鼻咽癌中细胞损伤和增殖的非侵入性成像生物标志物：多参数磁共振成像的启示

《Frontiers in Cell and Developmental Biology》：Non-invasive imaging biomarkers of cellular injury and proliferation in nasopharyngeal carcinoma: insights from multiparametric MRI

鼻咽癌（NPC）患者治疗前IVIM和DCE-MRI参数可预测化疗联合放疗的短期疗效及肿瘤增殖状态。研究发现，完全反应组（CR）的纯扩散系数（D）显著低于非完全反应组（non-CR）（P=0.007），而Ktrans和Kep在CR组更高（P=0.014、0.025）。多参数模型（D+Ktrans+Kep）的AUC达0.834，敏感度90%，特异性61.4%。Ki-67指数与D呈负相关（r=-0.329，P=0.022），与Vp正相关（r=0.292，P=0.044）。研究证实多参数MRI可无创评估治疗反应和肿瘤增殖，为个体化治疗提供影像学依据。

　　在鼻咽癌（NPC）的治疗过程中，早期识别治疗反应和肿瘤增殖状态对于优化治疗方案、减少不必要的副作用以及改善患者预后具有重要意义。近年来，随着医学影像技术的不断发展，多参数磁共振成像（Multiparametric MRI）作为一种非侵入性手段，被广泛应用于肿瘤相关研究。其中，扩散加权成像（IVIM）和动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）作为两项关键技术，能够提供关于组织扩散、灌注和血管通透性的定量生物标志物。本研究旨在探讨这些影像参数是否能够预测诱导化疗（IC）联合同步放化疗（CCRT）的短期治疗效果，并进一步评估其与肿瘤增殖标志物Ki-67的相关性。

### 1. 背景

NPC是一种来源于鼻咽黏膜上皮的恶性肿瘤，其发病率在不同地理区域存在显著差异，尤其是在中国南方、东南亚部分地区以及北非部分地区表现得尤为突出。尽管现代治疗手段，如诱导化疗与同步放化疗的联合治疗，已显著提高了NPC患者的临床预后，但治疗反应的个体差异依然存在。部分患者对治疗反应不佳，甚至可能在治疗初期出现肿瘤复发的情况。因此，建立一种能够快速、准确评估治疗反应的方法显得尤为重要。

传统的磁共振成像（MRI）主要依赖于肿瘤大小的变化来判断治疗效果，但这种方法往往滞后于肿瘤内部微观结构和功能的改变。相比之下，功能成像生物标志物可以更早地反映肿瘤内部的动态变化，包括扩散、灌注和血管通透性等关键参数。这些参数能够提供关于肿瘤生物学行为的深入信息，从而为治疗效果的早期预测提供依据。

IVIM成像通过区分纯分子扩散和微血管灌注，能够提供包括纯扩散系数（D）、伪扩散系数（D*）和灌注分数（f）在内的多个参数。这些参数对细胞密度和微血管状态的变化具有较高的敏感性。DCE-MRI则通过动态监测造影剂在肿瘤组织中的分布，可以估算出包括体积转移常数（K_trans）、速率常数（K_ep）、细胞外间隙体积分数（V_e）和血浆体积分数（V_p）等关键指标。这些参数能够反映肿瘤血管结构的完整性以及组织对药物的摄取能力，从而提供关于治疗反应和组织修复的生物学信息。

Ki-67是一种广泛用于评估肿瘤细胞增殖活性的核蛋白，其表达水平能够有效反映肿瘤的生长速度和生物学行为。然而，传统依赖活检的Ki-67检测方法存在一定的局限性，包括采样偏差和侵入性操作。因此，寻找一种非侵入性的影像学替代方法，以评估肿瘤增殖状态，成为当前研究的重要方向。

基于上述背景，本研究假设，基于治疗前IVIM和DCE-MRI获得的定量参数，可以作为预测治疗反应和肿瘤增殖状态的机制性生物标志物。研究的主要目标包括：（1）比较治疗前IVIM和DCE-MRI参数在完全反应组与非完全反应组之间的差异；（2）评估这些参数在预测短期治疗反应中的准确性；（3）探讨其与Ki-67表达的相关性，从而识别能够反映肿瘤增殖状态的影像学指标。通过将先进的功能MRI与组织病理学增殖标志物相结合，本研究旨在建立一种能够将影像表型与肿瘤细胞损伤和修复机制联系起来的非侵入性评估体系，为NPC的精准治疗提供支持。

