第2.1版前列腺影像报告和数据系统对前列腺癌Gleason分级的预测价值

李志平 张永胜 崔凤 沈建良 徐辉景 乐先杰 余克勤

前列腺癌是全球第二常见的男性恶性肿瘤，是第五大致死性肿瘤［1］。多参数磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）是目前检测前列腺癌最佳的影像学检查方法，对前列腺癌的检出、定位、分期、危险分层处理和积极监测等方面发挥着巨大作用［2］。为了提高影像医师评分的一致性，前列腺影像报告与数据系统（prostate imaging reporting and data system，PI-RADS）指导委员会在2019年发布了更新版PI-RADS V2.1，该版本主要修改了移行带病变的评分标准，提高了弥散加权成像的评分权重［3］。PI-RADS评分是前列腺癌的重要预测因子，为临床决定哪些患者需要进行活检提供一定的依据，同时有助于避免不必要的活检。笔者旨在探讨PI-RAD V2.1评分对前列腺癌高、低Gleason分级的预测价值，并结合前列腺癌相关参数特征建立预测模型。

1.1 临床资料 回顾性收集2017年12月至2020年12月浙江中医药大学附属杭州市中医院与2020年1月至2020年7月浙江中医药大学附属第一医院疑似前列腺癌并进行MRI检查的153例患者。（1）纳入标准：①PSA升高或直肠指检阳性；
②MRI检查序列包括轴位T1加权、T2加权、弥散加权、动态增强和矢状位T2加权成像；
③经前列腺穿刺活检或根治性前列腺切除术，病理证实为前列腺癌，并且有具体的Gleason评分。（2）排除标准：①MRI图像质量不佳或伪影较大，影响PI-RADS评分；
②MRI检查前进行过前列腺穿刺、手术或内分泌等治疗。浙江中医药大学附属杭州市中医院的111例患者为训练组，该组年龄为（74.261±8.916）岁，PSA为13，500（7,380，43,000）ng/mL，病灶直径为1,690（1,260，2,580）cm，35例患者行根治性前列腺切除术，76例患者只进行穿刺活检。浙江中医药大学附属第一医院的42例患者为验证组，该组年龄为（74.476±9.216）岁，PSA为12,465（7,878，24,499）ng/mL，病灶直径为1,449（1,288，1,892）cm。本研究经医院医学伦理委员会批准，所有患者签署知情同意书。

1.2 观察指标 （1）MRI检查方法：所有患者均采用3.0T MR（Discovery 750W 3.0T，GE Healthcare，Milwaukee，USA）扫描仪和32通道盆腔线圈进行检查。扫描序列包括轴位T1加权、T2加权、扩散加权、动态增强MRI和矢状位T2加权成像。DWI序列的b值为0～50 s/mm2、700～1,000 s/mm2，ADC图源于DWI图，根据标准单指数模型由各MR系统自动生成。（2）手术病理：经直肠超声引导下10区系统穿刺活检，由具有丰富经验的泌尿科医师进行穿刺活检，并详细记录穿刺位置和进针深度。标本由病理科医师进行诊断，并记录相应的Gleason评分。如果患者同时有前列腺穿刺活检和根治性切除术的病理结果，则选择后者作为最终标准。（3）MRI图像分析：由两名经验丰富的前列腺疾病MRI诊断放射科医师在不知道临床病史及病理的情况下按照PI-RADS V2.1评分标准对主要病灶进行评分。如果遇到评分结果不一致时共同协商决定。病变多发者，以主要病变评分即最高得分病变作为最终评分。肿瘤位置描述为，外周带前列腺癌定义为肿瘤体积70%以上位于外周带，移行带前列腺癌定义为肿瘤体积70%以上位于移行带。外周带和移行带前列腺癌指整个前列腺充满肿瘤组织，难以区分来源于外周带或移行带。MRI肿瘤T分期在T2WI上进行，评估标准为：T1期，临床表现不明显或不易发现的肿瘤，前列腺包膜完整或未见异常；
T2期，肿瘤局限于前列腺内，前列腺包膜完整；
T3期，肿瘤局部外凸，前列腺包膜连续性中断，神经血管束受侵，精囊腺受累；
T4期，肿瘤侵及精囊腺以外的邻近组织，包括膀胱、外括约肌、直肠、骨盆壁等。癌灶的直径、ADC值由另外一名经验丰富的前列腺疾病MRI诊断放射科医师在熟悉临床病史及病理结果的情况下，测量三次取平均值。对于多灶性前列腺癌，如果所有病灶的Gleason评分相同，对所有病灶进行评估，如果Gleason评分不同，仅仅评估Gleason评分最高的病灶。

