基于超声图像特征的列线图模型预测乳腺叶状肿瘤Ki-67表达水平的临床价值

余丽惠 陈泳愉 伍卫如 何艳萍 黄伟俊

乳腺叶状肿瘤（phyllodes tumor of breast，PTB）是一种罕见的纤维上皮源性肿瘤，主要由丰富的间质和上皮成分共同分化组成，具有恶变、复发和转移的风险［1］。Ki-67是反映细胞增殖的分子标志物，其表达水平对PTB 病理分级、术后生存预测及新辅助治疗有重要的参考价值［2-3］。研究［4］表明，PTB 的超声图像特征在一定程度上可评估其实际生长情况。本研究基于超声图像特征构建列线图模型，探讨其在预测PTB 患者Ki-67 表达水平的临床价值，旨在为临床术前个体化诊疗方案的制定提供参考。

资料与方法

一、研究对象

选取2018 年1 月至2023 年5 月我院经术后病理确诊的PTB 患者119 例，均为女性，年龄13～72 岁，平均（42.4±1.8）岁；均为单侧单发，其中良性病变63 例，交界性病变39 例，恶性病变17 例；均未见远处淋巴结转移。所有患者均以触及乳腺肿块或体检发现乳腺占位就诊，其中35 例发现肿块短期内增大，21 例伴有疼痛，9 例乳腺皮肤表层变薄、破溃，48 例有乳腺纤维腺瘤病史。纳入标准：均为首发、单发病灶，术前均行常规超声检查并获得满意图像。排除标准：①既往有相关肿瘤放化疗病史；②超声图像质量较差，未测得肿块血流频谱；③术后病理资料不完整。本研究经我院医学伦理委员会批准，所有患者均知情同意。

二、仪器与方法

1.超声检查：使用GE Logiq E9、Philips iU22 及西门子S2000 彩色多普勒超声诊断仪，线阵探头，频率5～18 MHz。嘱患者取仰卧位并将双手上举，充分暴露双侧乳腺和腋窝，对乳腺各象限行横向、纵向、冠状切面多方位、多切面扫查。参考美国放射学会BIRADS，二维超声观察乳腺肿块的位置、大小、形态、边缘、内部回声、有无囊变、有无钙化等形态学特征，切换至CDFI 模式观察肿块内部及周边血流信号分布情况。血流信号依照Adler半定量法［5］分为0～Ⅲ级，其中0～Ⅰ级定义为乏血供，Ⅱ～Ⅲ级定义为富血供。上述操作均由2 名主治以上超声医师共同完成；超声图像特征分析均由2 名具有10 年以上工作经验的副高以上超声医师在不知晓病理结果情况下进行综合判断，当意见不一致时以专家会诊讨论一致结果为准。

2.病理诊断：对术后标本行常规HE 染色和免疫组织化学SP 法染色，其中Ki-67 表达阳性的细胞中多数细胞核为棕黄色颗粒，少数呈较弱的细胞质染色。Ki-67 表达水平以阳性细胞占比表示，参考多数研究［2，6］采用的判断标准，定义阳性细胞＞10%为Ki-67高表达组，≤10%为Ki-67低表达组。

三、统计学处理

应用SPSS 26.0 统计软件及R 语言（版本4.3.0），符合正态分布的计量资料以x±s表示，两组比较采用t检验；计数资料以频数或率表示，两组比较采用χ2检验。应用单因素分析和多因素Logistic 回归分析筛选预测PTB 患者Ki-67 表达水平的独立影响因子；采用R 语言分析相应的独立预测因子，并以此为基础构建列线图模型。采用Bootstrap自助抽样法（1000次）进行模型内部验证；绘制受试者工作特征（ROC）曲线分析模型的区分度；采用Hosmer-Lemeshow 检验并绘制校准曲线评估模型的校准度；临床决策曲线分析模型的临床适用性。P＜0.05为差异有统计学意义。

结果

一、PTB超声图像特征及分组

PTB 最大径0.80～15.42 cm，纵横比0.26～0.92，形态不规则18 例（15.13%），边缘不光整26 例（21.85%），实质回声不均匀55 例（46.22%），囊变34 例（28.57%），钙化18 例（15.13%），后方回声增强62 例（52.10%），血流信号Ⅱ～Ⅲ级44 例（36.97%），阻力指数0.16～1.00，收缩期峰值流速6.90～42.50 cm/s，同侧腋窝均未见淋巴结转移。本研究119 例PTB患者中，Ki-67 低表达组82 例（68.91%），Ki-67 高表达组37 例（31.09%）。

二、两组超声图像特征比较

两组最大径、囊变、血流信号、收缩期峰值流速比较差异均有统计学意义（均P＜0.05）；两组纵横比、形态、边缘、实质回声、钙化、后方回声、阻力指数比较差异均无统计学意义。见表1和图1，2。

图1 Ki-67低表达组一患者（36岁）声像图

图2 Ki-67高表达组一患者（54岁）声像图

表1 两组超声图像特征比较

三、多因素Logistic回归分析

以PTB 患者Ki-67 表达水平为因变量，以超声图像特征中最大径、囊变、血流信号、收缩期峰值流速为自变量，采用进入法进行多因素Logistic 回归分析，结果显示，最大径、囊变和收缩期峰值流速均为预测PTB患者Ki-67 高表达水平的独立影响因子（OR=1.164、0.078、1.404，均P＜0.05）。见表2。

