Patlak联合不可逆两组织隔室模型动态18F-FDG PET/CT诊断肺原发肿瘤胸部高代谢转移性淋巴结

孙艺珊，刘长平，翟 伟，王 搏，曹 礼，于树鹏，辛 军

(中国医科大学附属盛京医院核医学科，辽宁 沈阳 110004)

肺癌是全球死亡率较高的癌症之一，在癌症死因中约占22%[1]，且易因出现肺门及纵隔淋巴结转移而影响治疗计划。葡萄糖代谢升高是恶性病变的重要标志之一。18F-FDG PET/CT逐渐用于诊断肿瘤及分期[2]，准确率和敏感度均较高[3]；但正常组织或良性病变亦可存在FDG高摄取。动态18F-FDG PET/CT动力学模型可于连续动态PET图像中提取定量评估参数，有助于鉴别恶性与炎性病变[4]。本研究观察Patlak结合不可逆两组织隔室模型(irreversible two-tissue compartment model, 2TC-3k)动态PET/CT诊断FDG肺原发肿瘤高代谢胸部转移性淋巴结的价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 前瞻性纳入2020年10月—2021年6月16例CT示胸部存在可疑淋巴结转移且拟接受PET/CT检查的肺原发性肿瘤患者。纳入标准：①首次确诊为肺原发性肿瘤；②未接受肺部手术或相关治疗；③可取得手术病理结果及随访资料[5]。排除标准：①幽闭恐惧症或病情较重等不适合接受PET/CT检查者；②空腹血糖>8.0 mmol/L。本研究获院伦理委员会批准。检查前患者均签署知情同意书。

1.2 仪器与方法 检查前嘱患者禁食6 h以上。采用GE Discovery Elite PET/CT扫描仪，嘱患者仰卧，先行低剂量胸部CT扫描，管电压120 kV，管电流120 mA，重点观察肺原发肿瘤及胸部淋巴结；之后经肘静脉团注18F-FDG(4.44 MBq/kg体质量)显像剂，并立即以三维模式采集40 min单床位胸部动态PET图像，并以12×5 s、3×360 s、3×420 s帧协议分割数据；注射18F-FDG 60 min后，以三维模式行全身PET/CT显像，范围包括头骨顶点至股骨近端，共采集7～8个床位，每个床位约90 s。以CT进行衰减校正，并采用有序子集最大期望值法重建图像。

1.3 图像分析 由分别具有2年及8年工作经验的核医学科医师各1名共同分析18F-FDG PET/CT图像及完成建模，意见不一时，由具有15年工作经验的核医学科主任医师进行判定。

1.3.1 全身静态PET/CT图像 于GE AW01工作站半自动测量全身静态PET/CT图像中肺肿瘤和胸部淋巴结的标准摄取值(standard uptake value, SUV)，计算其最大SUV(maximum SUV, SUVmax)及平均SUV(mean SUV, SUVmean)；以淋巴结SUVmax>2.5为高代谢淋巴结，针对存在高代谢淋巴结患者进行后续观察。

图1 2TC-3k K1、k2、k3、k4均为转运速率常数；其中，K1和k2分别为18F-FDG从血液到组织的正向转运速率常数和反向转运速率常数，k3表示己糖激酶对18F-FDG的磷酸化速率，k4表示磷酸酯酶对FDG-6-PO4的去磷酸化速率(可忽略不计)

表1 Patlak图形分析和2TC-3k的一阶特征纹理参数

1.3.2 胸部动态PET/CT图像 采用PHIgo及ITK-SNAP软件处理胸部动态PET/CT图像。先以PHIgo软件自动寻找胸主动脉，并获得动脉输入函数(arterial input function, AIF)和时间-活度曲线(time-activity curve, TAC)；之后采用ITK-SNAP软件，以自适应工具于胸部动态PET/CT图像上半自动勾画肺原发肿瘤和胸部各高代谢淋巴结的感兴趣容积(volume of interest, VOI)；通过动态PET图像与CT融合校准获得动态PET/CT图像中原发肿瘤和各高代谢淋巴结的VOI；最后通过所有层面原发肿瘤或各高代谢淋巴结VOI平均代谢活动面积的加权平均值获得其TAC。

采用PET动态软件构建原发肿瘤和各高代谢淋巴结的动态PET/CT动力学模型，并基于体素进行分析。采用Patlak图形分析和2TC-3k分析肿瘤和各高代谢淋巴结的动态PET/CT数据；Patlak图形分析包括转运速率常数(Ki)和血容量分数(V)的相关一阶特征参数，2TC-3k包括转运速率常数(K1、k2、k3……)和血容量体积(VB)的相关一阶特征参数(图1)，见表1。