1.3 统计学方法 采用SPSS 25.0软件和Medcalc Versionl5.10.0软件进行统计分析。采用Kolmogorov Smirnov检验对计量资料进行正态性检验，符合正态分布的资料用（±s）表示，非正态分布的资料采用中位数表示。计量资料采用t检验或Mann-Whitney U检验，计数资料采用χ2检验或Fisher精确检验。采用多因素logistic回归分析患者的年龄、PSA、PI-RADS V2.1评分和癌灶的直径、位置、ADC值、MRI肿瘤T分期，筛选前列腺癌高、低Gleason分级的独立危险因素，并构建模型。采用ROC评估预测模型的诊断效能。基于约登指数确定其最佳的临界值，及其对应的敏感度和特异度。采用Z检验比较各参数AUC间的差异性。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2.1 训练组、验证组的PI-RADS V 2.1评分与Gleason评分比较 训练组共有111例前列腺癌患者，高级别（Gleason评分≥4+3）69例，低级别（Gleason评分≤3+4）42例。验证组共有42例前列腺癌患者，高级别（Gleason评分≥4+3）29例，低级别（Gleason评分≤3+4）13例。在训练组中，PI-RADS V2.1评分2分1例；
3分19例，其中2例为高级别前列腺癌；
4分33例，其中16例为高级别前列腺癌；
5分58例，其中51例为高级别前列腺癌。见表1。

2.2 构建前列腺癌高、低Gleason分级的预测模型 在训练组中，总共有111例前列腺癌患者。纳入患者年龄、PSA、PI-RADS V2.1评分和癌灶的直径、位置、ADC值、MRI肿瘤T分期，经单因素分析显示上述7种参数特征对前列腺癌高、低Gleason分级差异均有统计学意义（P＜0.05）。将上述参数特征全部纳入多因素logistic回归分析，筛选出PI-RADS V2.1评分和ADC值是前列腺癌高、低Gleason分级的独立危险因素（OR=3.473、0.993，P＜0.05），并构建预测模型。见表2、3。

表2 训练组前列腺癌患者相关参数特征的单因素分析结果

表3 训练组前列腺癌患者相关参数特征的多因素logistic分析结果

2.3 外部验证前列腺癌高、低Gleason分级的预测模型 训练组预测模型诊断高级别前列腺癌的AUC为0.877，截点值≥-7.969时，其约登指数0.636，敏感度和特异度分别为0.826、0.810，高于PI-RADS V2.1评分和ADC值的AUC（0.830、0.784）、敏感度（0.739、0.768）、特异度（0.833、0.690）。该模型与PI-RADS V2.1评分、ADC值的AUC间差异均有统计学意义（Z=2.285、2.486，P＜0.05）。见图1。验证组预测模型诊断高级别前列腺癌的AUC为0.862，高于PI-RADS V2.1（0.838）、ADC值（0.748）。该模型与PI-RADS V2.1评分间差异无统计学意义（Z=0.717，P＞0.05），与ADC值的AUC间差异有统计学意义（Z=2.179，P＜0.05）。见图2。

图1 训练组预测模型、ADC值及PI-RADS v2.1诊断高级别前列腺癌的ROC

图2 验证组预测模型、ADC值及PI-RADS v2.1诊断高级别前列腺癌的ROC

Gleason评分是预测前列腺癌侵袭性和预后的重要标志之一，是目前应用最广泛的前列腺癌分级系统，Gleason评分≤3+3通常被认为是低级别前列腺癌，Gleason评分≥7通常被认为是高级别前列腺癌［4］。最近，大量研究表明Gleason评分为3+4类型前列腺癌的预后更接近于Gleason评分为3+3类型前列腺癌，Gleason评分为4+3比Gleason评分3+4的前列腺癌生存率更差［5-6］。美国临床肿瘤学会临床实践指南建议，Gleason评分为3+3和部分Gleason评分为3+4组别的前列腺癌可采取保守的治疗，如动态监测的方式；
而Gleason评分≥4+3的前列腺癌患者应采取更积极的治疗方式，如前列腺根治性切除术、放化疗、内分泌治疗等，以延长患者的生存时间［7］。故术前鉴别高级别前列腺癌（Gleason评分≥4+3）、低级别前列腺癌（Gleason评分≤3+4）有重要临床意义。

