目的
评估表观扩散系数 ( ADC ) 值和 Ki-67 标记指数之间的相关性，用于通过活组织检查诊断的未另行指定的管腔型（雌激素受体阳性）乳腺癌 ( NOS )。
材料和方法
机构审查委员会批准了这项回顾性研究，并放弃了知情同意的要求。2009 年 12 月至 2012 年 12 月，对 86 例 86 个病灶的腔型浸润性乳腺癌NOS患者进行了磁共振成像，包括动态对比材料增强成像和b值为 0 和 1000 sec/mm 2的弥散加权成像。通过放置感兴趣区域的最小和平均ADC s 的常规测量和整个肿瘤的基于像素的ADC数据的直方图分析由两名观察者独立进行，并与手术标本的 Ki-67 标记指数相关。
结果
对于观察者间可靠性，除最小ADC外，所有参数的类间相关系数均超过 0.8，表明几乎完全一致。最小ADC和平均ADC以及直方图的第 25、50 和 75 个百分位数与 Ki-67 标记指数呈负相关（分别为r = -0.49、-0.55、-0.54、-0.53 和 -0.48）。高增殖 (Ki-67 ≥ 14; n = 44) 和低增殖 (Ki-67 < 14; n = 42) 组之间鉴别诊断的接受者操作特征曲线分析显示，最有效的平均值阈值ADC低于 1097 × 10-6 mm 2 /sec，灵敏度和特异性分别为 82% 和 71%。平均ADC的受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 为 0.81 。参数之间的 AUC 没有显着差异。
结论
考虑到常规实践的便利性，作者建议使用常规方法的平均ADC来估计 Ki-67 标记指数是实用的。
介绍
基因表达阵列分析揭示了乳腺癌的几种内在亚型，尽管这种关于内在亚型的信息并非无处不在。基于替代免疫组织化学的分类比内在亚型适用范围更广。关于雌激素受体、人类表皮生长因子受体 2 癌基因和 Ki-67 标记指数 ( LI ) 的免疫组织化学定义现在用于识别亚型。
管腔型（雌激素受体阳性）乳腺癌是最常见的亚型（约 70% 的病例）。根据 Ki-67 LI 。Luminal A 对化疗没有反应，但对内分泌治疗有反应。对于 luminal B，不仅内分泌治疗，化疗或分子靶向药物也可能有用。一般来说， luminal A 的预后明显好于 luminal B。
Ki-67 LI被认为代表肿瘤增殖状态，较高的 Ki-67 LI与不良临床结果相关。通过新辅助治疗， Ki-67 LI的变化被广泛用作治疗反应的标志物。然而，即使在未经治疗的受试者中，据报道在术前活检和手术中的标本之间Ki-67 LI存在显着差异，表明活检标本仅代表肿瘤组织的有限部分。因此，已经寻求可以帮助评估整个肿瘤中细胞增殖的术前成像标记物来帮助获取术前信息。 据我们所知，目前还没有研究表明动态对比材料增强成像参数与 Ki-67 LI之间的关系。几项研究表明，弥散加权成像 ( DWI ) 可通过使用表观扩散系数 ( ADC ) 值来区分良性和恶性乳腺肿瘤以及对原位导管癌进行分级。ADC值通常与组织学分析中的肿瘤细胞密度或较少的细胞外空间相关。然而，关于 Ki-67 LI和ADC之间关系的研究结果并不一致。一项研究的结果表明，高增殖组的ADC值显着低于低增殖组，而大多数研究的结果显示没有联系。没有相关性的报告可能是由于使用了异质受试者和各种管腔和非管腔（雌激素受体阴性）亚型或更激进的亚型。常规方法是否使用最小或平均ADC从视觉上放置的感兴趣区域 ( ROI s) 或从整个肿瘤的基于像素的数据获得的直方图参数获得的 s 是可靠且适当的，据我们所知，尚未报告。我们研究的目的是评估 ADC 的观察者间可靠性以及ADC与Ki-67 LI之间的相关性，用于通过活检诊断的最常见的管腔型乳腺癌（NOS ）亚型。
材料和方法
耐心
