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乳腺癌功能磁共振成像发展现状

时间:2024-09-03

周 红,陈 东

(泸州医学院附属医院放射科,四川 泸州 646000)

◁综述▷

乳腺癌功能磁共振成像发展现状

周红,陈东

(泸州医学院附属医院放射科,四川 泸州646000)

乳腺肿瘤;磁共振成像

乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一,近年来其发病率有逐渐上升的趋势。美国癌症协会(ACS)2014年最新数据显示每8个美国女性中即有1人会发生乳腺癌[1]。在我国,乳腺癌是在女性中发病率最高的恶性肿瘤,严重危害女性身体健康。早期治疗预后较好,故早发现、早诊断并早治疗显得尤为重要。MRI软组织分辨率高,能多参数、多平面和多方位成像,且具有无创、无电离辐射等优点,已成为较常用的影像检查方法。磁共振扩散加权成像(DWI)、动态增强(DCE-MRI)及波谱成像(MRS)是乳腺磁共振功能成像(fMRI)的重要组成部分,在乳腺癌的诊断及鉴别诊断、评估疗效等方面具有重要价值。另外,国内外亦有学者就乳腺磁敏感成像(SWI)、扩散张量成像(DTI)进行了探索。现就近年来fMRI在乳腺癌中的应用及价值作如下综述。

1 DWI在乳腺癌中的应用

DWI是通过人体内水分子扩散程度的差异所造成的信号改变形成组织对比,产生扩散图像。常用表观扩散系数(ADC)代替实际扩散系数(D)值。考虑到乳腺作为腺体器官在不同个体、年龄阶段、月经周期会有差异,且不同仪器、扫描参数对ADC值的影响,有学者提出同时测量病变及对侧相应部位的ADC值并计算出相对ADC(rADC)值,可部分消除ADC值的个体差异。王远梅等[2]报道,对乳腺良恶性病变的诊断,rADC值较ADC值有更好诊断效能,并认为rADC有可能是DWI另一个鉴别乳腺良恶性病变有潜在价值的参数。

恶性软组织肿瘤细胞繁殖旺盛,细胞密度高,细胞核浆比增大,细胞外容积减小以及细胞生物膜的限制和大分子物质(如蛋白质等)对水分子的吸附能力增强,这些因素综合作用使得恶性肿瘤细胞内水分子扩散受限;正常组织或良性病变的细胞排列相对疏松,细胞外空间大,水分子的扩散限制小。理论上乳腺癌在DWI上表现为比正常组织和良性病变高的信号强度,ADC值较低。有研究报道当b值相同时,正常乳腺、良性病灶、恶性病灶的ADC平均值逐渐减小,乳腺良恶性病变的ADC值有显著差异[3-4]。另有学者报道DWI在乳腺癌病理分型及病理组织学分级上提供了一些常规MRI序列无法获得的有价值的信息。乳腺导管原位癌ADC值高于浸润性导管癌,测量ADC值对二者鉴别诊断具有一定的意义[5]。随着乳腺癌病理组织学分级级别增高,水分子扩散受限越明显,ADC值越低,乳腺癌病理组织学分级与ADC值有相关性[6],我们可根据ADC值初步判断肿瘤的恶性程度,这为乳腺癌病理组织学分级的定量测量提供了一种新思路。

新辅助化疗(NAC)是指对乳腺癌患者进行全身性、系统性的细胞毒性药物治疗,使肿瘤体积缩小,尽可能达到保乳治疗的目的。化疗药物作用于肿瘤细胞,可改变细胞膜的完整性和通透性或导致细胞膜破裂,同时诱导细胞凋亡,导致细胞数量减少、密度减低,细胞外间隙扩大,二者皆导致水分子扩散增强。理论上乳腺癌患者对NAC有效,可表现为癌灶ADC值增高。较多研究报道[7-8],患者在接受NAC后,可在肿瘤出现形态学改变 (如肿瘤体积缩小)之前测得ADC值增高,即可在治疗后早期监测肿瘤的治疗效果。另外Park等[9]发现,化疗前低ADC值的病灶对化疗敏感性更高,据此可在NAC之前为患者选择有针对性的治疗方案。乳腺癌的转移途径主要是淋巴转移,因此区域淋巴结也是术前或治疗前的重要检查项目之一,为乳腺癌淋巴结评估、临床分期及后续制定治疗方案提供了重要的信息。研究发现,小的淋巴结可能含有癌细胞,大的淋巴结也可能仅是炎性反应或反应性增生,B超、CT及常规MRI等以形态学改变为主要诊断依据的检查方法无法准确判断仅有大小改变的淋巴结的良恶性。恶性软组织细胞密度高,细胞核浆比增加,因此转移性淋巴结内水分子扩散能力减低,在DWI上呈高信号,ADC值较低。较多研究也支持该结论[10-11],故DWI可为乳腺癌转移性淋巴结诊断提供参考信息。

