摘要
最近,已经提出了一种基于肿瘤结构和高预后影响的新型分类系统,用于肺腺癌(ADC)。对于组织学ADC亚型的基于成像的预测,因此,研究无线电和组织形态学参数的相关性至关重要。
我们分析了174例切除的肺ADC的组织形态学生长模式(lepidic、腺泡状、乳头状、微乳头状和实性)与术前CT评估数据之间的关系。
ADC的边缘形态以及实性/磨玻璃混浊与ADC的组织学生长模式相关。实性优势adc通常边缘光滑,在CT扫描中亦为实性,而lepidic-优势adc没有明显边缘模式,位于周围,呈阳性支气管征,常伴有实性/磨玻璃样阴影。此外,非球形肿瘤生长是总体和疾病特异性患者生存的负预测因子。
我们定义了与肺部ADC的组织组形态生长模式相关的CT形态参数。这些数据可以形成池姑娘环境中未来预后算法的发展的基础,其包括对非可选肺ADC的活检组织形态学和CT扫描形态的综合评价。
肺癌是全世界癌症相关的发病率和死亡率的主要原因[1].最普遍的肺癌类型是在〜50%的情况下,肺腺癌(ADC)。这使得肺部ADC本身是许多国家与癌症相关死亡的主要原因。
根据大量近期数据显示,组织形态生长模式与生存差异相关[2- - - - - -12,国际肺癌研究协会(IASLC)、美国胸科学会(ATS)和欧洲呼吸学会(ERS)的多学科专家小组提出了一个肺ADC的分类系统,包括主要范式转变[188bet官网地址13,它依赖于肿瘤结构,旨在允许标准化的肿瘤分级[14].这一分类对不同阶段adc的预后影响已得到证实[9,10,12].在之前的研究中,我们可以证明,该分类系统是总体(OS)、疾病特异性(DSS)和无病生存(DFS)的分期独立预测指标[15],并在合理的观察者间协议下适用[16]此外,我们首次提供证据表明,在辅助放疗和化疗策略下,特定的生长模式可能会对结果产生影响[15].然而,所有这些数据都是通过切除标本收集的。
由于在诊断的诊断点不可分离的NONSMALL细胞肺癌的~70%,晚期患者可能会受益于姑息地区中的成像性ADC亚型方法,理想情况下与体检的组织学亚型评估组合。射线照相和形态学模式的比较可能表明所采取的活检是针对整个肿瘤的代表性,并且可能表明不同地点进一步活检的可能性。此外,由于计算断层扫描(CT)形态的评估,可以监测作为克隆选择的治疗期间的模式改变。此外,ADC亚型的基于成像的数据可以帮助胸外科医生确定优化的切除策略。例如,与固体或微杂种 - 主要ADC相反,Lepidic Perminant ADC [17由于这种ADC亚型的预后好得多,且淋巴结转移罕见,因此在未来可能最终采用组织保留方法治疗[9,10,12,15].
为了提供基于成像的亚型和肺部ADC分层的基础,多层CT衍生的特性与根据IASLC / ATS / ERS系统分类的切除的肺部ADC的个体组织形态相关[14].
患者和方法
一个先前描述、临床和组织病理学特征良好的队列[15],根据新型IASLC/ATS/ERS系统分类的500例完全切除的肺动脉adc。基于该队列,我们的图像归档和通信系统(PACS)进行了可用的术前多层CT扫描的筛选。这导致174例可评估病例。2002年至2008年间,所有患者都在一个中心接受治疗。患者均未接受新辅助化疗。国际抗癌联盟(International Union Against Cancer) /美国肿瘤-淋巴结-转移联合委员会(American Joint Committee on Cancer tumor - nodes - metastation, TNM)第七版分类适用于所有病例,结果是:IA, n=32;IB, n = 52个;活动花絮,n = 19;IIB, n = 11;iii a n = 50; IIIB, n=1; and IV, n=9. OS, DSS and DFS were recorded. Mean follow-up was 48.5 months.