我们的机构审查委员会批准了这项回顾性研究，并放弃了知情同意要求。在 2009 年 12 月至 2012 年 12 月期间，96 名有 101 个病变的患者在活检组织学上诊断为浸润性乳腺癌NOS, 和免疫组化与腔型乳腺癌, 接受术前乳腺磁共振 (MR) 成像, 然后进行乳房切除术或乳房肿瘤切除术, 没有新辅助治疗。5 名患者患有多发性乳腺癌：4 名患者患有双侧乳腺癌，1 名患者患有同侧乳腺癌。在这些患者中，我们仅评估了每位患者的一个最大直径的病变，因为一名患者体内的病变可能具有相同的生物学特征。活检时的特殊组织学类型被排除在外，因为它们的预后是根据个体生物学特征预测的，而与免疫组织化学亚型无关。我们还排除了以下病变：（a）由于不完全脂肪抑制而导致DWI不理想的病变（n = 9) 或 ( b ) 活检后出现大血肿 ( n = 1)。因此，86例86个病灶被纳入活检诊断为管腔型乳腺癌NOS类别。所有患者均为女性，平均年龄为 53 岁（范围为 33-81 岁）。
MR图像采集
具有单源射频传输的 3.0-T 系统（Intera Achieva Quasar Dual；Philips Healthcare，Best，荷兰）用于 MR 成像。所有患者均以俯卧位进行成像，双侧乳房置于四通道相控阵乳房线圈中。MR 成像方案包括双侧横向脂肪抑制扩散加权回波平面成像（重复时间毫秒/回波时间毫秒，8000/96；视野，34 厘米；采集矩阵，128 × 101；重建矩阵，448 × 448；截面厚度，5 mm；采集时间，132 秒；沿 x、y 和 z 方向应用运动探测梯度脉冲，b值为 0 和 1000 sec/mm 2; 获得的信号数量，两个）和钆增强动态 MR 成像，具有三维脂肪抑制 T1 加权梯度回波序列（5.3/2.6；视野，35 厘米；矩阵，480 × 277；切片厚度， 0.9 mm；采集时间，68 秒）每公斤体重静脉输注 0.1 mmol 钆喷酸葡胺（Magnevist；Bayer，Osaka，Japan）。
图像解读
根据美国放射学会乳腺成像报告和数据系统 MR 成像标准 ，最初通过由两个放射科医师（分别具有 6 年和 3 年乳腺 MR 成像经验的 NM 和 CT）对临床和病理信息视而不见。将ADC图的MR 成像数据传输到个人计算机并使用软件（Image J 软件，版本 1.47；）进行处理。所有ROI位置均由两位读者根据动态对比度增强图像独立决定。 使用常规方法从ADC图获得两个具有代表性的ADC值，如下所示：首先，将三个ROI放置在ADC图上肿瘤轮廓内ADC视觉上看起来减少最多的位置，以测量 ADC 的平均ADC值。个人投资回报率；其中最小的是最小ADC（图 1a、1b）。ROI大小被限制为大于 20 mm 2。二、在ADC图上选择最大的肿瘤横截面，最大的椭圆形或圆形ROI被放置在肿瘤内（图1c）。平均ROI值被记录为平均ADC。
在
图 1b： 一名 61 岁女性管腔型浸润性乳腺癌NOS在活检中诊断的ADC图显示了用于放置ROI以获得最小ADC和平均ADC的方法。箭头 = 肿瘤轮廓。（a，b）对于最小ADC，三个ROI放置在ADC图上肿瘤轮廓内ADC视觉上看起来最减少的位置：两个ROI（平均ADC = 788 和 885 × 10 -6 mm 2 /秒，分别）和一个投资回报率在b中（平均ADC = 945 × 10 -6 mm 2 /秒）。788×10 -6 mm 2 /sec的最小值被记录为最小ADC。(c)对于平均ADC，选择肿瘤的最大横截面，最大的椭圆形或圆形ROI放置在肿瘤内部。ROI的平均值(1047 × 10 -6 mm 2 /sec)被记录为平均ADC。