在传统DWI基础上延伸出一种序列——背景抑制磁共振全身弥散技术(DWIBS),由Takahara等于2004年首次报道,是利用STIR技术全身轴位DWI序列的快速扫描,从而获取全身背景抑制磁共振弥散成像的序列。DWIBS使用STIR技术抑制正常组织和脂肪信号,使背景更加清晰,凸现异常病变信号,从而提高体部三维重建图像的质量。重建后图像可与常规T1、T2图像融合,提供精确定位,类似于PETCT图像,故又名类PET技术。临床上DWIBS主要用于全身良恶性肿瘤的筛查及鉴别、检测全身骨转移及淋巴结转移、寻找肿瘤原发灶、检测肿瘤治疗疗效等。目前DWIBS用于乳腺癌的研究较少,文献报道[12-13]DWIBS在评估乳腺损伤、检测全身骨转移及淋巴结转移中具有重要价值,但各研究者所得结论欠统一,其临床意义有待DWIBS新技术的进一步完善以及更大范围的深入研究。

2 MRS在乳腺癌中的应用

MRS成像是利用磁共振现象和化学位移作用进行特定的原子核及其化合物定量分析的方法。MRS可以对多种原子核(如氢核、磷核等)进行成像,又以氢质子磁共振波谱成像(1H-MRS)技术在临床最常应用。研究显示,乳腺组织正常细胞向不典型增生细胞、肿瘤细胞转变过程中,胆碱激酶活性以及磷脂酶C活性增加导致细胞膜磷酸卵磷脂分解代谢增加,胆碱类物质浓度逐渐增加。1H-MRS在乳腺疾病中的应用主要是检测组织中的总胆碱峰(tCho峰,位置约为3.2 ppm)。对于绝大多数正常乳腺实质,MRS表现为在0~2 ppm处可见一高而宽的脂峰/乳酸峰 (Lip/Lac),而在3.2 ppm处无tCho峰。Stanwell等[14]将tCho峰细化后发现乳腺癌病灶的tCho峰位置在3.22 ppm,表明其信号可能来自磷酸胆碱,磷酸胆碱可以作为乳腺癌的生物标记。一项Meta分析显示汇总95% CI的1H-MRS诊断乳腺良恶病灶特异度为88%,敏感度为73%,证实1H-MRS对鉴别乳腺良恶性病变具有较高价值[15]。Shin等[16]报道利用tCho峰绝对值、标化值以及SNR等参数还可以鉴别诊断乳腺浸润性导管癌和原位癌,且同时对推测肿瘤侵袭性可能具有重要意义。

随着乳腺癌的进展,肿瘤细胞不断增殖、生长,瘤体内的Cho含量将明显增高,而经NAC治疗有效,肿瘤细胞增殖活性减低,生长代谢明显减弱,细胞逐渐凋亡、坏死,Cho含量随之降低,1H-MRS谱线上的tCho峰出现相应变化。研究发现,测量tCho峰高变化可先于肿瘤出现形态学改变之前预测NAC的疗效[17]。Cho量的减少比肿瘤体积的减小更敏感[18],且Cho量的明显减少要比肿瘤体积的减小更能预示化疗能够取得病理完全缓解[19]。乳腺癌患者病灶对NAC有效表现为tCho峰降低或消失,但逐渐亦会出现肿瘤体积缩小,由于MRS空间分辨率低,小病灶(<15mm)内的tCho峰很难被检测到,肿瘤缩小可能导致MRS对tCho峰的检测造成困难,从而夸大乳腺癌NAC疗效;同时在治疗过程中,肿瘤组织可能会发生坏死液化,导致肿瘤内代谢物发生质变和量变,从而影响tCho峰的检测,导致不能准确判断乳腺癌NAC疗效。研究发现,乳腺癌已发生转移的淋巴结的Cho水平明显升高,因此,在一定程度上乳腺1H-MRS可判断前哨淋巴结是否有转移。综上所述,MRS可以检测tCho浓度变化并早期预测和评估乳腺癌NAC的疗效,以及判断前哨淋巴结是否有转移。但在实际临床工作中,由于MRS需在MRI平扫基础上定位以及其他不足,故还需要结合MRI平扫及其他fMRI(如DCEMRI、DWI等)进行综合判断,为临床提供更准确的信息。

