mpMRI影像组学在前列腺癌诊疗中的研究进展.pdf

磁共振成像 2023年6月第14卷第6期 Chin J Magn Reson Imaging,Jun,2023,Vol.14,No.6http:/综述ReviewsmpMRI影像组学在前列腺癌诊疗中的研究进展吴春梅1，2，3，李思琪1，2，3，杨存霞1，2，3，殷小平1，3*作者单位：1.河北大学附属医院CT-MRI室，保定 071000；2.河北大学临床医学院，保定 071000；3.河北省炎症相关肿瘤精准影像诊断学重点实验室，保定 071000*通信作者：殷小平，E-mail：yinxiaoping78 中图分类号：R445.2；R737.25 文献标识码：A DOI：10.12015/issn.1674-8034.2023.06.030本文引用格式：吴春梅,李思琪,杨存霞,等.mpMRI影像组学在前列腺癌诊疗中的研究进展J.磁共振成像,2023,14(6):166-170,191.摘要 前列腺癌（prostate cancer,PCa）是男性恶性肿瘤中较为常见的肿瘤，能否早期诊断是影响其预后的关键，多参数磁共振成像（multi-parametric magnetic resonance imaging,mpMRI）是PCa检测和预测风险分层的主要工具，包括筛查、辅助诊断、风险分层、指导治疗和治疗后评估。影像组学的发展给当前各种传统的检查方式提供了新的思路，通过自动化方法对庞大的数据量进行定量成像特征提取和分析，为PCa患者临床诊疗和决策提供信息。mpMRI在PCa中的应用不仅使疾病的自动定位成为可能，并且还提供了一种非侵入性的解决方案从肿瘤生物学到遗传学水平来评估PCa，基于mpMRI影像组学相关性研究对PCa无创诊断、侵袭性评估、基因组分析、治疗后有无进展检测及靶向药物疗效有着重要的临床价值。本文就mpMRI影像组学在PCa诊断、治疗及预测风险性、侵袭程度、预后中的研究进展展开综述，为日后的临床研究提供参考以及挖掘mpMRI影像组学在PCa应用中的价值。关键词 前列腺癌；多参数磁共振成像；影像组学；影像基因组学；扩散加权成像；前列腺影像报告和数据评分系统；精准治疗Advances in multiparametric magnetic resonance imaging radiomics in the management of prostate cancerWU Chunmei1,2,3,LI Siqi1,2,3,YANG Cunxia1,2,3,YIN Xiaoping1,3*1CT-MRI Unit,Affiliated Hospital of Hebei University,Baoding 071000,China;2College of Clinical Medical of Hebei University,Baoding 071000,China;3Hebei Key Laboratory of Precise Imaging of Inflammation Related Tumors,Baoding 071000,China*Correspondence to:Yin XP,E-mail:yinxiaoping78 Received 4 Dec 2022,Accepted 7 Apr 2023;DOI:10.12015/issn.1674-8034.2023.06.030Cite this article as:WU C M,LI S Q,YANG C X,et al.Advances in multiparametric magnetic resonance imaging radiomics in the management of prostate cancerJ.Chin J Magn Reson Imaging,2023,14(6):166-170,191.Abstract Prostate cancer(PCa)is one of the more common malignancies in men and the ability to diagnose it early is key to its prognosis.Multi-parametric magnetic resonance imaging(mpMRI)is a major tool for detecting PCa detection and predicting risk stratification,including screening,improving diagnostic accuracy,risk stratification,guiding treatment and post-treatment assessment.The development of radiomics has provided a new way of thinking to the various current traditional examination modalities,through automated methods to extract quantitative imaging features and analysis of huge data volumes to provide information for clinical diagnosis and decision-making for PCa patients.The application of mpMRI radiomics in PCa not only enables automated localization of the disease,but also provides a non-invasive solution to evaluate PCa from tumor