摘要
研究背景：乳腺癌是影响全球女性健康的首位高发癌症，其具有高度异质性，不同分子分型的乳腺癌进展、治疗方式及预后均有巨大差别。在精准治疗时代背景下，传统的影像学检查主要利用磁共振形态学来帮助诊断和评估治疗反应，无法通过肉眼观察到肿瘤的异质性，而纹理分析能够提取纹理特征来反映恶性肿瘤微环境的特征，为临床提供一种无创性的诊断手段。 目的：利用乳腺动态增强磁共振（Magneticresonanceimaging，MRI）图像进行纹理分析，研究纹理特征鉴别乳腺癌患者分子分型及腋窝淋巴结状态的可行性及价值，初步探讨基于MRI纹理特征结合机器学习算法建立的预测模型的诊断效能。 方法：回顾性收集宜昌市第一人民医院符合纳入及排除标准的乳腺癌患者75例。所有患者均在术前接受动态增强磁共振成像，病理免疫组化结果分为管腔A型、管腔B型、HER-2过表达型及三阴性乳腺癌（Triple-negativebreastcance，TNBC）四种分子亚型，根据腋窝淋巴结状态分为淋巴结转移与无淋巴结转移组。采用X2检验、方差分析分析患者一般资料。将入组病例的动态增强MRI病灶强化最显著的DICOM图像导入后处理平台（达尔文科研平台），沿病灶边缘勾画感兴趣区（regionofinterest，ROI），对分子亚型、淋巴结状态均以是与非作为二分类指标来提取特征参数，通过标准化、最优特征筛选器进行特征参数降维，采用独立样本t检验或Mann-WhitneyU检验识别不同组间有统计学差异的最优纹理参数，采用受试者工作特性（receiveroperatingcharacteristic，ROC）曲线下面积（areaunderthereceiveroperatingcharacteristiccurve，AUC）评价纹理分析的诊断效能。另基于动态增强MRI纹理特征构建逻辑回归分类模型，绘制ROC曲线并评价模型对不同分子亚型及淋巴结状态的诊断效能。 结果：（1）在75例乳腺癌患者中，管腔A型11例、管腔B型36例、HER-2过表达型14例及TNBC14例，有淋巴结转移者24例，无淋巴结转移者51例。不同分子分型乳腺癌患者间MRI强化情况、病理学分型、淋巴结状态、年龄、绝经状态差异均无统计学意义（P＞0.05）。（2）基于不同分子分型2组间的比较：管腔A型与非管腔A型组间3个纹理参数有统计学意义，其中纹理特征3D_glcm_CS的鉴别诊断效能最高（AUC=0.753，P=0.008），以3D_glcm_CS＞0.439时诊断管腔A型乳腺癌的敏感度为54.55%，特异度为90.62%；管腔B型与非管腔B型组间2个纹理参数存在统计学意义，纹理特征o_glcm_CS的鉴别效能最佳（AUC=0.652，P=0.024），当o_glcm_CS＞0.169时诊断管腔B型乳腺癌的敏感度为72.22%，特异度为64.10%；HER-2过表达型与非HER-2过表达型组间有5个纹理参数有统计学意义，在所有分组中最优特征最多，5个纹理特征为lbp-2D_glrlm_RE、s_glszm_DE、3D_gldm_SDLGLE、3D_glszm_LGLZE、3D_glszm_SALGLE，其AUC值分别为0.756、0.810、0.793、0.799和0.819（P＜0.01），其中3D_glszm_SALGLE的鉴别效能最佳（AUC=0.819，P＜0.001），当3D_glszm_SALGLE≤-0.460时诊断HER-2过表达型乳腺癌的敏感度为92.86%，特异度为70.49%；TNBC与非TNBC组间仅1个纹理特征差异存在统计学意义，以w-LH_ngtdm_B＞-0.255时诊断TNBC的敏感度为92.86%，特异度为39.34%，AUC为0.653。（3）基于淋巴结状态两组间比较：淋巴结转移与无淋巴结转移组间有3个纹理特征有统计学意义，其中w-LH_glcm_Imc1的鉴别诊断效能最高（AUC=0.694，P=0.006），以w-LH_glcm_Imc1＞-0.049时诊断腋窝淋巴结转移的敏感度为79.17%，特异度为56.86%。（4）通过特征筛选降维构建了基于逻辑回归的二分类模型，鉴别管腔A型与非管腔A型、管腔B型与非管腔B型、HER-2过表达型与非HER-2过表达型、TNBC与非TNBC、淋巴结转移与无淋巴结转移测试组最佳模型的AUC分别为0.92、0.83、0.83、0.72和0.91，其中鉴别管腔A型与非管腔A型、淋巴结转移与无淋巴结转移组的预测模型的诊断效能较好，AUC值均在0.9以上。 结论：（1）动态增强MRI纹理分析可术前有效预测乳腺癌分子分型及腋窝淋巴结状态，特别是对鉴别诊断HER-2过表达型乳腺癌很有帮助，3D_glszm_SALGLE可成为最佳纹理指标。（2）基于动态增强MRI特征参数构建的逻辑回归分类模型在鉴别乳腺癌分子分型、淋巴结状态方面有较好的表现，可应用于临床对乳腺癌分子分型及腋窝淋巴结状态进行无创预测，为临床医生术前决策提供一定的理论参考依据。
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