图 1c： 一名 61 岁女性管腔型浸润性乳腺癌NOS活检诊断的ADC图显示了用于放置ROI以获得最小ADC和平均ADC的方法。箭头 = 肿瘤轮廓。（a，b）对于最小ADC，三个ROI放置在ADC图上肿瘤轮廓内ADC视觉上看起来最减少的位置：两个ROI（平均ADC = 788 和 885 × 10 -6 mm 2 /秒，分别）和一个投资回报率在b中（平均ADC= 945 × 10 -6 mm 2 /秒）。788×10 -6 mm 2 /sec的最小值被记录为最小ADC。(c)对于平均ADC，选择肿瘤的最大横截面，最大的椭圆形或圆形ROI放置在肿瘤内部。ROI的平均值(1047 × 10 -6 mm 2 /sec)被记录为平均ADC。
此外，对所有基于像素的数据进行直方图分析。在动态对比度增强图像的基础上，将尽可能覆盖肿瘤体积的ROI手动放置在ADC图的每个部分（图 2a ）上并进行汇总。对于非连续成分或非肿块病变，将单个成分的尽可能大的ROI分别放置在轮廓内并求和（图 2a）。ADC直方图用ADC s 绘制在 x 轴上，bin 大小为 10 × 10 -6 mm 2/sec；像素数绘制在 y 轴上（图 2b）。累积频率分布用 y 轴上的累积频率百分比绘制（图 2c），从曲线得出第 25、第 50 和第 75 个百分位数。在每个直方图中，进行了使用 Shapiro-Wilk 检验的正态性检验。
图 2a： (a)一名 65 岁女性管腔型浸润性乳腺癌NOS活检的ADC图显示参考动态对比增强下肿瘤增强轮廓在肿瘤边界内手动放置ROI成像。在具有肿瘤信号强度的每个部分上，进行ROI的手动描绘（箭头）。对于非连续成分或非肿块病变，ROI分别针对各个成分放置，并在轮廓（箭头）内尽可能大，然后求和。(b)每个ROI内所有基于像素的ADC数据获得的直方图，它被放置在肿瘤的范围内。ADC直方图是用 x 轴上的ADC值和 y 轴上的像素数绘制的。(c)曲线图显示了代表像素相对累积频率的曲线（即每个ADC值处的累积像素数占分析的总像素数的百分比）。第 25、50 和 75 个百分位值是从曲线中获得的。
图 2b： (a)一名 65 岁女性管腔型浸润性乳腺癌NOS的ADC图，活检诊断为 NOS 显示在肿瘤边界内手动放置ROI，参考动态对比增强下的肿瘤增强轮廓成像。在具有肿瘤信号强度的每个部分上，进行ROI的手动描绘（箭头）。对于非连续成分或非肿块病变，ROI分别针对各个成分放置，并在轮廓（箭头）内尽可能大，然后求和。(b)每个ROI内所有基于像素的ADC数据获得的直方图，它被放置在肿瘤的范围内。ADC直方图是用 x 轴上的ADC值和 y 轴上的像素数绘制的。(c)曲线图显示了代表像素相对累积频率的曲线（即每个ADC值处的累积像素数占分析的总像素数的百分比）。第 25、50 和 75 个百分位值是从曲线中获得的。
图 2c： (a)一名 65 岁女性管腔型浸润性乳腺癌NOS的ADC图，活检诊断为 NOS 显示在肿瘤边界内手动放置ROI，参考动态对比增强下的肿瘤增强轮廓成像。在具有肿瘤信号强度的每个部分上，进行ROI的手动描绘（箭头）。对于非连续成分或非肿块病变，ROI分别针对各个成分放置，并在轮廓（箭头）内尽可能大，然后求和。(b)每个ROI内所有基于像素的ADC数据获得的直方图，它被放置在肿瘤的范围内。ADC直方图是用 x 轴上的ADC值和 y 轴上的像素数绘制的。(c)曲线图显示了代表像素相对累积频率的曲线（即每个ADC值处的累积像素数占分析的总像素数的百分比）。第 25、50 和 75 个百分位值是从曲线中获得的。
通过使用常规方法和直方图分析（n = 75）分析最长直径为10 mm或更大的病变。相反，使用常规方法分析最长直径小于 10 mm 的病变只是因为ROI大小不足以进行直方图分析 ( n = 11)。
使用组间相关系数（ ICC）分析了传统方法的最小ADC和平均ADC以及每个读者的直方图分析的百分位值。随后，将ADC参数与从手术标本中获得的 Ki-67 LI进行比较。我们比较了低增殖组或管腔 A 样癌 (Ki-67 < 14) 与高增殖组或管腔 B 样癌 (Ki-67 ≥ 14) 之间的ADC值。