3 DCE-MRI在乳腺癌中的应用

DCE-MRI通过静脉注射对比剂无创地评价组织和肿瘤血管特性,反映组织毛细血管水平的血流灌注情况,是最常用的MR灌注成像方法。其血流动力学主要取决于肿瘤血管密度、通透性、血流灌注和血管外细胞外间隙(EES)。在注射对比剂前后及该过程中,对感兴趣区(ROI)连续多次扫描获得一系列图像,分析图像可得知病变组织血供情况、病变组织及其周围组织的微循环、血流灌注和毛细血管通透性的变化,从而获悉病变组织的病理、病理生理及生化代谢等信息。DCE-MRI扫描数据的采集主要包括两种方法:一种是对血管内对比剂敏感,称为T2*或动态磁敏感对比增强(DSC),反映组织灌注和血容量,目前主要用于脑肿瘤;另一种对EES内对比剂敏感,称为T1或基于弛豫率方法,反映微血管灌注、渗透性及EES间隙的大小,目前应用广泛。对T1W DCE-MRI采集的数据,可通过定性、半定量和定量3种方法分析,以定量分析最精确,但其分析过程最复杂,临床少用。与定量分析相比,半定量分析较简便、直接,对软件要求不高,且可对数据进行量化分析,故目前应用最广泛。半定量分析基于时间-信号强度曲线 (TIC),通过多种指标对组织强化进行分析。TIC是病灶血流灌注、流出等多种因素的综合反映,大致可将其分为3型:持续型、平台型和流出型,一般认为持续型曲线多预示良性病变可能,流出型多预示多为恶性病变可能,平台型曲线则良、恶性病变兼而有之。

由于乳腺良恶性病变增殖方式明显不同,微血管密度存在差异。单纯形态学评价乳腺肿瘤良恶性价值有限。乳腺癌DCE-MRI,病灶多表现为由边缘环状强化向中心渗透,呈向心样强化,信号强度趋于快速明显增高且快速减低(即流出型曲线),与周围正常腺体组织轻度、渐进性强化有较明显信号对比;故应用病灶TIC及形态学特征可对乳腺良恶性病变进行综合评价及鉴别。研究表明,DCE-MRI对评估乳腺病变非常有价值,一项Meta分析报道其对乳腺癌诊断的敏感度为90%,特异度为75%[20],是目前最成熟、最重要的乳腺MRI检查方法。但乳腺良恶性病变TIC存在叠加,这是由于MRI对比剂(如Gd-DTPA)对乳腺肿瘤并无生物学特异性,其强化方式并不取决于肿瘤良恶性,而与微血管数量及分布有关。一般而言绝大多数乳腺癌为富血供肿瘤,少数为乏血供恶性病变,以及部分以纤维成分为主的小叶癌、导管癌等恶性病变MRI强化表现类似于良性病变;而少许纤维腺瘤、乳腺增生性病变(特别是严重的增生性病变)、乳腺炎症等良性病变MRI强化表现类似于恶性病变。因此,对于MRI强化表现存在一定重叠的少数不典型的乳腺良、恶性病变的诊断须结合其相应的形态学表现、DWI和MRS进行综合分析,以提高对乳腺病变诊断的特异性。

DCE-MRI可对乳腺癌NAC疗效做出相对无创、较客观、准确的预测和评价。研究发现,乳腺癌NAC治疗后,肿瘤内血流显著降低,其强化模式发生改变。在DCE-MRI上,如乳腺癌患者对NAC有效,一方面形态学上可表现为肿瘤体积的缩小;另一方面,肿瘤强化程度减低,TIC类型发生变化,由流出型转变为持续性。另有学者[21]通过DCE-MRI定量分析参数(如对比剂转运常数(Ktrans)等)对NAC的疗效进行预测和评估,发现1~2个周期的NAC治疗后,Ktrans值下降,预示治疗有效;而持续为高Ktrans值,预示患者对NAC不敏感,可早期为此类病人选择最佳治疗方案,但考虑到DCEMRI定量分析目前尚无公认的最优化模型和处理软件,且很难获取精确的动脉输入函数,故定量的精确性尚有待提高。