### 2. 方法

本研究是一项前瞻性观察性研究，共纳入48名新诊断的NPC患者，研究时间为2021年1月至2023年1月。所有患者均接受了诱导化疗（IC）联合同步放化疗（CCRT）的治疗方案，并在治疗后6个月进行影像评估以判断治疗反应。治疗反应依据RECIST 1.1标准进行分类，分为完全反应（CR）和非完全反应（non-CR）两类。Ki-67指数则通过免疫组化（IHC）进行测定，以50%为分界点将患者分为高表达组和低表达组。

在影像数据采集方面，研究使用了Philips 3.0T超导磁共振成像（MRI）设备，配备了头颈专用线圈。影像采集包括轴向T1加权（T1WI）、T2加权（T2WI）、脂肪抑制T2WI以及冠状位和矢状位序列，此外还包括治疗前的IVIM和DCE-MRI成像。IVIM成像采用了二维自旋回波回波平面成像（EPI）技术，结合了八个不同的b值（0、10、20、50、100、150、200和500 s/mm2），以获取更全面的扩散和灌注信息。DCE-MRI则使用了三维快速梯度回波（3D-SPGR）T1加权脂肪抑制序列，通过固定12°翻转角的动态采集，获得了肿瘤组织的灌注参数。所有影像数据均经过手动分割和定量分析，以确保结果的准确性。

在统计分析方面，研究采用t检验或曼-惠特尼U检验进行组间比较，用于评估连续变量的分布情况。对于非正态分布的数据，使用曼-惠特尼U检验进行比较。分类变量则采用卡方检验或费舍尔精确检验。为了识别治疗反应的独立预测因子，研究使用了二元逻辑回归模型。在评估各参数的诊断性能时，采用了受试者工作特征（ROC）曲线分析，并通过DeLong检验比较不同模型之间的差异。此外，研究还使用了斯皮尔曼相关分析来探讨影像参数与Ki-67表达之间的关系。

### 3. 结果

研究结果显示，在治疗前，完全反应组（CR组）的D值显著低于非完全反应组（non-CR组）（0.82 ± 0.12 × 10^?3 mm2/s vs. 0.92 ± 0.11 × 10^?3 mm2/s；P = 0.007）。这表明，较低的D值可能与较高的肿瘤细胞密度相关，从而预示更好的治疗反应。此外，CR组的K_trans和K_ep值也显著高于non-CR组（K_trans：0.95 ± 0.34 min^?1 vs. 0.30 ± 0.31 min^?1；P = 0.014；K_ep：0.16 ± 0.09 min^?1 vs. 0.11 ± 0.06 min^?1；P = 0.025），提示更高的血管通透性和灌注能力可能有助于药物更有效地渗透至肿瘤组织，从而提高治疗效果。

在多变量分析中，D值被确定为唯一具有统计学意义的独立预测因子（OR = 2.299；95% CI：1.625–4.897；P = 0.008）。这表明，D值在预测治疗反应方面具有较高的特异性。为了进一步提高预测准确性，研究构建了包含D、K_trans和K_ep的联合模型，该模型的AUC值达到0.834（敏感度90.0%；特异度61.4%），显示出优于单一参数的诊断能力。

此外，研究还发现，D值与Ki-67表达呈负相关（r = ?0.329，P = 0.022），而V_p与Ki-67表达呈正相关（r = 0.292，P = 0.044）。这说明，较低的D值可能与较高的肿瘤增殖活性相关，而较高的V_p值则可能反映了肿瘤血管网络对快速增殖的支持作用。D*和f、K_trans、K_ep以及V_e等参数与Ki-67表达之间未发现显著相关性。

