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肝细胞癌(HCC)是最常见的原发性肝癌,被列为全球第七大恶性肿瘤和癌症相关死亡的第三个原因。手术切除是符合条件的HCC患者最常见的一线治愈性治疗,但HCC的预后仍然不佳,术后5年复发率高达70%。
微血管侵犯(MVI)是肿瘤复发和生存时间短的一个重要因素。此外,由于MVI包含了从治愈性到致命性的不同复发模式,最近有人提出,MVI患者应进一步细分为轻度MVI(1-5个MVI部位发生在距主肿瘤≤1厘米的肿瘤邻近肝组织)和重度MVI(>5个MVI部位,或任何MVI存在于距主肿瘤>1厘米的远处肝组织)。值得注意的是,远处微转移和局部复发常见于严重MVI患者。不同的MVI等级可能影响治疗决策。更宽的手术边缘可能有助于根除轻度MVI,改善HCC的预后。在严重MVI的情况下,由于R0切除不太可能,可以建议采用额外的新辅助治疗,如经导管动脉化疗栓塞。然而,MVI等级的诊断只能在切除后的标本上进行评估。因此,有必要开发一种非侵入性的方法来预测MVI等级。
许多研究集中在利用影像学特征(如肿瘤大小、不光滑的肿瘤边缘、动脉边缘强化或瘤周强化)预测阳性MV。然而,由于这些定性影像学指标的评估存在较高的观察者间差异,其在临床实践中的应用仍存在争议。因此,使用定量方法诊断MVI等级的稳定和客观的预测指标对临床直至关重要。
MR弹性成像(MRE)是一种定量技术,可以高度准确地评估肝脏纤维化的阶段。以前的研究表明,MRE测量的肿瘤硬度(TS)可以提供预后信息,如评估肿瘤组织学等级、预测HCC早期复发以及评估晚期HCC患者对免疫疗法的反应。最近一项小样本量(N = 59)的探索性研究发现,基于检测肿瘤-肝脏界面的机械性能转变而得出的三维MRE的剪切应变图,可以通过量化HCC的肿瘤周围组织粘附程度,无创地识别MVI的存在。在侵袭性较强的肿瘤发生MVI的概率较高的情况下,肿瘤与周围非肿瘤性肝脏之间的组织粘附性会更强,肿瘤-肝脏界面的机械性能转变的空间宽度会变宽。然而,这种方法并没有提供肿瘤本身的机械特性信息。
近日,发表在European Radiology杂志的一项研究评估了基于MRE的TS用于无创预测HCC患者MVI等级的能力,并与切除的标本进行病理学上的相关性分析,为临床提供了预测MVI等级的无创生物标志物。
本项研究回顾性地纳入了185名组织病理学证实的HCC患者,每位患者均在肝切除术前接受了MRI和MRE检查。根据三级MVI分级系统,MVI分为阴性-MVI(n = 89)和阳性-MVI(n = 96)组,后一组分为轻度-MVI(n = 49)和严重-MVI(n = 47)亚组。采用Logistic回归和接受者操作特征曲线下面积(AUC)分析,分别确定与MVI等级相关的预测因素,并分析其表现。
在185名患者中,肿瘤大小≥50毫米(p = 0.031)、肿瘤硬度(TS)/肝脏硬度(LS)>1.47(p = 0.001)、TS>4.33千帕(p < 0.001)以及不光滑的肿瘤边缘(p = 0.006)是阳性MVI的重要独立预测因素。进一步分析亚组,肿瘤大小≥50毫米(p < 0.001)、TS>5.35千帕(p = 0.001)、AFP水平>400纳克/毫升(p = 0.044)与严重MVI独立相关。与单独使用临床放射学预测因素的模型(AUC:阳性/严重MVI,0.737/0.743)相比,将MRE和临床放射学特征一起纳入的模型在评估阳性MVI(AUC:0.846)和严重MVI(AUC:0.802)方面表现更好。对无复发生存期和总生存期的分析显示,基于联合模型的预测阳性-MVI/严重-MVI组分别比预测阴性-MVI/轻度-MVI组的预后明显更差(所有P < 0.05)。
图 具有代表性的轴位T2加权图像、非增强图像、PVP图像和三个MVI等级的轴位硬度图。(A)一名67岁的男性,MVI阴性(AFP水平:4.36 ng/ml,TS/LS:1.20)。MRI显示在S6有一个HCC(45毫米),有轻度TS(2.83千帕),肿瘤边缘光滑。(B)一名55岁的男性,患有轻度MVI(AFP水平:3.84 ng/ml,TS/LS:1.63)。MRI显示在S7/8有一个大的HCC(66毫米),有中度TS(4.64千帕)。中度TS(4.64千帕)和不光滑的肿瘤边缘。(C) 一名54岁的男性,患有严重的MVI(AFP水平:1000 ng/ml,TS/LS:3.17)。MRI显示在S6/7有一个大的HCC(65毫米),TS值高(7.08千帕),肿瘤边缘不光滑。PVP,门静脉期;MVI,微血管侵袭;TS,肿瘤硬度;LS,肝脏硬度
本项研究结果表明,基于MRE的硬度是阳性MVI和严重MVI的独立预测因素。当与临床放射学模型相结合时,MRE可以提高对MVI等级的预测性能。因此,综合模型是一个十分具有临床价值的预测工具,可通过术前预测MVI等级来评估接受肝切除术的HCC患者的预后。
原文出处:
Lina Zhang,Mengsi Li,Jie Zhu,et al.The value of quantitative MR elastography-based stiffness for assessing the microvascular invasion grade in hepatocellular carcinoma.DOI:10.1007/s00330-022-09290-5
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