文摘
最近,一种新的基于肿瘤分类系统体系结构和高的预后影响提出了肺腺癌(adc)。组织学ADC亚型的成像进行预测,因此,预测,它是至关重要的调查无线电,histomorphological参数的相关性。
histomorphological ADC增长之间的关联模式(lepidic,腺泡的,乳头状,micropapillary和固体)和数据从术前评估174年计算机断层扫描(CT)图像切除肺ADC进行分析。
保证金的配置以及可靠性/磨砂玻璃透明度ADC与不同的histomorphological ADC增长模式。Solid-predominant adc通常有光滑的边缘,也在CT扫描固体,而lepidic-predominant adc没有主要的利润模式,是位于外围,显示出积极的支气管征,并经常与可靠性/磨砂玻璃不透明。此外,nonspherical肿瘤生长是一个整体的负面预测和特定疾病患者生存。
我们定义CT形态学参数与histomorphological有关肺adc的增长模式。这些数据可能形成的基础,未来的发展预测算法在缓和设置,其中包括一个综合评价活检组织形态学和CT扫描形态学nonresectable肺ADC。
肺癌是全世界癌症相关的发病率和死亡率的主要原因(1]。最常见的类型的肺癌,∼50%的情况下,肺腺癌(ADC)。这使得肺ADC本身在许多国家癌症相关死亡的主要原因。
根据最近的数据显示,histomorphological增长的财富模式是与生存相关的差异(2- - - - - -12),一个多学科专家小组的国际研究协会的肺癌(IASLC),美国胸科学会(ATS)和欧洲呼吸协会(ERS)提出了一个分类系统对肺ADC(包括主要的范式转换188bet官网地址13],它依赖于肿瘤的体系结构,旨在允许标准化肿瘤分级(14]。这种分类已经确认的预后影响adc的不同阶段(9,10,12]。在之前的研究中我们可以证明这个分类系统是一个stage-independent整体(OS)的预测,针对疾病的无病生存期(DFS) [(DSS)15),适用合理interobserver协议(16]。此外,第一次,我们提供了证据表明特定的经济增长模式可能对结果的影响下辅助广播——和化疗策略15]。然而,所有这些数据已经收集的切除标本的使用。
∼70%的nonsmall细胞肺癌并不时可切除的诊断,晚期患者可能受益于缓和的成像ADC子类型化的方法设置,最好结合组织学亚型评价活检。比较影像学和形态模式可能表示的活检是否代表整个肿瘤,可能表明不同位置的可能进一步活检的必要性。此外,模式改变治疗期间克隆选择的结果可能会被监控计算机断层扫描(CT)形态的评价。此外,胸成像ADC亚型的数据可以帮助外科医生决定切除优化策略。例如,在固体或micropapillary-predominant ADC相比,lepidic主要ADC (17),在未来,最终处理tissue-sparing方法由于更好的结果和淋巴结转移的缺乏在这ADC亚型(9,10,12,15]。
为了提供一个依据成像子类型化和肺部ADC的分层,多层螺旋CT-derived特征相关的个人组织形态学切除肺ADC分类根据IASLC / at /人系统(14]。
患者和方法
前所述,临床和组织病理学特征明显群组15)500年完全切除肺adc分类根据小说IASLC / at /人系统是用于我们的学习。基于这一群人,我们的图像存档和通信系统(PACS)是可用术前筛查多层螺旋CT扫描。这导致174例可评价的病例。所有患者在接受治疗一个中心在2002年和2008年之间。所有的患者都接受了新辅助化疗。国际抗癌联盟第七版的/美国癌症联合委员会tumour-node-metatstasis (TNM)分类是应用于所有情况下,导致以下每个肿瘤的病例数阶段: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
形态学的所有情况下评估之前(15]。我们确定的总体平均百分比组织学模式。为此,给定模式的百分比被发现所有病例和平均百分比计算为每个不同的模式。这种方法被用来比较不同频率的模式CT-morphological特征。