4 SWI、DTI应用于乳腺检查的探索

SWI是利用组织间的磁敏感性差异来产生组织间的独特对比的磁共振成像技术。对于显示静脉血管、血液成分(如出血后各期代谢产物)、钙化、铁沉积等非常敏感。目前已较多应用于各种出血性病变、肿瘤及变性类疾病的诊断及铁含量的定量分析等。在肿瘤的诊断与鉴别诊断方面,目前在颅内肿瘤运用较成熟;文献报道,SWI在颅内肿瘤的评估、诊断、良恶性分级等方面都显示出较高的临床应用价值,尤其是增强SWI的应用,将为脑肿瘤的诊断及鉴别诊断提供新的研究思路。在乳腺癌诊断中,钙化是一个非常重要的征象,常规MRI、DWI等很难显示钙化,而SWI相位图相对而言可以很好的识别钙化。但目前SWI应用于乳腺癌报道很少,仅有李敏等[22]用3.0T磁共振对乳腺癌患者行SWI及DWI序列扫描,以研究SWI对癌灶内钙化或微钙化的检出能力,结果显示SWI诊断乳腺病变的敏感度及特异度均显著低于DWI,可能与SWI图像对磁场均匀性依赖较大,而乳腺组织富含脂肪及导管结构,磁场均匀性较差,故其图像组织分辨率低;且乳腺导管在SWI图像上呈低信号,不易与钙化及肿瘤微静脉引起的信号丢失相辨别。故目前认为SWI序列用于乳腺病变诊断无显著临床优势。但相信随着SWI软硬件设施的改进,有望逐步解决或克服其存在的不足,更好的服务于临床。

DTI是近年来在MR-DWI基础上发展起来的成像及后处理技术,它利用组织中水分子的自由热运动的各向异性的原理,探测组织的微观结构。常用参量为各向异性分数(FA)和平均弥散率(MD)。DTI在中枢神经系统(如颅内肿瘤、脑先天发育畸形、脑白质病变等)中应用广泛,在乳腺中的研究较少。Tsougos等[23]研究显示乳腺癌FA值高于良性病变;但Partridge等[24]研究显示乳腺癌、乳腺囊肿FA值均显著低于正常乳腺;Cakir等[25]研究亦显示FA值无助于乳腺良、恶性病变诊断,但乳腺癌MD值低于乳腺良性病变及正常乳腺。故对于DTI应用于乳腺病变的价值尚存在争议,有待大量样本更深入细致的研究去进一步证实。

总之,fMRI在乳腺癌的诊断与鉴别诊断、病理分型、分级、监测NAC疗效以及评估预后等方面都显示出较高的临床应用价值。但在实际运用过程中,仍存在一些问题需要解决,如对微小病灶及钙化不敏感或敏感性低、良恶性肿瘤间存在交叉现象、良恶性淋巴结鉴别等,诊断的敏感度、特异度及准确度有待提高。相信随着多种磁共振功能成像的联合应用,以及磁共振技术的发展、软硬件设施的完善,fMRI在乳腺癌中的应用价值也将得到进一步提高。

[1]DeSantis C,Ma J,Bryan L,et al.Breast cancer statistics,2013 [J].CA Cancer J Clin,2014,64(1):52-62.

[2]王远梅,陈昌毅,汪卫兵,等.MRI扩散加权成像对乳腺良恶性病变的诊断[J].放射学实践,2012,7(6):616-619.

[3]Ei Khouli RH,Jacobs MA,Mezban SD,et al.Diffusion-weighted imaging improves the diagnostic accuracy of conventional 3.0-T breast MR imaging[J].Radiology,2010,256(1):64-73.

[4]Tan SL,Rahmat K,Rozalli Fl,et al.Differentiation between benign and malignant breast lesions using quantitative diffusionweighted sequence on 3T MRI[J].Clin Radiol,2014,69(1):63-71.

[5]Woodhams R,Matsunaga K,Kan S,et al.ADC mapping of benign and malignant breast tumors[J].Magn Reson Med Sci,2005,4(1):35-42.

[6]邓丹琼,涂蓉,尤小光,等.磁共振扩散加权成像ADC值与乳腺癌病理组织分级的相关性研究[J].临床放射学,2013,32(10):1428-1431.

[7]张仁知,周纯武,李静,等.表观扩散系数值预测乳腺癌新辅助化疗疗效的前瞻性研究 [J].中国医学影像技术,2013,29(5):731-735.

[8]Sharma U,Danishad KK,Seenu V,et al.Longitudinal study of the assessment by MRI and diffusion-weighted imaging of tumor response in patients with locally advanced breast cancer undergoing neoadjuvant chemotherapy[J].NMRBiomed,2009,22(1):104-113.

