自动乳腺全容积扫描冠状面所见联合肿瘤标记物评估乳腺癌腋窝淋巴结转移

刘 韬，陈庭威，严宝妹，杨慧慧，梁伟翔*

(1.广州医科大学附属第三医院超声医学科，广东 广州 510150；2.广东省产科重大疾病重点实验室，广东 广州 510150；3.暨南大学附属广州红十字会医院介入科，广东 广州 510240)

乳腺癌发病率在女性中居于恶性肿瘤之首，早期诊断、及时治疗是改善生存质量、降低死亡率的关键[1]，而有无腋窝淋巴结(axillary lymph node， ALN)转移影响诊疗方案的选择[2]。《中国抗癌协会乳腺癌诊治指南与规范(2021年版)》[3]提出，前哨淋巴结活检(sentinel lymph node biopsy， SLNB)阳性或患者无法接受SLNB时，需行ALN清扫术(ALN dissection， ALND)，以明确是否出现转移[4]，但相关并发症会给患者带来极大痛苦。既往研究[5-6]多通过分析乳腺癌病灶及ALN的二维声像图等预测有无ALN转移(ALN metastasis， ALNM)，易漏诊早期无明显影像学改变的病灶，且受个体差异及肿瘤异质性等多方面因素影响。自动乳腺全容积扫描(automatic breast volume scanner， ABVS)是三维成像技术，可无创进行乳腺冠状面成像；联合肿瘤标志物分析，可弥补二维超声的不足。本研究观察ABVS冠状面所见联合乳腺肿瘤标记物评估乳腺癌ALNM的价值。

1 资料与方法

1.1 研究对象 回顾性分析2016年1月—2021年6月117例于广州医科大学附属第三医院住院治疗的女性乳腺癌患者，年龄18～86岁，平均(56.5±12.8)岁；共134个乳腺病灶，最大径2～106 mm，中位数24 mm；根据ALN病理学结果分为ALNM组(64例，73个病灶)和无ALNM组(53例，61个病灶)，病理类型见表1。纳入标准：①于穿刺或外科手术前接受ABVS；②乳腺病灶及同侧ALN病理学结果完整。排除因乳腺病灶过大、乳房皮肤明显破溃或感染等原因而无法分析ABVS图像者。

表1 134个乳腺癌病灶病理类型(个)

1.2 仪器与方法 采用Siemens S2000 ABVS全容积扫描系统，14L5BV探头，频率5～14 MHz，中心频率11 MHz。嘱患者上举上肢，充分暴露双侧乳房，根据乳房大小选择扫查条件，对双侧乳房行正中位、外侧位扫查，完成后将图像传输至Workplace系统。由2名具有5年ABVS阅片经验的超声科医师共同分析分析病灶ABVS冠状面所见，测量病灶最大径，观察病灶形状、边缘，有无“云雾征”“汇聚征”、“莲藕征”及内部微钙化等(图1)，意见不一致时与另1名具有9年ABVS阅片经验的主任医师会诊并得出最终诊断意见。

1.3 病理学结果 记录乳腺病灶病理学结果，包括雌激素受体(estrogen receptor， ER)、孕激素受体(progesterone receptor， PR)、人表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor-2， HER-2)、Ki-67及细胞角蛋白5/6(cytokeratin 5/6， CK5/6)。根据2013年国际乳腺癌会议国际专家共识对乳腺癌进行分子分型[7]，包括Luminal-A型、Luminal-B型、HER-2过表达型及三阴性型。

1.4 统计学分析 采用SPSS 26.0统计分析软件。以±s表示计量资料，采用独立样本t检验进行组间比较；以频数表示计数资料，组间行χ2检验。采用二元logistic回归分析ALNM的危险因素。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic， ROC)曲线，计算曲线下面积(area under the curve， AUC)，评价各指标单独及联合评估乳腺癌ALNM的效能。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 单因素分析 ALNM组患者平均年龄(56.9±11.1)岁，无ALNM组(56.0±14.6)岁，组间差异无统计学意义(t=0.380，P=0.705)；组间乳腺癌原发灶最大径、位置、ABVS冠状面有无 “云雾征”“汇聚征”“莲藕征”，以及HER-2、Ki-67表达差异均有统计学意义(P均<0.05)，见表2。

表2 134个乳腺癌原发灶ABVS冠状面所见及肿瘤标记物比较(个)

2.2 多因素分析 logistic回归分析显示，原发灶位于左乳、ABVS冠状面见“云雾征”“汇聚征”及Ki-67(≥20%+)均为乳腺癌ALNM的危险因素，其OR分别为2.254[95%CI(1.003，5.067)]、2.434[95%CI(1.091，5.431)]、2.594[95%CI(1.016，6.626)]及2.585[95%CI(1.045，6.393)]；以之构建ALNM概率预测模型，P=1/[-2.469+0.813×A+0.890×B+0.953×B+0.950×D]，式中A为原发灶位置(右乳：0，左乳：1)，B为“云雾征”(无：0，有：1)，C为“汇聚征”(无：0，有：1)，D为Ki-67[无：<20%+，有：≥20%+]。

2.3 评估ALNM效能 原发灶位于左乳，ABVS冠状面见“云雾征”“汇聚征”及Ki-67(≥20%+)评估乳腺癌ALNM的AUC分别为0.596[95%CI(0.500，0.693)]、0.640[95%CI(0.546，0.735)]、0.606[95%CI(0.510，0.701)]及0.597[95%CI(0.499，0.694)]，各项联合的AUC为0.733[95%CI(0.647，0.818)]，见图2。

3 讨论

乳腺癌血供丰富，其生长、发展均依赖大量新生血管[8],血供不对称性增加致病变进展更快[9]，更易发生转移。ABVS可用于乳腺冠状面成像，更直观、全面地显示乳腺病灶情况。本组左侧乳腺癌ALNM发生率高于右乳病灶，具体原因不清，有待后续进一步观察。“云雾征”为病灶前方组织出现不均匀增强回声，类似云雾状。本研究结果提示，存在“云雾征”的乳腺癌更易发生ALNM。既往研究[10]报道，乳腺癌病灶可出现现“晕环”表现，但较少提及乳腺病灶前方组织回声增强，后者可能与乳腺淋巴回流有关：乳腺约75%淋巴液经胸大肌外侧引流至ALN，再流向锁骨下淋巴结，乳腺癌发展至一定程度时，癌细胞不断向周边浸润，周边纤维结缔组织反应性增生[10]、淋巴回流受阻。ABVS冠状面可较为直接地显示病灶前方组织回声不均匀性增强，而该征象提示病灶恶性程度较高，发生ALNM可能性较大。“汇聚征”为 ABVS冠状面特征性表现，其与乳腺病灶恶性程度的相关性已被既往研究[11]证实，本研究结果与之相符。

肿瘤标记物是机体受到肿瘤刺激而产生的物质，可反映肿瘤发生、发展情况，监测肿瘤对各种治疗的反应情况。Ki-67阳性率与细胞分裂周期密切相关，阳性率越高，则处于生长周期的肿瘤细胞比例越高，肿瘤生长越快，也越易发生转移[12]。本研究结果提示，Ki-67(≥20%+)是乳腺癌伴ALNM的危险因素。

综上，以ABVS冠状面所见为基础，联合乳腺肿瘤标记物构建的logistic回归模型可用于评估乳腺癌ALNM。但本研究为单中心回顾性研究，且仅观察了乳腺癌ABVS冠状面所见，有待扩大样本量进一步验证其诊断效能。