接下来,一个主要的模式被分配到每一个情况下如前所述15]。这种方法已被证明是预后的相关性(15]。在当前文章中,这一数据仅作为包含参数使用多元生存分析。
CT成像
CT扫描进行使用four-detector (Somatom体积放大;西门子医疗解决方案,德国埃朗根)或16-detector (Somatom感觉16;西门子)系统。数据得到完整的灵感与对比媒体管理(Imeron 300;Bracco、米兰、意大利)使用以下参数:120 - kv管电压,210 -马·s−1(范围110 - 270马·s−1管电流和1.25 - -2.5 mm准直。图像数据重建使用标准(B40f)和高分辨率算法(B70f), 2.5毫米截面厚度,2.5毫米重建间隔,一个典型的视野380 mm和512×512矩阵。数据被转移到一个政治行动委员会(突触;富士医疗系统,日本东京)。检查数据集都是阅读使用纵隔(宽度,360年胡锦涛;胡,40)和肺(宽度,1600年胡锦涛;水平,-600年胡锦涛)窗口图像校准pac工作站允许典型的交互式报告。
两个胸部放射学家(m . Lederlin和m . Puderbach胸部CT 6和9年工作经验,分别),盲法临床和组织学结果,评估CT扫描。决定肿瘤的特点是达成的共识。指以前公布的工作(18- - - - - -27)、特点等肿瘤形状、球形、位置、利润率和衰减记录(图1)。形状分为圆形、卵圆形二裂片的或不规则。球形是定性评估。肿瘤的位置(中央或外围)也被记录下来。边缘特征进行归类为光滑的,尖锐的,分成小叶的或混合,即。没有清晰的主要模式。每个肿瘤分为固体、半固体或纯磨砂玻璃不透明(GGO)。半固态时,GGO的百分比分类如下:0 - 25%,25 - 50%,50 - 75%和75 - 100%。内部空气支气管征或空泡的存在肿瘤是另外记录。
统计分析
连续的组织学的百分比增长模式依赖的绝对辐射特性比较通过双边t检验或单向方差分析。计算了不同操作系统、DSS和DFS kaplan meier分析和日志等级测试被用来探测统计学意义。多元的生存分析Cox比例风险模型。假定值< 0.05被认为是重要的。
结果
histomorphological频率和radiomorphological特征
形态
整体腺泡的模式是最经常观察组织学增长模式平均比例为40%,其次是固体(32%)、lepidic micropapillary(13%)(8.0%)和乳头状(7%)。
放射学
对于辐射特性的评估,我们分类所有情况下根据具体的优势特点在一个给定的类别。对放射形状,最常见的配置是圆(68例,39.1%),其次是不规则(62例,35.6%),卵圆形(37例,21.3%)和二裂片的(7例,4%)。最主要的辐射优势配置是尖锐的(77例,44.3%),其次是分成小叶的(51例,29.3%),平滑(25例,14.4%)和混合(21例,12%)。给出了所有分布的具体特征表1。
关于放射性衰减特性的评价,大多数肿瘤都是固体(109例,62.7%),而只有两个(1.1%)肿瘤显示GGO配置。剩余的63(36.2%)例归类为半固态。
组,87例(50%)显示一个内部通过CT、空气支气管征而形成空洞12(6.9%)例和73例(42%)病例显示没有这两个特征(表1)。这些特性并不适用于两个(1.1%)组成的纯GGO肿瘤。
CT参数的相关性
相互关联CT参数时,我们发现显著不同radiomorphological特征之间的联系,可能有利于CT-based子类型化。球形与肿瘤形状特征显著相关。此外,除了别人之外,衰减与圆/ nonround和定期/形状不规则的肿瘤,但也与特定的主要边缘类型的特征(平稳/非光滑和针状的/ nonspiculated)。给出了各自的所有数据表S1。
经济增长模式与肿瘤的位置
通过研究肿瘤位置的影响,我们发现外围adc lepidic增长模式的比例明显高于中央adc (15.2%与6.4%,p = 0.023) (表1)。其他组织增长模式没有与肿瘤的位置。