病理学评估
所有患者均接受了乳房切除术或乳房肿瘤切除术，并准备了手术标本进行组织学评估。标本在 10% 甲醛溶液中固定，每 5 mm 获得 2 µm 厚的切片。两名病理学家（包括拥有 25 年经验的 MW）根据世界卫生组织对乳腺肿瘤组织学分类的共识对标本进行了评估。Ki-67免疫反应性由两位病理学家独立使用热点中1000个肿瘤细胞的免疫反应性细胞百分比进行评估，以平均百分比作为代表值。
统计分析使用Fisher精确检验分析患者的特征（临床分期、绝经状态、肿瘤的初始检测和分布类型）。使用 Shapiro-Wilk 检验评估基于像素的数据的正态性。通过使用ICC评估ADC测量的观察者间可靠性。r值为 1.0 表示完全一致；0.81–0.99，几乎完全一致；0.61–0.80，基本一致；0.41–0.60，中等一致性；0.21–0.40，公平协议；和 0.20 或更小，略微一致。ADC参数与Ki-67 LI的关系使用 Pearson 相关分析进行分析。使用 Mann-Whitney U检验比较了低增殖组和高增殖组的患者年龄、最长直径和ADC参数。ADC参数在区分低增殖组和高增殖组中的有效性通过接受者操作特征 ( ROC ) 分析进行评估。区分高增殖组和低增殖组的最佳阈值是在ROC曲线上以最高可能的灵敏度和特异性（定义为灵敏度加特异性减 1 的最大约登指数）选择的。中华民国辖区曲线表示为平均值和 95% 置信区间。使用软件 (JMP 10; SAS Institute, Cary, NC) 进行统计分析。P值小于 0.05 被认为具有统计学意义。
结果
在86个病灶中，85个从手术标本组织学诊断为浸润性导管癌NOS，其余1个被诊断为特殊型或浸润性小叶癌。免疫组化结果均为管腔型，与活检诊断一致。 对于 86 个病灶，Ki-67 LI的病理评估范围为 1.4 至 46.3（中位数，16）；42 个病灶的 Ki-67 小于 14 被归类为低增殖组，44 个病灶的 Ki-67 ≥ 14 被归类为高增殖组。86个病灶的临床特征和动态对比增强成像结果见表1. 低增殖组和高增殖组在年龄和绝经状态方面无统计学意义，但高增殖组的临床分期明显高于低增殖组，可触及检出率明显高于低增殖组。高增殖组的肿瘤最长直径（中位数，19 mm；范围，11-70 mm）显着大于低增殖组（中位数，15 mm；范围，10-40 mm；P = .001)。低增殖组和高增殖组的分布类型无显着差异。
表 1活检诊断的 86 例 Luminal 型NOS病变特征 *数据为中位数，括号中的数字为范围。
†数据是患者人数，括号中的数字是百分比。
直方图的正态性检验结果显示，3 个病灶呈正态分布，72 个病灶呈非正态分布。在我们对读者之间一致性的评估中，平均ADC和直方图分析的第 25、50 和 75 个百分位数的ICC超过 0.8，表明几乎完全一致。相反，最小ADC的ICC为0.722，这表明基本一致，但低于其他参数的ICC（表 2）。
表 2 两个读数器测量的病变的ADC参数的ICC s *括号中的数字是 95% 的置信区间。
最小ADC；平均ADC；直方图分析的第 25、第 50 和第 75 个百分位数均显示与 Ki-67 LI显着负相关（分别为r = -0.49、-0.55、-0.54、-0.53 和 -0.48；P < .0001）。平均ADC与肿瘤直径之间没有显着相关性（ r = -0.19；P = .09）。
