术前18F-FDG PET/CT 代谢参数模型预测肝细胞癌肝移植术后复发的价值

胡欣 林方增 林晓洁 文芳 王晓燕

肝细胞癌（hepatocellular carcinoma，HCC）是全球第四大常见恶性肿瘤，也是导致癌症死亡的第二大原因［1］。肝移植（liver transplantation，LT）被认为是早期不可切除HCC 的根治性方法［2］。米兰标准被广泛应用于筛选适合接受LT 的HCC 患者，然而即使由米兰标准严格筛选出来的HCC 患者，仍有6%～18%出现术后复发［3］，且40%～50%的复发发生在术后一年内［4］。近来研究指出米兰标准并非最佳的筛选标准，其他筛选标准，如加州大学旧金山分校（University of California，San Francisco，UCSF）标准、Asan 标准和Up-to-Seven 标准，同样存在自身的局限性，上述标准侧重于肿瘤的形态学特征，未能关注与肿瘤生物学属性相关的因素（如肿瘤分化程度、分子标记物等）。由于这些标准的局限性，使许多本可以从LT 中获益的患者被排除在外，而且LT 术后较高的复发风险也是影响HCC患者预后的重大威胁。如何全面、准确地识别出能真正从LT 中获益的HCC 患者是降低LT术后复发风险、提高HCC 患者治疗获益的重要问题。

18F 标记的氟代脱氧葡萄糖正电子发射型计算机断层显像（Fluorine-18 fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography，18F-FDG PET/CT）是一种新型检查方式，能以极高的敏感度在肿瘤形态发生改变前识别其不良生物学行为，被广泛应用于肿瘤术前评估、疾病分期和疗效评价等方面。相关研究显示18F-FDG PET/CT 在检测HCC 患者LT 术后复发方面效果显著。研究表明18F-FDG PET/CT 能更早发现复发病灶，其敏感度高于其他影像学检查［5,6］。因此，笔者推断术前18F-FDG PET/CT 检查或许更有助于识别真正适合LT 的HCC 患者。本研究旨在探讨基于术前18FFDG PET/CT 所作出的LT 决策能否为HCC 患者带来更多临床获益。

1 资料与方法

1.1 一般资料

本研究回顾性分析了2013 年5 月—2020 年6 月于中山大学第一附属医院接受LT，且术前接受18F-FDG PET/CT 检查的HCC 患者86 例。纳入标准：1）原病灶经病理确诊为HCC；2）肝移植术前1 个月内于本院进行18F-FDG PET/CT 检查；3）术前影像学检查无远处转移征象；4）术后规律复查。排除标准：合并其他恶性肿瘤。

本研究纳入的临床资料包括性别、肝移植时的年龄、病毒性肝炎感染情况及术前甲胎蛋白（α-fetoprotein，AFP）；病理资料包括肿瘤的病理分级和肝移植时淋巴结的侵犯情况；影像学资料包括肿瘤的数量和最大径；18F-FDG PET/CT 的代谢参数包括肿瘤最大标准化摄取值（maximum standardized uptake value of tumor,TSUVmax）、正常肝组织本底的最大标准化摄取值（maximum standardized uptake value of liver,LSUVmax）、纵隔血池最大标准摄取值（maximum standardized uptake value of blood,BSUVmax）、瘦体校正的标准化摄取峰值（peak of standardized uptake value normalized using lean body mass,SULpeak，）、肿瘤代谢体积（metabolic tumor volume，MTV）、病变总糖酵解（total lesion glycolysis，TLG）。存在缺失的变量使用中位数进行填充。

患者随访策略：研究随访截止日期为2022 年12 月31 日，观察每位患者是否在术后36 个月内出现复发。所有患者术后第1 年每个月进行一次肝脏B 超或彩色多普勒超声检查，术后第12 至18 个月每2 个月检查一次，以后每3～6 个月检查一次；当相关检查征象或检验指标怀疑复发时立即行18F-FDG PET/CT 或病理学检查以明确是否复发，如确认复发则记录复发时间。无复发生存期（recurrence-free survival，RFS）定义为LT 至确认复发的时间，若直至随访终点无复发则记录LT 至随访截止日期前最后一次在本院行影像检查或检验的时间。