经济增长模式与CT-based肿瘤边缘
各自的发生CT-derived肿瘤边缘分类的百分比与histomorphological增长模式(表1)。光滑轮廓的发生与任何模式的发生没有显著相关;稳定增长的比例略高的ADC与部分平滑利润(38.7%与29.0%;p = 0.118) (表1)。相比之下,那些肿瘤部分针状的利润率明显不太可能包含lepidic模式(p = 0.018)。分成小叶的利润率没有与任何特定histotype (表1)。
接下来,CT肿瘤边缘被浓缩的主要优势类型和相关histomorphological增长模式(表1)。那些ADC的平滑利润显示稳定增长比例(57.8%)最高,这是显著提高(p < 0.001)比稳定增长的百分比的ADC与主要针状的(30.9%),主要分成小叶的利润率(27.4%)或混合(15.2%)。Lepidic增长明显更可能发生在肿瘤与混合利润率(27.4%)比肿瘤主要针状的(10.4%)或主要平滑利润(5.4%;p = 0.002) (表1)。乳头状的百分比增长也显著不同的主导优势配置(p = 0.013) (表1),但这个群体的,而低百分比的乳头状生长可能呈现的数据没有适用于临床常规。micropapillary和腺泡的模式的发生没有显著相关的任何主要边缘配置。
综上所述,CT-based主要肿瘤边缘被确定为合适的成像特点,确定主要的ADC histotype。
经济增长模式与CT衰减
与固体肿瘤出现在CT更有可能包含固体和腺泡的组织学的增长(43.3%和35.4%)相比,半固态(33.6%和26.8%)和GGO肿瘤(32.5%和0%),分别为(腺泡的:p = 0.079,固体:p = 0.127) (表1)。相比之下,lepidic增长可能显著减少(p < 0.001)发生在固体肿瘤由CT(9.6%)相比,半固态(17.7%)和GGO(67.5%)肿瘤(表1)。相反,稳定增长显著(p = 0.031) (表1)更频繁的在较低的肿瘤GGO内容,虽然lepidic增长显著(p < 0.001)在肿瘤高GGO内容(表1)。
经济增长模式与气蚀和支气管征
Lepidic以及乳头状肿瘤生长是罕见的纯固体ADC没有内部或空化空气支气管征的CT(分别为p = 0.009, p = 0.022)。固体的肿瘤组织形态学也通常是固体和noncavitated CT扫描。Micropapillary和腺泡的分化没有差别或空化(对支气管征表1)。
成像的特点与生存
总的来说,与操作系统相关肿瘤的形状没有明显(p = 0.643), DSS (p = 0.477)或DFS (p = 0.222)(图S1)。相比之下,球形ADC显示更好的操作系统(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),相比之下,nonspherical ADC (图2和表2)。值得注意的是有一个清晰的球形和肿瘤的解剖位置之间的联系;球面和nonspherical肿瘤边缘位置的比例为81%和66% (p = 0.043),分别。
没有明显肿瘤利润和生存之间的联系;然而,主要是尖锐的adc DFS(边缘显著)比其他的adc (表2和图S1)。
adc与纯GGO衰减了100% OS, DSS和DFS;然而,这组包括在我们组只有两种情况。在CT扫描,半固体和固体adc显示操作系统和DSS中没有显著的区别,和降低但统计学无意义的(p = 0.087) DFS显然固体adc(47.7个月)相比,半固态肿瘤(63.4个月)(图3)。然而,在半固态肿瘤,协会的百分比GGO与操作系统、DSS和DFS不能成立。
最后,我们测试了球形对操作系统和决策支持系统是一个独立的影响通过执行一个球形的多元包容下生存分析,主要增长模式和阶段。在这里,我们发现,球形未能显示明确的独立预后影响操作系统(风险比为1.6(人力资源)nonspherical与球形肿瘤,p = 0.066),但舞台,pattern-independent预后影响DSS (HR 2.2, p = 0.016)。