### 4. 讨论

从病理生理学的角度来看，化疗和放疗通过破坏DNA、引发氧化应激以及损伤血管结构，对肿瘤细胞的增殖和微血管完整性产生影响。CR患者的D值较低，可能反映了肿瘤细胞密度较高，而水分子的扩散受到限制，这可能是由于肿瘤细胞在治疗前已经具备较高的放射敏感性，从而更容易受到治疗的破坏。同时，CR组的K_trans和K_ep值较高，提示肿瘤组织在治疗前具有更高的血管通透性和灌注能力，这有助于药物更有效地进入肿瘤内部，从而增强治疗效果。

V_p与Ki-67的正相关关系进一步表明，血管结构在维持肿瘤快速增殖中的重要作用。高V_p值可能反映了肿瘤血管网络能够满足高度增殖性肿瘤的代谢需求，从而支持其生长。这一发现与当前关于肿瘤血管重塑在治疗反应和修复过程中的作用的文献一致，提示血管状态的变化可能与肿瘤的生物学行为密切相关。

此外，本研究还发现，IVIM和DCE-MRI的联合模型在预测治疗反应方面表现出更高的准确性，其AUC值达到0.834，远高于单一参数模型。这一结果表明，多参数MRI在评估肿瘤治疗反应方面具有显著优势，能够提供更全面的生物学信息。相比之下，单一参数模型虽然在某些情况下表现出一定的预测能力，但其诊断效能较低，难以全面反映肿瘤的复杂生物学特征。

从临床和转化医学的角度来看，基于影像学的治疗反应评估方法具有重要的应用价值。首先，这种非侵入性方法可以更早地识别治疗反应不佳的患者，从而为治疗方案的调整提供依据。例如，对于预计治疗效果不佳的患者，可以考虑增加药物剂量或采用更积极的治疗策略。其次，该方法还可以用于识别具有高增殖潜力的肿瘤，这些肿瘤可能更适合接受抗血管生成或细胞周期特异性治疗。此外，结合影像学参数与分子标志物，可以为个体化治疗提供更可靠的依据，从而提高治疗的有效性和安全性。

然而，本研究也存在一定的局限性。首先，样本量较小且来自单一中心，可能影响研究结果的普遍适用性。虽然样本量已满足统计学分析的要求，但仍然无法充分反映肿瘤生物学和治疗反应的个体差异。其次，研究中采用的治疗方案（IC + CCRT）较为统一，虽然保证了方法的可比性，但可能无法涵盖所有临床治疗模式。此外，虽然研究构建了逻辑回归模型，但由于样本量相对有限，模型的稳定性仍有待进一步验证。最后，研究采用的是横断面设计，无法推断影像参数与Ki-67表达之间的因果关系。

为了进一步验证本研究的发现，未来的研究应扩展至更大规模的多中心队列，并结合外部数据集以提高模型的稳定性和可重复性。此外，引入先进的影像组学和机器学习方法，可以进一步提升多参数MRI在预测治疗反应和肿瘤增殖状态方面的准确性和可解释性。同时，结合纵向影像数据与分子或组织病理学标志物，有助于更深入地理解肿瘤扩散、灌注和增殖之间的动态关系。最终，这些研究方法的优化和推广，将有助于建立更加精准的治疗策略，使患者能够根据影像学标志物进行早期治疗调整，从而提高治疗效果和生存率。

### 5. 总结

综上所述，本研究证实了多参数MRI在预测NPC患者治疗反应和反映肿瘤增殖状态方面的潜力。D值、K_trans和K_ep等参数在治疗反应评估中表现出较高的预测价值，而D与Ki-67的负相关、V_p与Ki-67的正相关则进一步揭示了影像参数与肿瘤生物学行为之间的内在联系。通过将IVIM和DCE-MRI的定量参数进行整合，研究构建了一个具有较高诊断效能的模型，能够有效预测治疗效果。这些发现不仅为NPC的早期治疗评估提供了新的工具，也为未来实现个体化治疗奠定了基础。尽管本研究存在一定的局限性，但其结果仍具有重要的临床意义，为后续研究提供了方向和参考。未来，随着影像技术的不断进步和数据分析方法的优化，多参数MRI有望成为NPC治疗决策中的重要组成部分，为患者提供更加精准和个性化的治疗方案。