形态学评价
所有病例的形态学均已评估[15].我们确定了组织学类型的总体平均百分比。为此,在所有病例中记录给定模式的百分比,并计算每个不同模式的平均百分比。该测量方法用于比较不同ct形态特征的模式频率。
接下来,如前所述,为每个案例分配一个主要模式[15].这种测量方法已被证明具有预测相关性[15].在本文中,该数据仅作为多元生存分析中的包含参数使用。
CT成像
CT扫描使用四个检测器(SOMATOM体积变焦;西门子医疗解决方案,ERLANGEN,德国)或16探测器(SOMATOM SENSATION 16; SIEMENS)系统进行。使用以下参数,以造影剂介质管理(IMERON 300; Bracco,米兰,意大利)的完全启发来获得数据:120 kV管电压,210-ma·s−1(范围110 - 270马·s−1)管电流和1.25 - 2.5 mm准直。采用标准算法(B40f)和高分辨率算法(B70f), 2.5 mm断面厚度,2.5 mm重建间隔,380 mm典型视场,512×512矩阵对图像数据进行重建。数据被传送到PACS (Synapse;富士医疗系统,东京,日本)。所有的检查数据集使用两个纵隔(宽度,360 HU;肺(宽,1600 HU;标准的PACS工作站的窗口图像,允许典型的交互式报告。
两名胸部放射科医生(M. Lederlin和M. Puderbach,分别有6年和9年的胸部CT经验)对临床和组织学发现不知情,回顾性评估了CT扫描。肿瘤特征的决定是通过共识达成的。参考以前发表的著作[18- - - - - -27]记录肿瘤形状,球形,位置,边缘和衰减等特征(图1).形状分为圆形、卵形、二裂或不规则。定性评估球度。也记录肿瘤位置(中央或外围)。边缘特征分为光滑、针状、分叶状或混合状,IE。没有明显的主要模式。将每个肿瘤分类为固体,半固体或纯地玻璃不透明度(GGO)。半固体时,GGO的百分比分类如下:0-25%,25-50%,50-75%和75-100%。另外记录肿瘤内部空气支架或空化的存在。
统计分析
通过双面T检验或单向ANOVA比较了基于分类放射特征的组织学生长模式的连续百分比。通过KAPLAN-MEIER分析计算OS,DSS和DFS的差异,并使用日志等级测试来探测统计显着性。COX比例危害模型进行多变量存活分析。p值<0.05被认为是显着的。
结果
组织形态学和放射形态学特征的频率
形态学
腺泡型是最常见的组织学生长类型,平均占40%,其次为固体型(32%)、小乳头型(13%)和乳头型(7%)。
放射学
为了评估放射性特征,我们根据特定类别中的特定特征的主要特征归类所有病例。关于放射性形状,最常见的配置是圆形的(68例,39.1%),其次是不规则(62例,35.6%),卵泡(37例,21.3%)和Bilobed(7例,4%)。刺激最主要的放射线缘构型(77例,44.3%),其次是裂解(51例,29.3%),光滑(25例,14.4%)和混合(21例,12%)。给出了特定特征的所有分布表格1.
在衰减特征的影像学评价方面,大多数肿瘤为实体化(109例,62.7%),只有2例(1.1%)肿瘤显示GGO构型。其余63例(36.2%)属于半固态。
在我们的队列中,87例(50%)的CT表现为支气管内空气征,12例(6.9%)的CT表现为空腔,73例(42%)的CT表现为无上述两种特征(表格1).这些特征不适用于两种(1.1%)纯GGO构成的肿瘤。
CT参数的相关性
当CT参数相互关联时,我们发现不同的放射形态学特征之间存在显著的关联,这可能有助于基于CT的亚型分型。球形与肿瘤形状特征显著相关。此外,衰减与圆形/非圆形和规则/不规则肿瘤形状有关,但也与主要边缘类型的特定特征(光滑/非光滑和针状/非针状)有关。所有相关数据见表S1。
经济增长模式与肿瘤的位置
通过研究肿瘤位置的影响,我们发现外周adc具有明显高于中心adc的lepidic生长模式百分比(15.2%)与6.4%, p = 0.023) (表格1).其他的组织生长模式与肿瘤的位置无关。
经济增长模式与基于CT的肿瘤边距
ct衍生的肿瘤边缘分类器的出现与组织形态生长模式的百分比相关(表格1).光滑轮廓的出现与任何图案的出现没有显著关联;在部分平滑边缘的ADC中,固体生长的百分比略高(38.7%)与29.0%;p = 0.118)(表格1).相比之下,那些部分针状边缘的肿瘤明显不太可能有lepidic模式(p=0.018)。分叶边缘与任何特定的组织类型无关(表格1).