表2 预测PTB患者Ki-67表达水平的多因素Logistic回归分析

四、构建预测PTB 患者Ki-67 表达水平的列线图模型

基于最大径、囊变和收缩期峰值流速3 个独立影响因子构建预测PTB 患者Ki-67 表达水平的列线图模型，列线图中每个变量的分值代表其对结局的贡献程度，根据患者的个体情况计算总分，总分对应PTB 患者Ki-67 高表达水平的风险概率。见图3。

图3 预测PTB患者Ki-67表达水平的列线图模型

五、列线图模型的验证与评估

1.区分度：ROC曲线分析显示，最大径、囊变及收缩期峰值流速预测PTB 患者Ki-67 表达水平的AUC均低于0.750；列线图模型的AUC明显提高，为0.812，对应的灵敏度和特异度分别为72.4%、91.5%。见表3和图4。

图4 列线图模型预测PTB患者Ki-67表达水平的ROC曲线图

表3 列线图模型预测PTB患者Ki-67表达水平的ROC曲线分析

2.校准度：Hosmer-Lemeshow检验显示，列线图模型预测概率与实际概率比较差异无统计学意义（χ2=9.152，P=0.330）。经过1000次有回放性Bootstrap 自助抽样后，列线图模型判断预测曲线与校准曲线的校准度较高，C-index 为0.814（95%可信区间：0.710～0.913），表明模型预测效果与实际结果的一致性良好。见图5。

图5 列线图模型预测PTB患者Ki-67表达水平的校准曲线图

3.临床适用性：临床决策曲线分析显示，当阈值为0.10～0.48时，该模型的临床获益较高。见图6。

图6 列线图模型预测PTB患者Ki-67表达水平的临床决策曲线图

讨论

Ki-67 本质是一种核抗原，存在于细胞G1、S、G2、M 期的细胞核中，因其半衰期短可较好地反映细胞的增殖活性，其表达水平也与肿瘤恶性程度呈正相关［7］。研究［8］表明，Ki-67表达水平可随PTB的病理分级增高而增加，虽然良性PTB Ki-67 表达水平较正常组织变化不大，但恶性PTB 的Ki-67 表达水平却显著增高。高洁等［9］研究也认为Ki-67 表达水平与PTB 的病变程度呈正相关，即随着恶化程度表现出由低到高再逐渐增强的趋势。鉴于Ki-67 表达水平可以反映PTB 病理级别的差异，故不同Ki-67 表达水平的PTB 超声图像特征也有所不同。本研究基于超声图像特征构建更为直观的列线图模型，探讨其预测PTB 患者Ki-67 表达水平的临床价值。

既往研究［10-11］表明PTB的超声图像特征与其病理组织学的良恶性变化存在一定关联性，虽然每种病理亚型均有一些典型的超声图像特征，但这些特征也可能存在重合。本研究经多因素Logistic 回归分析最终筛选最大径、囊变、收缩期峰值流速均为预测PTB 患者Ki-67 高表达水平的独立影响因子（OR=1.164、0.078、1.404，均P＜0.05），与刘清玉等［12］研究结论一致。分析其机制为病灶体积越大，肿瘤细胞增殖程度越高、生长速度越快，同时需求的血供也越丰富，而当血供无法满足病变生长需求时常会出现坏死囊变。收缩期峰值流速是反映肿瘤早期强化率的指标，能更准确地评价肿瘤增殖活跃区的血流状况，与管亚男等［13］应用MRI血流动力学评估乳腺癌与Ki-67表达水平相关性的结论一致。因此，基于肿瘤内异质性对Ki-67 表达水平评估的影响，结合上述超声图像特征可间接反映PTB组织细胞中Ki-67表达水平。

列线图作为一种易于应用的数据可视化图表，可使临床医师能够通过简单的线条快速发现数据中的模式和趋势，进行数据驱动的决策和分析。本研究基于多因素Logistic 回归分析中的独立影响因子（最大径、囊变、收缩期峰值流速）构建列线图模型，将回归方程的预测效果进行可视化与量化，ROC 曲线分析显示列线图模型预测PTB 患者Ki-67高表达水平的AUC为0.812，高于最大径、囊变及收缩期峰值流速的AUC（0.696、0.705、0.736），表明该模型较单一指标具有更好的预测效能。同时，临床决策曲线分析显示，当风险阈值概率为0.10～0.48 时，列线图模型预测PTB 患者Ki-67 高表达水平可获得较高的临床净获益，表明该模型具有较好的临床适用性。以上结果均说明该列线图模型可有效预测PTB 患者Ki-67 表达水平，且准确性和校准度均较高，与石红等［14］应用超声影像相关指标构建列线图预测乳腺癌患者Ki-67 表达水平的结论相似。另外，本研究各单一指标预测PTB患者Ki-67 高表达水平的AUC 均低于0.750；表明单一指标已不能满足预测PTB 患者Ki-67 表达水平，可见建立多数据联合的列线图模型或许是今后的发展方向。

本研究的局限性：①样本量较小，可能存在一些选择性偏倚，且基于单中心、小样本量的数据难以完整解释PTB 复杂的生物学机制；②肿块内不同区域的肿瘤细胞密集度及分化程度差异较大，超声成像的感兴趣区与病理组织取材区可能存在差异；③本研究为回顾性研究，尚待今后前瞻性研究的进一步证实。

综上所述，基于超声图像特征的列线图模型可用于预测PTB 患者Ki-67 表达水平，该预测模型具有较高的准确性和可靠性，可为术前无创评估PTB 肿瘤细胞的增殖程度提供参考。