高增殖组的平均ADC (999 × 10 -6 mm 2 /sec ± 123) 显着低于低增殖组 (1174 × 10 -6 mm 2 /sec ± 151; P < .001) （图 3）。ROC曲线分析表明，平均ADC值区分高增殖组和低增殖组的最有效阈值低于1097×10 -6 mm 2/秒。通过使用该阈值对高增殖组与低增殖组进行鉴别诊断，敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为 82%（44 人中的 36 人）、71%（42 人中的 30 人）、分别为 75%（48 次中的 36 次）和 79%（38 次中的 30 次）。平均ADC值的ROC曲线下面积为0.81（95%置信区间：0.70、0.89） （图4 ），最小ADC之间ROC曲线下面积无显着差异；平均ADC; 以及第 25、50 和 75 个百分位值。区分高增殖组和低增殖组的准确性在这些参数之间没有显着差异。
图 3：箱线图显示了高增殖组 (Ki-67 ≥ 14) 和低增殖组 (Ki-67 < 14)的平均ADC值。高增殖组的平均ADC值（999 × 10 -6 mm 2 /sec ± 123）显着低于低增殖组（1174 × 10 -6 mm 2 /sec ± 151；P < . 001)。晶须延伸到 1.5 个盒子长度内的最大和最小观察值。
图 4：区分高增殖组（Ki-67 ≥ 14）和低增殖组（Ki-67 < 14）的平均ADC值的ROC曲线图显示ROC曲线下面积为 0.81（ 95% 置信区间：0.70, 0.89)。
4 名双侧乳腺癌患者和 1 名同侧乳腺癌患者的另外 5 处病灶从手术标本组织学诊断为浸润性导管癌NOS，免疫组织化学诊断为管腔型癌，与活检诊断一致。他们的 Ki-67 均低于 14，被归类为低扩散组。它们的直径范围从 10 到 14 毫米（中值，12 毫米）。4 个病灶的平均ADC高于 1097 × 10 -6 mm 2 /sec，导致正确诊断为低增殖组，而 1 个病灶的平均ADC低于 1097 × 10 -6 mm 2/sec，导致误诊高增殖组。
讨论
我们检查了使用最小ADC和平均ADC或对整个肿瘤的基于像素的ADC值进行直方图分析的常规方法是否可靠，并与诊断为腔型乳腺癌NOS的手术标本中的 Ki-67 LI相关通过术前活检。结果表明，除最小ADC之外的所有参数都显示出几乎完美的观察者间可靠性，而最小ADC的观察者间可靠性表现出基本一致。常规方法和直方图分析的所有参数均显示与 Ki-67 LI显着负相关. 考虑到常规实践的便利性，我们建议测量平均ADC值可以估计 Ki-67 LI。
直方图分析的所有参数都显示出较高的观察者间可靠性，这表明对覆盖几乎整个肿瘤体积的ROI内的许多样本进行直方图分析将是客观和可靠的。例如，在一项通过使用脑血容量直方图分析进行胶质瘤分级的研究中，Emblem 等人报告说，尽管脑血容量图上的手动肿瘤体积描绘存在很大差异，但观察者间的一致性很高。考虑到整个肿瘤体积的直方图中包含大量数据点，由不完美的肿瘤体积描绘引起的观察者之间的差异变得相对不重要。较厚的DWI引起的局部容积效应考虑到包含的大量像素，部分可能并不重要。
相比之下，传统方法在选择作为整个肿瘤一部分的ROI方面可能更加主观。特别是，最小ADC的ROI相对较小，并且放置在ADC图上ADC在视觉上看起来较低的位置。最小ADC的适度可靠性可能归因于这种主观放置和ROI的有限大小。平均ADC的ICC与直方图分析的一样高，这一发现可能是由于ROI的放置方式：我们选择了肿瘤的最大横截面ADC映射并在肿瘤内放置最大的ROI 。