讨论
这是第一个研究关联radiomorphological histomorphological特色功能的切除侵袭性肺ADC根据小说IASCL / at /人分类(14]。我们进行这项研究建立标准成像评估肺ADC增长模式。这种增长模式评估,特别是lepidic主要的分离(预后良好)腺泡的主要预后(温和的)和micropapillary或固体的ADC(不良预后)已被证明是极其预后的重要性。
我们表明,CT形态学特征可能提供承诺的线索来预测组织增长模式和病人生存。值得注意的是,CT特征也表现出不同程度的与组织形态学研究。例如,与肿瘤边缘,衰减或空化,无论是形状还是球形与ADC增长模式。此外,而组织学分级的ADC被证明是一种有效的患者预后[鉴频器15),只有少数CT参数显示,本研究预后意义。因此,CT特征单独似乎并没有充分的姑息设置histomorphology-based分析整个肿瘤可以显然不能进行。在这些患者中,肿瘤个体的组合特征的形态来源于有限的活检样本与备受CT形态学特征的肿瘤肿瘤可能会考虑一个更详细的评估。
GGO和lepidic强劲增长,CT坚固和稳定增长之间是本研究的重要成果。除了几何测量,CT提供组织衰减测量的能力。2002年,固体的条款(即。完全掩盖了肺实质内),part-solid和非纯(即。纯GGO没有任何固体部分)介绍了肺结节28]。入侵adc通常显示一个固体或part-solid外观和很少纯粹GGO方面(25,29日),这也证实了我们的研究。此外,低级的adc已发现主要part-solid或非纯肿瘤(18,19,22,27),这也符合我们的数据。具体地说,有越来越多的证据表明,GGO外观与lepidic增长模式的发生(24,30.- - - - - -33]。在先前的研究中,Vasquez等。(34)表明,ADC的比例增长模式代表了积极的预后因子,在CT与GGO的比例。在我们的研究中,我们可以证实这一点通过展示一个重大关联的百分比GGO组件和的平均百分比lepidic各自的肿瘤的增长。这些结果表明,GGO的比例可以被视为一种放射代孕lepidic增长,从而允许一个全面的术前评估。建议,在ADC的姑息设定积极的活检,GGO的比例可能使用作为一个潜在的指标更好的预后,也证实了的半固体和固体之间的显著差异附近DFS ADC。这是进一步支持的逆相关性的百分比GGO和坚实的增长模式,随着稳定增长模式是与不良预后相关(15,35]。
我们小心注意注意和文档整合GGO区域内的小病灶。在这一过程中,只有两个adc 174显示纯GGO外观,而被列为part-solid所有其他肿瘤。
还必须指出的是,lepidic增长和GGO的百分比之间的关系绝不是完美的,这肯定是由于,在某种程度上,这一事实外围GGO在半固态肿瘤也可能表示反应的条件包括肿瘤前期炎症、水肿、肝纤维化或组织肺炎20.,36]。
除了衰减,其他形态的CT特征可能会提供额外的信息更详细和全面的评估肿瘤无创性ADC组件的数量。外围adc显示比中央adc (lepidic增长模式表1),这是整合与存活率的主题通常与周边adc。
球体之间的联系配置和外围位置(表S1)可能至少部分解释更好的操作系统和DSS的球体adc,那些肿瘤不太可能涉及纵隔或门的结构。
类似IASLC / at /人分类,基于主要的组织模式,CT分析ADC利润率时特别感兴趣的关注主要的优势类型。许多研究表明,针状的,分成小叶的边缘提示有恶性肿瘤的37- - - - - -39]。然而,一个主要的光滑的结节通常与一个良性病变,如错构瘤或转移患者恶性肿瘤的历史(40]。如果这样一个光滑的结节是肺ADC,我们的结果表明,该肿瘤可能有更高比例的稳定增长,从而更糟糕的结果与ADC与其他主要类型。据我们所知,光滑的利润率和这种高档模式之间的关系到目前为止还没有被报道。这些数据也支持的逆平滑利润和lepidic增长之间的联系,以及糟糕的DSS smooth-margin ADC(57个月)与尖锐的(84个月),分成小叶的ADC(67个月)。此外,针状的CT模式显示逆协会lepidic增长模式。Spiculations和相关功能,如血管收敛和胸膜标签,已被证明与中央的发展导致组织纤维化中的肿瘤萎缩(7,41),表明侵入性肿瘤生长。这些变化可能发生在ADC进行逐步发展到侵袭性当初始lepidic体系结构转换成腺泡的或(微)乳头状,最后稳定增长。尽管如此,我们并没有发现任何显著性差异之间尖锐的存活率和nonspiculated ADC。