其次,CT肿瘤边缘浓缩为主要边缘类型,并与组织形态生长模式相关(表格1).与主要光滑边缘的那些的ADC显示出最高的固体生长百分比(57.8%),这是显著更高(P <0.001)比固体生长的与主要的那些ADC spiculated(30.9%)的百分比,主要分叶状(27.4%)或混合边缘(15.2%)。在混合边缘(27.4%)的肿瘤中含有比具有优势刺激(10.4%)或优势平滑的边缘的肿瘤(5.4%; P = 0.002)(表格1).乳头生长百分比与优势边缘形态也有显著差异(p=0.013) (表格1),但这种队列中乳头状增长的百分比相当低的百分比可能使数据不适用于临床常规。微毛细血管和缩醛图案的发生与任何主要的边缘配置没有显着相关。
综上所示,基于ct的主要肿瘤边缘被确定为确定主要ADC组织类型的合适影像学特征。
经济增长模式与CT衰减
与半固体(33.6%和26.8%)和GGO肿瘤(32.5%和0%)相比,CT中具有固体的肿瘤的肿瘤更可能含有固体和母脂的组织学(43.3%和35.4%)(43.3%和35.4%)(32.5%和0%),分别(缩醛:P = 0.079,固体:P = 0.127)(表格1).相反,与半固态(17.7%)和GGO(67.5%)肿瘤相比,CT确定的实体肿瘤(9.6%)中出现lepidic生长的可能性(p<0.001)显著降低(p<0.001) (表格1).相反,固体增长显着(p = 0.031)(表格1)在GGO含量较低的肿瘤中更为常见,而在GGO含量较高的肿瘤中显著(p<0.001)出现lepidic生长(表格1).
经济增长模式与空化和支气管图
在纯实心ADC中,没有支气管充气征或CT空化的Lepidic和乳头状肿瘤生长是罕见的(p=0.009和p=0.022)。组织形态为实性的肿瘤在CT扫描中通常也是实性和非空化的。微乳头和腺泡分化在支气管图或空化方面没有差异(表格1).
成像的特点与生存
总体而言,肿瘤形状与OS (p=0.643)、DSS (p=0.477)或DFS (p=0.222)无显著相关性(图S1)。相比之下,球形ADC显示了明显更好的OS (68.7与52.4个月,p=0.020)和DSS (82.4与59.6个月,P = 0.030),但不是DFS(53.5与50.3个月,p=0.399)与非球形ADC (图2和表2.).值得注意的是,圆度与肿瘤的解剖位置之间存在明显的联系;球形和非球形肿瘤的周围位置百分比分别为81%和66% (p=0.043)。
肿瘤余量和生存之间没有显着关联;然而,主要是精心刺激的ADC具有比其他ADC更好的DFS(边界意义)(表2.和图S1)。
单纯GGO衰减的adc OS、DSS和DFS均为100%;然而,在我们的队列中,这个组只包括两个病例。在CT扫描中,半固态和固态adc在OS和DSS方面无显著差异,固态adc(47.7个月)明显低于半固态肿瘤(63.4个月)(p=0.087) (图3).然而,在半固态肿瘤中,GGO的百分比与OS、DSS和DFS之间的关系尚未确定。