本研究纳入患者年龄、PSA、PI-RADS V2.1评分和癌灶的直径、位置、表观扩散系数（ADC）值、MRI肿瘤T分期7种参数特征，在单因素分析中，这7种参数特征在前列腺癌高、低Gleason分级间差异均有统计学意义（P＜0.05），与以往的研究大部分是一致的［8］。PIRADS V2.1评分是目前PI-RADS的最新版本，该版本提出旨在提高前列腺癌的诊断效能和观察者之间的一致性，PI-RADS V2.1在评价移行带病变具有较好的观察者间一致性和诊断准确性［9］。PARK等［10］对1,248例患者的1,406个病灶进行荟萃分析，PI-RADS v2.1评分诊断前列腺癌总的敏感度和特异度分别为87%、74%。在本研究训练组中，移行带前列腺癌51例，外周带癌38例，移行带和外周带癌22例，PI-RADS V2.1诊断高级别前列腺癌的敏感度、特异度分别为0.739、0.833。

在多因素Logistic回归分析中，只有PI-RADS V2.1评分和ADC值两个参数是前列腺癌高、低Gleason分级的独立危险因素。ADC值是评价前列腺癌侵袭性可重复的定量指标，可以提供有关肿瘤特征的定量信息［11］。在本研究中，高级别前列腺癌平均ADC值为701×10-6mm2/s，低级别前列腺癌平均ADC值为821×10-6mm2/s，ADC值诊断高级别前列腺癌的AUC为0.784，略低于PI-RADS V2.1评分的AUC（0.830），但两者间没有统计学差异。

PSA是临床上前列腺癌最常用的筛查指标，然而在本研究多因素Logistic回归分析中，PSA不是前列腺癌高、低Gleason分级的独立危险因素。可能是因为PSA具有前列腺组织的特异性标志物，而并不具有前列腺癌特异度，一些良性疾病，如急慢性前列腺炎、良性前列腺增生和前列腺按摩等因素均可引起PSA升高［12］。在本研究中，MRI肿瘤期T分期不是前列腺癌高、低Gleason分级的独立危险因素，可能是因为本研究MRI肿瘤分期T2期病例占比过大，也与高级别前列腺癌的侵犯程度有关，当高级别前列腺癌没有侵犯前列腺包膜外组织，如神经血管束、精囊和远端括约肌时，均被认为是T2期。

PI-RADS评分与多参数MR成像联合使用可以提高前列腺癌的检出率。VAN等［13］通过分析393例患者的临床数据，纳入年龄、PSA、直肠指检、前列腺体积及PI-RADS评分等建立预测模型，该模型预测前列腺癌的AUC为0.88。CHEN等［14］通过分析316例前列腺癌患者，构建了基于PI-RADS V2在高级别前列腺癌的诊断模型，其敏感度、特异度、AUC分别为0.794、0.776、0.840。本研究联合PI-RADS V2.1评分和ADC值构建的预测模型，其敏感度、特异度、AUC分别为0.826、0.810、0.877，本研究结果的敏感度、特异度、AUC均高于CHEN等的研究，可能是因为CHEN等是基于PI-RAS V2构建的预测模型，而本研究是基于PI-RAS V2.1构建的预测模型，也间接提示基于PIRADS V2.1构建的模型对高级别前列腺癌具有较高的诊断效能。本研究霍斯默-莱梅肖拟合优度检验结果为（χ2=4.976，P=0.760），提示该模型有较好的校准能力，并且在外部验证组中得到了进一步证实。

本研究存在一些局限性。首先，本研究前列腺癌患者的病理大部分来自前列腺穿刺活检，缺少全组织病理切片标本。其次，本研究为双中心回顾性研究，由于病例数量的限制，将来仍需要更多中心、更大样本量的研究来进行测试验证，并开展前瞻性研究验证该模型的可靠性。

综上所述，PI-RAD V2.1评分对前列腺癌高、低Gleason分级有较高的预测价值，联合PI-RAD V2.1评分和ADC值的预测模型可以提高高级别前列腺癌的诊断效能，为前列腺癌患者临床诊疗方式的确定具有重要价值。

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