biology to genetic level.Clinical value of mpMRI based radiomics correlation studies for non-invasive diagnosis,aggressiveness assessment,progression detection,genomic analysis and targeted drug efficacy in PCa.This article reviews the progress of mpMRI radiomics in the diagnosis,treatment and prediction of risk,aggressiveness and prognosis of PCa.Key words prostate cancer;multi-parametric magnetic resonance imaging;radiomics;radiogenomics;diffusion weighted imaging;Prostate Image Reporting and Data System;precision treatment0前言癌症是世界每个国家导致人类过早死亡的主要死因，也是影响预期寿命的重要障碍1。前列腺癌（prostate cancer,PCa）是全球男性中第二大最常诊断的癌症，占最常诊断癌症的7.3%，也是癌症死亡的第五大原因之一2。早期诊断的PCa患者的五年生存率超过 90%，而如果在晚期或高度转移期才检测到，生存率仅为 30%3。PCa 常（70%75%）起源于外围区域，少数（20%30%）起源于过渡区，而起源于中心区域位置很少见4。目前，用于建立PCa诊断和风险分层技术的临床检查有多参数磁共振成像（multi-parametric magnetic resonance imaging,mpMRI）、正电子发射断层扫描（positron emission tomography,PET）、计算机断层扫描、经直肠超声引导下活检、直肠指检（digital rectal examination,DRE）、前列腺特异性抗原（prostate specific antigen,PSA）等，但这些技术部分具有显著的局限性。例如，DRE的假阳性率很高5，而 PSA是一种非特异性血液生物标志物，即使在没有PCa的情况下也可能升高6，即使低水平也不排除存在高或中级 PCa7。此外，mpMRI读者间变异性和MRI靶向活检的变异性可能会引起异质性以及影响结果有效性。而影像组学技术的迅速发展为PCa的诊断和治疗提供了重要的途径和精准化治疗渠道，mpMRI影像组学通过将数字图像转换为可挖掘的高维数据，从图像进行肿瘤定量评估，反映肿瘤内组织病理学特征，并通过分析肿瘤强度、形状和异质性的定量特征8，为PCa的检测提供新思路，从而避免不必要的活检，可应用于PCa侵袭性收稿日期：2022-12-04 接受日期：2023-04-07166磁共振成像 2023年6月第14卷第6期 Chin J Magn Reson Imaging,Jun,2023,Vol.14,No.6http:/综述Reviews确定、监测治疗后复发情况、完善个性化治疗策略及提高预测结果。本文将对mpMRI影像组学在PCa诊断和治疗中的应用研究展开综述，为后续研究提供参考。1影像组学的概念影像组学的概念由学者LAMBIN在2012年首次提出9。影像组学是指对高级定量信息的提取和分析，它利用表征算法将大量自动提取的成像数据转换为高维可挖掘的特征空间10，为临床决策提供信息。影像组学主要流程有图像采集、感兴趣区的图像分割、图像特征提取和选择及分类、特征的筛选及降维、数据处理分析与预测建模的建立。影像组学研究背后的主要假设是，影像学特征捕获了肿瘤的不同表型差异，并且可能具有诊断、预后和预测能力11。2影像组学在PCa的应用2.1 影像组学在PCa诊断与鉴别诊断中的应用近年来，mpMRI一直被认为是PCa检测和风险分层的主要工具12-14，mpMRI检查纳入疾病管理的所有阶段，包括筛查、辅助诊断、风险分层、指导治疗和治疗后评估。mpMRI可简要概括为将解剖序列（T1WI和T2WI）与功能序列相结合的方法。选择的功能序列包括扩散加权成像（diffusion-weighted imaging,DWI）和动态对比增强（dynamic contrast enhanced,DCE）15。在mpMRI中，T2WI提供了前列腺带状解剖结构的清晰描述；DCE利用恶性病变与周围前列腺组织之间的血管差异来促进靶标识别；表观扩散系数（apparent diffusion coefficient,ADC）与扩散屏障的密度有关，并利用相对良性前列腺组织中较高的细胞密度和更复杂的细胞内微观结构来区分恶性病变，此外，ADC衍生的参数反映了肿瘤侵袭性16-18。mpMRI能够提供形态和代谢学数据以及表征组织血管，显示出PCa检测的可能性19。WONICKI 等20通过回顾性研究 191 例接受前列腺mpMRI、联合靶向和系统融合活检的患者，通过手动分割ADC图和T2WI图，对整个前列腺和病灶区域提取影像组学特征，将影像组学模型与前列腺影像报告和数据评分系统（Prostate Imaging Reporting and Data System,PI-RADS）、PSA 密度（PSA density,PSAD）和DRE模型相结合的集合模型，用于区分恶性和良性前列腺病变、临床显著和临床不显著的PCa方面均具有较高的性能受试者工作特征曲线下面积（area under the curve,AUC）分别为 0.889、0.844，这表明当 PI-RADS、PSAD和 DRE结合使用时，其预测临床显著PCa比平均ADC更准确。赵莹莹等21通过回顾性分析166例前列腺疾病患者的双参数MRI图像并结合相关临床指标构建影像组学特征的