最后,我们通过纳入球度、优势生长方式和阶段的多变量生存分析,检验球度对OS和DSS的影响是否独立。在这里,我们发现球形对OS没有明确的独立预后影响(非球形的危险比(HR)为1.6)与球形肿瘤,p=0.066),但对DSS有分期和模式独立的预后影响(HR 2.2, p=0.016)。
讨论
这是第一个根据新的IASCL/ATS/ERS分类将放射性形态学特征与切除的侵袭性肺ADC的组织形态学特征相关联的研究[14].我们进行这项研究是为了建立基于影像学评估肺ADC生长模式的标准。这种生长模式的评估,特别是区分腺泡为主(预后良好)和腺泡为主(预后中等)以及微乳头状或固态为主(预后不良)ADC对预后至关重要。
我们证明CT形态特征可以提供有希望的线索来预测组织学生长模式和患者存活。值得注意的是,CT特征在我们研究中没有表现出与组织组态相同程度的关联。例如,与肿瘤边距,衰减或空化不同,既不与任何ADC生长模式都不相关的形状也不是球形。此外,虽然ADC的组织学分级显示为患者预后的有效鉴别器[15[目前,只有少数CT参数表明在本研究中表现出预后意义。因此,单独的CT特征在姑息的环境中似乎没有足够的,其中显然不会进行整个肿瘤的基于组织的基于组织的分析。在这些患者中,可以考虑与整个肿瘤良好的CT形态特征结合具有有限的活组织检查样品的形态的单个肿瘤特征的组合,以获得更详细的肿瘤评估。
GGO与葡萄干生长之间的强烈关联,CT稳定性与固体生长是本研究的重要结果。除了几何测量,CT提供了组织衰减测量的能力。2002年,固体条款(IE。肺实质完全模糊)、部分实性和非实性(IE。纯GGO无任何实性部分)肺结节引入[28].侵入性ADC通常显示实体或部分实体外观,很少显示纯GGO外观[25,29],这也被我们的研究证实。此外,已发现低级ADC主要是部分 - 固体或非ololid肿瘤[18,19,22,27],这也符合我们的数据。具体来说,越来越多的证据表明GGO的出现与lepidic生长模式的发生有关[24,30.- - - - - -33.].在以前的一项研究中,vasquez等.[34.[表明该ADC生长模式的比例表示正预后因子,并与CT的GGO比例相关。在我们的研究中,我们可以通过证明GGO组分百分比与各个肿瘤中的鳞片生长的平均百分比之间的重要关联来确认这一点。这些结果表明,GGO的百分比可以被认为是一种鳞片生长的放射性替代,从而允许在这方面进行全面的术前评估。如图所示,在ADC的阳性活检的姑息地区中,GGO的百分比可用作潜在更好的预后的指标,如半固体和固体ADC之间的DFS的近似显着差异也是如此。通过GGO和固体生长模式的百分比与固体生长模式与差的预后相关[15,35.].
我们特别注意注意并记录GGO区域内的小灶性实变。在这样做的过程中,174个adc中只有2个显示纯GGO外观,而所有其他肿瘤被分类为部分实心。
还必须指出,lepidic生长和GGO百分比之间的相关性绝不是完美的,这肯定是由于,在一定程度上,半固态肿瘤中的外周GGO也可能代表反应性条件,包括瘤周炎症、水肿、纤维化或组织性肺炎[20.,36.].