[9]Park SH,Moon WK,Cho N,et al.Diffusion-weighted MR imaging:pretreatment prediction of response to neoadjuvant chemotherapy in patients with breast cancer[J].Radiology,2010,257(1):56-63.

[10]Perrone A,Guerrisi P,Izzo L,et al.Diffusion-weighted MRI in cervical lymph nodes:differentiation between benign and malignant lesions[J].Eur J Radiol,2011,77(2):281-286.

[11]李如迅,时高峰,彰俊杰,等.MR弥散加权成像诊断淋巴结转移:与病理相对照[J].中国医学影像技术,2009,25(9):1628-1630.

[12]Moschetta M,Telegrafo M,Rella L,et al.MR evaluation of breast lesionsobtainedbydiffusion-weightedimagingwith background body signal suppression(DWIBS)and correlations with histological findings[J].Magn Reson Imaging,2014,32(6):605-609.

[13]Gutzeit A,Doert A,Froehlich JM,et al.Comparison of diffusion-weighted whole body MRI and skeletal scintigraphy for the detection of bone metastases in patients with prostate or breast carcinoma[J].Skeletal Radiol,2010,39(4):333-343.

[14]Stanwell P,Gluch L,ClarkD,et al.Specificity of choline metabolites for in vivo diagnosis of breast cancer using1H-MRS at 1.5T[J].Eur Radiol,2005,15(5):1037-1043.

[15]Baltzer PA,Dietzel M.Breast lesions:diagnosis by using proton MR spectroscopy at 1.5 and 3.0T—systematic review and metaanalysis[J].Radiology,2013,267(3):735-746.

[16]Shin HJ,Baek HM,Cha JH,et al.Evaluation of breast cancer using proton MR spectroscopy:total choline peak integral and signal-to-noise ratio as prognostic indicators[J].AJR,2012,198 (5):488-497.

[17]Danishad KK,Sharma U,Sah RG,et al.Assessment of therapeutic response of locally advanced breast cancer(LABC)patients undergoing neoadjuvant chemotherapy(NACT)monitoredusing sequential magnetic resonance spectroscopic imaging(MRSI)[J]. NMR Biomed,2010,23(3):233-241.

[18]Tozaki M,Sakamoto M,Oyama Y,et al.Predicting pathological responseto neoadjuvant chemotherapy inbreast cancer with quantitative1H-MRspectroscopyusing theexternal standard method[J].Magn Reson Imaging,2010,31(4):895-902.

[19]Baek HM,Chen JH,Nie K,et al.Predicting pathologic response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer by using MR imaging and quantitative1H-MR spectroscopy[J].Radiology,2009,251(3):653-662.

[20]Medeiros LR,Duarte CS,Rosa DD,et al.Accuracy of magnetic resonance in suspicious breast lesions:a systematic quantitative review and meta-analysis[J].Breast Cancer Res Treat,2011,126 (2):273-285.

[21]Li SP,Makris A,Beresford MJ,et al.Use of dynamic contrast enhanced MR imaging to predict survival in patients with primary breast cancer undergoing neoadjuvant chemotherapy[J].Radiology,2011,260(1):68-78.

[22]李敏,李功杰.磁敏感加权成像在乳腺病变诊断中的应用价值研究[J].人民军医,2010,53(10):770-771.

[23]Tsougos I,Svolos P,Kousi E,et al.The contribution of diffusion tensor imaging and magnetic resonance spectroscopy for the differentiation of breast lesions at 3T[J].Acta Radiol,2014,55 (1):14-23.

[24]Partridge SC,Ziadloo A,Murthy R,et al.Diffusion tensor MRI:preliminary anisotropy measures and mapping of breast tumors[J]. Magn Reson Imaging,2010,31(2):339-347.

[25]Cakir O,Arslan A,Inan N,et al.Comparison of the diagnostic performances of diffusion parameters in diffusion weighted imaging and diffusion tensor imaging of breast lesions[J].Eur J Radiol,2013,82(12):801-806.

The current development status of functional magnetic resonance imaging of breast cancer

ZHOU Hong,CHEN Dong
(Department of Radiology,the Affiliated Hospital of Luzhou Medical College,Luzhou Sichuan 646000,China)

R737.9;R445.2

B

1008-1062(2015)01-0047-03

2014-08-04;

2014-09-08

周红(1989-),女,四川江安人,在读硕士研究生。

陈东,泸州医学院附属医院放射科,646000。

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