1.2 影像检查方法

患者行18F-FDG PET/CT 检查前至少需要空腹6 h 并维持血糖小于10 mmol/L，按5.18 MBq/kg体重计算18F-FDG 注射量，经静脉推注18F-FDG后安静休息60 min，排空膀胱后进行PET/CT 扫描。显像设备为上海联影医疗科技公司uMI 780 PET/CT 扫描仪及GE 公司DMI PET/CT 扫描仪，扫描范围为颅底至股骨中段。CT 扫描参数如下：管电压120 kV，管电流174 mA，螺距0.9875，层厚1.25 mm，矩阵大小512×512。先进行CT 扫描，CT扫描完成后立即在同一轴向视野下行PET 扫描，采用三维采集模式，根据患者身高采集6～8 个床位，每个床位采集1 min。采集完成后利用CT 数据进行衰减校正，采用有序子集期望最大化迭代重组方法对PET 图像数据集进行重组。

1.3 图像分析及代谢参数获得

图像分析由两位核医学医师共同完成。原发肿瘤的代谢参数均由AW 4.7 后处理工作站的PET VCAR 软件处理得到。首先在肿瘤所在区域勾画兴趣体积（volume of interest，VOI），使用边界盒（bounding box）进一步自动识别、调整肿瘤轮廓并完成分割，以确保VOI 包含所有FDG 阳性区域并排除FDG 阴性的正常组织。在VOI 上通过将SUV的阈值设置为42%以自动生成原发肿瘤的TSUVmax、SULpeak、MTV 和TLG。分别在肝右叶中部和主动脉弓水平（避开血管壁）绘制直径为1.5 cm的圆形兴趣区（region of interest，ROI）以获得LSUVmax和BSUVmax，并以此分别计算原发肿瘤与正常肝组织本底的最大标准化摄取值之比（TSUVmax/LSUVmax，T/L）和原发肿瘤与纵隔血池最大标准化摄取值之比（TSUVmax/BSUVmax，T/B）。最终记录的PET 代谢参数包括TSUVmax、T/L、T/B、SULpeak、MTV和TLG。

1.4 统计分析方法

统计学分析由X-tile 软件（3.6.1 版本）、IBM SPSS Statistics 软件（26.0 版本）和R 软件（4.3.1 版本）完成。除了AFP 外，所有连续型变量根据Xtile 软件计算得到的最佳截断值划分为二分类变量，AFP 以400 ng/mL 作为截断值进行划分。应用IBM SPSS Statistics 软件对临床资料、病理资料、影像学资料和18F-FDG PET/CT 代谢参数进行单因素和多因素Cox 回归分析，筛选出与HCC LT 术后复发相关的危险因素。将具有统计学意义（P<0.05）的因素组合建立PET/CT 代谢参数模型，同时建立米兰标准模型、UCSF 标准模型和杭州标准模型。使用R 软件分别计算不同模型的一致性指数（concordance index，C-index），比较PET/CT 代谢参数模型与不同标准模型之间的C-index，并通过绘制Kaplan-Meier 生存曲线评价各个模型识别不同复发风险患者的能力。为最佳模型绘制列线图（nomogram），同时进行临床决策曲线分析（decision curve analysis，DCA）以评价最佳模型的临床实用性。

2 结果

2.1 患者基线资料（表1）

表1 患者基线资料

经过纳入标准和排除标准筛选，本研究最终纳入86 例接受LT 的HCC 患者，其中男82 例（95.3%），女4 例（4.7%）；年龄范围9～79 岁，平均年龄（49.5±11.8）岁；病理分期Ⅰ期4 例（4/86，4.6%），Ⅱ期62 例（62/86，72.1%），Ⅲ期19 例（19/86，22.1%），Ⅳ期1 例（1/86，1.2%）。所有患者中乙型肝炎85 例（98.8%），丙型肝炎1 例（1.2%）。截止至随访终点，共41 例（41/86，47.7%）确认LT 术后复发，中位RFS为8 个月。

2.2 单因素和多因素Cox 分析结果（表2）

表2 单因素和多因素Cox 分析结果

单因素Cox 分析结果显示，影响HCC 患者LT术后RFS 的因素为AFP（P<0.001）、MTV（P=0.020）和TLG（P=0.016）。多因素Cox 分析结果显示，AFP（P<0.001）与RFS 有关，AFP≥400 ng/mL 的患者更易发生术后复发。考虑到所有患者均患有病毒性肝炎，因此未对此因素进行Cox 回归分析。