值得注意的是,主要分成小叶的ADC包含更多的乳头状和micropapillary增长模式(比尖锐的最罕见的两种模式)和光滑的ADC。迄今为止,分成小叶的利润率只有称为可靠预测恶性肿瘤的CT功能显示不均匀增长率疫源地的恶性肿瘤细胞在肿瘤的边缘42]。
内部或空气支气管征bronchiologram已经分配给航空公司的失真由于反应多见,据报道55%的lepidic主要adc (25,43]。符合这些数据,和bronchiologram空气支气管征的发生呈正相关lepidic增长模式和消极与坚实的增长模式在我们的研究中。
以及CT、磁共振成像(MRI)也被追究肺癌的描述。这包括小说MRI技术与diffusion-weighted成像(驾车),已被用于区分良性和恶性肺部病变(44,45]。然而,在一项研究中醉酒驾车未能区分lepidic亚型和其他增长模式(46]。然而,核磁共振扩散评价和生存之间的显著相关性(已报告47),表示一个有前途的角色在术前肿瘤描述成像方法。
我们的研究的一个限制是限制手术病例,这是必要的,因为很明显,只有在这种情况下可以全面histomorphological进行评估。另一个弱点是,只有少数lepidic主要adc是包含在我们的研究;在更大的群组研究中进行进一步的研究来验证我们的发现的ADC亚型是必要的。
最近表明,经皮活检与固体组件应该被限制在那些损伤测量> 5毫米或测量病灶直径的一半以上,即。病变与足够大的固体组件,允许一个自信的活检诊断为浸润性癌(48]。根据我们的结果,这些标准可能会扩展到包括功能,如位置、利润率和空气支气管征。这些标准也可能有利于规划手术以及CT筛查,而最近被证明能降低肺癌的死亡率在重度吸烟者(20%)与影像学检查(49]。
总之,特定的CT特征分析在这项研究是预测肺ADC histomorphological肿瘤生长模式的定义的新IASLC / at /人分类(14]。通过提供一个更详细的无创性评估,CT特征可以用来为缓和设置构建分层算法。设置这样的决策算法的先决条件是一个彻底的评估CT再现性的特性,在未来的研究应该被测试。可以想象一个算法包括肿瘤位置,球形,平滑或针状的利润率,GGO比例和肺分离空气支气管征adc与预后不良的预后良好。这样的一种算法,尤其是结合切片数据,可能提高part-solid结节的管理,这仍然是一个关键问题。
前瞻性,我们相信radiomorphological和histomorphological努力可能扮演了一个重要的角色在ADC子类型化和各自的算法最终可能有助于改善病人治疗层次,因此一种改进的结果。
确认
m . Puderbach t . Mulcy P.A.施纳贝尔H.-U。Kauczor、C.P. Heussel F.J.F. Herth和h Dienemann是德国肺癌研究中心的成员(DZL)。
脚注
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支持声明
本研究是支持的LungSys财团和德国肺癌研究中心(德国中心的毛皮Lungenforschung和德国中心的皮毛Lungenforschung)。m . Lederlin是支持的法国社会的放射学。
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- 收到了2012年4月5日。
- 接受2012年6月25日。
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