1.4 诊断标准 以手术病理学结果为诊断胸部高代谢淋巴结转移的金标准。

1.5 统计学分析 采用MedCalc v20.0.3和SPSS 26.0统计分析软件。以±s表示正态分布的计量资料，行两独立样本t检验；以中位数(上下四分位数)表示非正态分布的计量资料，行Mann-WhitneyU检验。采用Pearson或Spearman相关性分析评价原发肿瘤与FDG高代谢淋巴结动力学参数的相关性。以二元logistic回归分析建立诊断胸部高代谢淋巴结转移的模型，并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线，采用DeLong检验比较曲线下面积(area under the curve, AUC)，评估其诊断效能。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

纳入11例肺原发肿瘤患者，男5例、女6例，年龄41～76 岁，平均(60.5±10.4)岁；共检出32枚胸部高代谢淋巴结，病理学示其中15枚为转移性、17枚非转移性，见图2。

2.1 PET/CT 转移性淋巴结SUVmax及SUVmean略高于非转移性淋巴结，但二者差异均无统计学意义(Z=-1.89、-1.64，P均>0.05)。

2.2 动力学参数 Patlak和2TC-3k各有6个参数在转移性与非转移性淋巴结之间差异具有统计学意义(P均<0.05)，见表2、3。Patlak动力学参数中，Ki_Kurtosis诊断胸部转移性FDG高代谢淋巴结的AUC为0.81，以Ki_Kurtosis=71 590.45为截断值，其敏感度为70.60%，特异度为86.70%；2TC-3k动力学参数中，V_B_Entropy的AUC为0.79，以V_B_Entropy=6.16×10-4为截断值，其敏感度为80.00%，特异度为82.40%；见表4。

肺原发肿瘤与胸部高代谢转移性淋巴结动力学变化趋势相似(图3)，且原发肿瘤与转移性高代谢淋巴结V_B_Kurtosis(r=0.67，P<0.05)和Ki_UPP(r=0.69，P<0.05)存在正相关，而其他参数均无明显相关(P均>0.05)。

图2 患者女，70岁，左肺下叶腺癌，伴高代谢第11组淋巴结转移、第8组淋巴结反应性增生 A.胸部轴位PET图示第11组(黄箭)和第8组(绿箭)淋巴结FDG高代谢； B、C.Patlak Ki图(B)和V图(C)示第11组高代谢转移性淋巴结，而第8组非转移淋巴结未见明显高代谢

表2 肺原发肿瘤患者胸部高代谢转移性与非转移性淋巴结Patlak动力学参数比较

表3 肺原发肿瘤患者胸部高代谢转移性与非转移性淋巴结2TC-3k动力学参数比较

表4 Patlak及2TC-3k动力学参数诊断肺原发肿瘤患者胸部高代谢转移性淋巴结的效能

图3 患者男，52岁，TAC图示左肺上叶腺癌伴第5组淋巴结转移、第10组淋巴结反应性增生

图4 Patlak、2TC-3k及二者联合的动态PET/CT模型诊断肺原发肿瘤胸部高代谢淋巴结转移的ROC曲线

3 讨论

常规静态18F-FDG PET/CT显像评估肺肿瘤淋巴结转移时，多于单一时间点进行半定量评估[6]。本研究以动态18F-FDG PET/CT动力学模型诊断胸部高代谢转移性淋巴结，于注射药物后多时间点进行评估，有助于观察18F-FDG分布及整个摄取过程；通过建立动力学模型获取与靶特异性分子及代谢过程相关的指标，所获结果与既往报道[7-9]类似。

本研究以体素分析建立动态PET/CT模型，并基于动力学参数获取一阶特征参数，发现胸部高代谢非转移性淋巴结的均匀度较佳，而转移性淋巴结均匀度较差，可能由于恶性病变生长迅速，对葡萄糖需求量较高，并存在大量新生毛细血管网，其血管壁不成熟，更易出现坏死、囊变及出血等复杂情况，导致均匀度下降[10]。此外，本研究TAC显示肺原发性肿瘤的动力学变化趋势与胸部高代谢转移性淋巴结相似，且二者V_B_Kurtosis和Ki_UPP呈正相关，与既往研究[7]结果类似；分析原因，可能主要在于恶性病变摄取18F-FDG持续升高，而反应性增生等良性病变的摄取特点与主动脉类似，均于最初出现快速灌注峰值，之后迅速下降出现平台期。本研究分别采用Patlak、2TC-3k及二者联合构建logistic诊断模型，其AUC、敏感度及特异度均较佳。

本研究主要局限性：①样本量小，且未对不同亚型肺肿瘤来源的淋巴结进行分组观察；②仅用于诊断高代谢淋巴结；③勾画VOI及建模可能存在一定误差。

综上所述，Patlak结合2TC-3k动态18F-FDG PET/CT对诊断胸部高代谢转移性淋巴结具有一定价值。