2.3 复发预测模型的建立

将具有统计学意义的预测因素（AFP、MTV、TLG）组合建立PET/CT 代谢参数模型，同时建立米兰标准模型、UCSF 标准模型和杭州标准模型用于比较（表3）。分别计算不同模型的C-index 及置信区间，结果显示PET/CT 代谢参数模型的Cindex 高于米兰标准模型、UCSF 标准模型和杭州标准模型，且PET/CT 代谢参数模型与米兰标准模型（0.689 比0.491，P=0.021）和杭州标准模型（0.689 比0.314，P<0.001）的C-index 之间的差异具有统计学显著性。根据PET/CT 代谢参数模型绘制列线图（图1）。

图1 PET/CT 代谢参数模型列线图。

表3 PET/CT 代谢参数模型与LT 常用标准模型C-index的比较

2.4 Kaplan-Meier 生存曲线和DCA 评估结果

根据PET/CT 代谢参数模型对所有患者的RFS 进行预测，将模型风险函数（risk function）的结果作为预测因子，X-tile 软件为风险函数结果计算得到的最佳截断值为0.7（大于0.7 归为高风险组，0.7 以下的归为低风险组）。分别根据PET/CT 代谢参数模型分组结果和标准模型的分组绘制Kaplan-Meier 生存曲线。在PET/CT 代谢参数模型中，高风险组的中位RFS 为9 个月，低风险组的中位RFS 未达到（图2a），两个组之间的RFS具有统计学差异（P<0.001）。而对于米兰标准（图2b）、UCSF 标准（图2c）和杭州标准（图2d）而言，标准内和标准外患者间的RFS 无统计学差异。

图2 各个模型分组下的Kaplan-Meier生存曲线。图3 PET/CT 代谢参数模型的决策分析曲线。

图4 男，39 岁，HCC 患者梁索型Ⅱ级，LT 术后15 个月复发。LT 术前：a）轴位，CT 平扫示肝S4 左前缘稍低密度影，边界不清（箭）；b）轴位，相应PET/CT 融合图示病灶FDG 摄取轻度增高（TSUVmax 为3.80，T/L 为1.54），代谢范围约1.4 cm×0.9 cm（箭）；c）18F-FDG PET/CT 最大密度投影（maximum intensity projection，MIP）图示肝脏局灶性放射性浓聚，余全身未见异常放射性浓聚病灶。 图5 男，62 岁，HCC 患者（梁索型Ⅱ级），LT 术后未复发。LT术前：a）轴位，CT 平扫示肝S2 稍低密度结节，直径约2.2 cm（箭）；b）轴位，相应PET/CT 融合图示病灶FDG 摄取轻度增高（TSUVmax 为2.40，T/L 为0.96）（箭）；c）18F-FDG PET/CT MIP 图示左侧髋关节炎，余全身未见异常放射性浓聚病灶。

采用DCA 评价PET/CT 代谢参数模型的临床实用性（图3）。DCA 结果表明，在大多数风险阈值范围内，基于PET/CT 代谢参数模型的临床决策能为拟接受LT 的HCC患者带来更多获益。

3 讨论

本研究表明，相较于米兰标准、UCSF 标准和杭州标准，包含AFP、MTV和TLG 的PET/CT 代 谢参数模型在预测HCC LT术后复发方面的效果更好，能更准确地识别出LT术后复发风险高的患者。

对于继发于肝炎的不可切除的早期HCC，LT是最佳的治疗方案［2］。然而，有研究表明，即使经过现有标准严格筛选，仍有19.8%的患者在接受LT 后复发［7］，且70%的患者在术后5 年内复发［8］。这表明目前常用于筛选适合接受LT 患者的标准可能并不全面，本研究的结果提示，米兰标准模型、UCSF 标准模型和杭州标准模型的C-index 均低于PET/CT 代谢参数模型，并且在Kaplan-Meier 生存分析中，只有基于PET/CT 代谢参数模型划分的患者间具有显著差异的RFS，而三个筛选LT 受者的标准并不能很好地识别复发风险不同的患者。