Ki-67 LI在肿瘤的最增殖区域进行免疫组织化学评估，预计与最小ADC或第 25 个百分位值相关性最好，这与较小的ADC值相关。然而，在我们的研究中，每个ADC的最小值；平均ADC；第 25、第 50 和第 75 个百分位值出乎意料地显示出与 Ki-67 LI相似的负相关性。我们推测原因可能是相对同质的组织学成分，在腔型乳腺癌NOS中很少或没有坏死或退行性成分。我们的研究结果强烈表明，测量平均ADC足以预测这种乳腺癌亚型的术前Ki-67 LI 。我们怀疑先前研究中 Ki-67 LI和ADC值之间的不一致或负相关可能是由于包含异质受试者以及管腔和非管腔亚型。 我们研究中的受试者接受了手术治疗的乳腺癌，而没有进行通常用于晚期乳腺癌的新辅助治疗；因此，我们的研究主要包括低期癌症患者。我们试图将ADC值与从手术标本中获得的 Ki-67 LI进行比较，以表示比活检标本中更准确的值。因此，我们排除了接受新辅助化疗的患者，这可能导致 Ki-67 LI发生一些变化。在我们研究的受试者中，临床分期、肿瘤的初始检测和最大肿瘤直径与 Ki-67 LI显着相关，考虑到细胞增殖率，这是合理的。因为ADC值与 Ki-67 LI显着相关，测量ADC值可能有助于了解患者的临床表现。需要进一步的前瞻性研究来确保腔型乳腺癌NOS中平均ADC和 Ki-67 LI之间的相关性。
这项研究有几个局限性。首先，在单个浸润性小叶癌病例的活检标本和手术标本之间，免疫组化亚型一致，但组织学诊断不一致。其次，ROI应该包括浸润性和导管内成分，因为浸润性乳腺癌自然伴有不同程度的浸润性和导管内成分，通过术前 MR 成像很难区分。ADC参数的可变性应该反映了ROI内各种组件的这种污染。即使在ADC值的测量中将这些组件混合在一起，ADC之间的显着相关性并且 Ki-67 LI仍然存在，可能是由于ADC值降低的像素的相当大的影响。
DWI协议的选择是我们研究的另一个限制。Bogner 等人表明3.0-T 系统评估ADC和DWI区分良恶性肿瘤的适当b值为50 和 850 sec/mm 2，El Khouli 等人报告说大粒组织标准化ADC改善了乳腺病变的表征；我们在回顾性研究中没有使用这些方法中的任何一种。需要进一步的研究来阐明最适合分化细胞增殖水平的b值或归一化ADC的有用性在患有管腔型乳腺癌NOS的受试者中。另一个限制是使用相同的人口来确定ROC曲线分析下面积的阈值并评估阈值。此过程可能导致高估参数的性能。我们应该在未来的前瞻性研究中克服这一限制。
总之，在最大横截面上使用肿瘤内部尽可能大的圆形或椭圆形ROI的平均值的常规方法是可靠的，并且与诊断出的腔型乳腺癌NOS中的 Ki-67 LI相关通过活检。
知识进步
■ 在评估未另行指定的管腔型乳腺癌中从b值为 0 和 1000 sec/mm 2的弥散加权成像中获得的表观弥散系数 ( ADC ) 参数的观察者间可靠性时，组间相关系数 ( ICC ) 为常规方法的平均ADC与直方图分析的第25、50和75个百分位数均超过0.8，表明几乎完全吻合。 ■传统方法的最小ADC的ICC为0.722，表明基本一致，但低于其他参数的ICC。 ■ 常规方法的最小ADC和平均ADC以及直方图分析的第25、50和75个百分位值均与手术标本获得的Ki-67标记指数呈显着负相关( r = -0.49, -0.55,分别为 -0.54、-0.53 和 -0.48；P < .0001）。 ■ 使用小于 1097 × 10 -6 mm 2 /sec 的平均ADC值来区分高增殖组 (Ki-67 ≥ 14) 和低增殖组 (Ki-67 < 14) 产生敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为 82%、71%、75% 和 79%；平均ADC值的受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.81（95%置信区间：0.70，0.89），最小ADC之间的AUC无显着差异；平均ADC；以及第 25、50 和 75 个百分位值。
对患者护理的影响
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发表于 2022-4-13 15:24:36