除了衰减,其他形态学CT特征可能为更详细和全面评估非侵袭性ADC肿瘤成分的数量提供额外的信息。外围adc比中心adc表现出更多的lepidic生长模式(表格1),其伴随着具有外周ADC的受试者的普遍存存率。
球形配置和外围位置之间的链路(表S1)可以至少在部分账户中用于较好的OS和Smheroid ADC的DSS,因为这些肿瘤不太可能涉及纵隔或刺耳的结构。
与基于主要组织学模式的IASLC / ATS / ERS / EAS / EAS / EAS分类类似,在关注主要保证金类型时,ADC边缘的CT分析特别感兴趣。许多研究表明,刺激和裂缝的边缘暗示恶性肿瘤[37.- - - - - -39.].然而,光滑结节通常与良性病变(如错构瘤)或有恶性病史的患者的转移有关[40].如果这样平滑的结节是肺ADC,我们的结果表明,该肿瘤可能有更高的实体生长百分比,因此与ADC相比,与其他主要边缘类型的预后更差。据我们所知,平滑边缘和这种高等级模式之间的联系迄今没有报道。这些数据还得到了平滑边缘和lepidic生长之间的反向关联的支持,以及平滑边缘ADC(57个月)较针状ADC(84个月)和分叶ADC(67个月)差的DSS。此外,针状CT表现出与lepidic生长模式相反的相关性。针状和相关特征,如血管聚集和胸膜标记,已被证明与肿瘤内导致组织收缩的中央纤维化的发展有关[7,41.]表明侵袭性肿瘤生长。当初始Lepidic架构转化为丙氨酸或(微量)乳头状,并且最终生长时,在逐步进展到侵袭性的ADC可能发生这些变化。尽管如此,我们没有发现刺激和非淘汰的ADC之间的存活率有任何显着差异。
值得注意的是,以分叶型为主的ADC比针状和光滑型ADC含有更多的乳头状和微乳头状生长模式(两种最罕见的模式)。到目前为止,分叶边缘仅被认为是可靠的CT特征,通过显示肿瘤周围恶性细胞的不均匀生长速度来预测恶性肿瘤[42.].
内部空气支气管造影或细支气管造影被认为是由于结缔组织增生反应引起的气道扭曲,据报道在多达55%的lepidic主要adc中[25,43.].符合该数据,空气支气管图和支气管可与胰岛素生长模式呈正相关,与我们研究中的固体生长模式负相关。
除了CT,还研究了磁共振成像(MRI),用于肺癌的表征。这包括具有扩散加权成像(DWI)的新型MRI技术,其已被用于良性和恶性肺病变的分化[44.,45.].但是,在一项研究中,DWI未能将脂亚型与其他生长模式分化[46.].然而,MRI弥散评估和生存率之间的显著相关性已被报道[47.,表明该成像方法在术前肿瘤特征性诊断中具有广阔的应用前景。
我们研究的一个局限性是对手术病例的限制,这是必要的,因为显然只有在这些情况下可以进行综合组织形态学评估。另一种弱点是我们的研究中只有很少的胰葡萄皮主要ADC;有必要进一步的研究,以验证我们在较大的本ADC子类型的较大群组中的研究结果。
最近有人建议,经皮穿刺活检应限于那些测量>5 mm或大于病灶直径一半的实性成分的病变,IE。具有足够大的实体成分的病变,以使浸润性癌的活检诊断有信心[48.].根据我们的结果,这些标准可以扩展到包括位置、边缘和空气支气管图等特征。这些标准也可能有助于外科手术的计划以及CT筛查,最近已证实,与x线摄影筛查相比,CT筛查可降低重度吸烟者的肺癌死亡率(20%)[49.].
总之,本研究分析的特定CT特征可预测IASLC/ATS/ERS新分类定义的肺ADC的组织形态肿瘤生长模式[14].通过提供更详细的无创评估,CT特征可用于构建姑息治疗的分层算法。建立这种决策算法的前提是对CT特征的再现性进行全面的评估,这在未来的研究中需要得到验证。人们可以想象一种算法,包括肿瘤位置、球形、平滑或针状边缘、GGO百分比和支气管充气图,以区分预后良好和预后不良的肺adc。这种算法,特别是结合活检数据,可能改善部分实性结节的管理,这仍然是一个关键问题。
展望未来,我们认为放射形态学和组织形态学的联合努力可能在ADC分型中发挥重要作用,而各自的算法可能最终有助于细化患者治疗分层,从而改善预后。
致谢
M.Puderbach,T. Mulcy,P.A.Schnabel,H.-U。Kauczor,C.P.Heussel,F.J.F.Herth和H. Dienemann是德国肺部研究中心的成员(DZL)。
脚注
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支持声明
这项研究得到了Lungsys财团和德国肺脏研究中心(deutsch Zentrum für Lungenforschung和deutsch Zentrum für Lungenforschung)。Lederlin先生得到了法国放射学会.
兴趣表
有关利益冲突的信息可以在本文的在线版本中找到www.www.qdcxjkg.com.
- 收到了2012年4月5日。
- 接受2012年6月25日。
- ©2013人队