众多学者指出，米兰标准和UCSF 标准均存在一定的局限性，上述标准仅仅根据病灶形态学特征（肿瘤数量、大小）和淋巴结情况对患者进行评价，影像学特征所能提供的信息有限，因此米兰标准和UCSF 标准未能将肿瘤生物学行为特征纳入考量［2］，而一些专家认为在选择LT 受者时，应当将能反映HCC 肿瘤活性和分化程度的指标［如AFP、异常凝血酶原（protein induced by vitamin K absence or antagonist-Ⅱ，PIVKA-Ⅱ）等］纳入考量［9,10］。Duvoux 等［11］的研究指出，与米兰标准相比，包含AFP 的模型预测肿瘤复发的能力显著提高。Halazun 等［12］及Menahem 等［13］的研究也指出AFP对筛选合格的LT 受者具有重要意义，这与本研究的结果一致。而杭州标准尽管纳入了AFP，但仍未能有效识别具有不同复发风险的患者，因此笔者认为形态学指标可能不是稳健的预测特征，在小样本研究中可能反而是混杂因素，也从侧面印证了PET/CT 代谢参数是更有效的指标。

Sapisochin 等［14］和Lee 等［15］的研究结果表 明病理分级是预测HCC 复发的一个重要因素，然而本研究未提示病理分级与LT 术后复发有明显关系，这可能与本研究中研究对象的病理分级结构单一有关，本研究纳入的患者病理类型以Ⅱ和Ⅲ级为主，而Ⅰ级患者极少（4/86，4.7%），这可能是导致病理分级在Cox 分析中无意义的原因。

18F-FDG PET/CT 能同时提供肿瘤的形态学代谢层面的信息，近年来，18F-FDG PET/CT 被推荐用于HCC 的分期、疗效评估及预后预测［8,16］。SUVmax和T/L 是18F-FDG PET/CT 常用的半定量指标，一些研究指出，SUVmax和T/L 可反应肿瘤细胞的代谢活性，是预测HCC 复发的重要指标［17-21］。Seo等［8］认为，对于HCC 而言，T/L 是比SUVmax更准确的预测指标，因为SUVmax受肝功能的影响。也有研究表明T/L 在预测HCC 复发性肝外转移方面具有较高的敏感度［22］。本研究中T/L 也显示出与HCC 复发相关的趋势，但可能由于样本量不足，T/L 在Cox 分析中无统计学意义。

MTV 和TLG 是基于体积的PET/CT 代谢参数，可以反映肿瘤负荷和代谢活性，在PET/CT 相关的研究中受到越来越广泛的关注，目前已用于预测包括食管癌［23］、扁桃体癌［24］和舌癌［25］等多种肿瘤的预后。对于HCC 而言，很多研究也证明了MTV 和TLG 在患者预后评估方面的价值。Jiang等［26］的研究发现，复发患者有着比未复发患者更高的MTV 和TLG。也有研究发现MTV 和TLG 不仅是HCC 患者肝外无转移生存期的独立预后因素，也是总生存期的独立预后因素［27］。本研究的结果表明MTV 和TLG 是LT 术后复发的危险因素，且包含MTV 和TLG 的PET/CT 代谢参数模型的C-index 高于其他模型，该结果体现了MTV 和TLG 在预测HCC 患者LT 术后预后方面的独特价值。相比于以往仅根据SUVmax划定阴性和阳性研究的结果［28,29］。本研究中包含MTV、TLG 指标的PET/CT 代谢参数模型在预测HCC LT 术后复发方面更具优势，特别是对于被目前常用标准排除在外的患者。

本研究的一些局限性。首先，作为一项回顾性研究，存在病例数不足及选择偏倚的情况。其次，为单中心研究，因此只进行了模型的内部验证，没有进行外部验证。此外，高通量测序技术的发展逐步揭示肿瘤基因和相关蛋白分子在HCC 发生发展过程中所发挥的重要作用［30］。Bhat 等［31］发现通过显性肿瘤分子谱确定结合的蛋白质组学或转录组特征能有助于预测LT 术后复发风险，而本研究中未纳入基因及分子特征。

4 结论

本研究提供了一个结合AFP 和18F-FDG PET/CT 代谢参数的LT 术后复发预测模型，该模型可以更准确地预测HCC 患者LT 术后的复发情况，有助于筛选出适合接受LT 治疗的HCC 患者，具有较高的临床应用价值。