜力,值得进一步深入研究。

4 LCI联合其他图像增强或色素内镜的诊断价值

LCI主要优势在于病灶颜色的强调,但M-BLI能提供更多微结构、微血管的信息,因此有学者[37]提出了颜色-微结构-血管(color-microstructure-vessel,CMV)诊断流程,用于辨别CAG、非萎缩性胃炎和早期分化型胃癌。该诊断流程先在LCI模式下根据颜色筛查出可疑病灶,随后进一步观察病灶的颜色特点,红色提示慢性非萎缩性胃炎,红色周围包绕紫色提示CAG,而红色中心含有黄色、周围伴有紫色提示胃癌;接着使用M-BLI观察是否有微结构异常(腺窝不规则或缺失)或血管网异常。其诊断胃癌的敏感性和特异性分别为100%和98.2%,但该研究存在样本量较小、诊断慢性胃炎的效果欠佳的问题,需要扩大样本量并对该流程进一步改进。除BLI外,LCI还能与色素内镜相结合用于胃癌的诊断。例如,放大的LCI联合靛胭脂染色可以明显提高胃部病变诊断的准确率[38];也能更好地呈现EGC的边界[39]。这些小样本量的研究和病例报告提出了一个值得探索的问题:如何搭配不同的内镜技术才能在早癌的诊断上达到“1+1>2”的效果?

5 结 语

总之,LCI增强病变与周围黏膜颜色对比度的作用使其在诊断EGC方面表现出色,能识别出微小的色彩差异,并且满足中远距离的观察需要,还有助于EGC与炎症、GIM进行鉴别。但值得关注的是,LCI可能加强某些良性病变(如炎症)与周围黏膜颜色的对比度,导致EGC诊断的假阳性率升高[16]。个别EGC在WLI模式下比LCI更为明显[19]。对于未分化癌,由于病例相对较少,且大多数在白光下表现为白色病灶,用LCI诊断此类肿瘤的效果尚待进一步澄清。尽管有学者找出了判断肿瘤和非肿瘤性病变的分界值[17,40],但目前并不能在内镜下实时测得目标点的颜色值,因而临床实用性有限。由于LCI存在对腺体结构观察不足的短板,其将来的应用更多是与放大内镜及其他内镜技术的联合,故探索最高效的联合应用方式是重要的研究方向。未来除了完善现有研究的不足,还可进一步探索不同浸润深度胃癌的LCI模式特征。有研究者将人工智能(artificial intelligence,AI)技术应用于BLI/LCI模式下Hp感染的诊断[41],今后也能将其应用于胃癌的早期筛查上。

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