APT加权成像联合四种先进扩散模型在脑膜瘤分级分型中的诊断价值

《Cancer Imaging》：Diagnostic performance of amide proton transfer-weighted imaging and four advanced diffusion-weighted MRI models for meningioma grading and subtyping

本研究针对常规MRI难以准确区分脑膜瘤分级和亚型的临床难题，开展了APT加权成像联合四种先进扩散模型(DTI/DKI/MAP/NODDI)的综合评估。结果显示联合模型在区分高级别与低级别脑膜瘤时AUC达0.881，鉴别纤维性与脑膜上皮型亚型时AUC达0.981，显著优于单一模型。该多参数MRI策略为脑膜瘤精准诊疗提供了新的影像学生物标志物。

　　

在神经外科领域，脑膜瘤作为最常见的原发性颅内肿瘤，其临床管理策略高度依赖于肿瘤的恶性程度和组织学特征。根据世界卫生组织(WHO)最新分类标准，脑膜瘤被划分为三个等级：低级别脑膜瘤(LGMs，1级)通常表现为惰性生长和良好预后，而高级别脑膜瘤(HGMs，2-3级)则具有侵袭性强、复发率高的特点。更为复杂的是，即使在同一分级内，不同组织学亚型（如纤维型、脑膜上皮型、过渡型）的肿瘤硬度、手术切除难度和预后也存在显著差异。然而，常规磁共振成像(MRI)因其形态学特征重叠，难以实现精准的术前分级和分型诊断，这一局限性直接影响着治疗方案的制定和预后评估。

为突破这一诊断瓶颈，福建医科大学附属第一医院放射科团队在《Cancer Imaging》上发表了创新性研究，首次系统整合了酰胺质子转移加权(APTw)成像与四种先进扩散加权MRI模型（扩散张量成像DTI、扩散峰度成像DKI、平均表观传播器MAP、神经突定向弥散和密度成像NODDI），探索多参数影像学生物标志物在脑膜瘤精准分类中的价值。

本研究采用单中心回顾性设计，纳入了110例经病理证实的脑膜瘤患者（低级别81例，高级别29例）。所有患者术前均接受3.0T磁共振检查，采集扩散谱成像(DSI)和APTw序列。通过全肿瘤体积勾画获取各参数的整瘤中位值，采用逻辑回归构建单一模型和联合模型，并通过受试者工作特征(ROC)曲线和综合判别改善指数(IDI)评估诊断效能。

研究结果显示，在脑膜瘤分级方面，高级别组的APTw_MTRasym(2.88% vs 2.34%)、DKI_AK(0.91 vs 0.81)、MAP_RTPP(5.52 vs 5.23×10¹mm^-1)等参数显著升高，而DTI_AD(0.70 vs 0.77×10^-3mm²/s)、DTI_MD(0.59 vs 0.64×10^-3mm²/s)则显著降低。尤为重要的是，融合五种技术的联合模型展现出0.881的AUC值，显著优于任何单一模型(IDI改善0.320-0.360)。

在亚型鉴别方面，纤维型脑膜瘤表现出独特的影像学特征：DTI_FA值(0.31)显著高于脑膜上皮型(0.14)和过渡型(0.16)，反映其胶原丰富的束状结构；而APTw_MTRasym值(2.11%)则显著低于脑膜上皮型(2.76%)，可能与纤维亚型中钙化小体形成限制酰胺质子运动有关。联合APTw_MTRasym和DTI_FA的模型在区分纤维型与脑膜上皮型脑膜瘤时达到0.981的AUC值，IDI改善0.153-0.494。

技术方法上，研究采用扩散谱成像技术实现单次扫描同时获取四种扩散模型参数，APTw成像采用B0场校正的3D快速自旋回波序列，通过全肿瘤体积分析确保数据可重复性。统计分析涵盖组间比较、逻辑回归模型构建、ROC曲线分析等多种方法。

诊断性能分析

通过ROC曲线分析证实，单一扩散模型在脑膜瘤分级中的诊断效能有限(AUC 0.665-0.711)，而APTw模型也仅达到0.683的AUC。联合模型整合了九个独立预测因子，包括APTw_MTRasym、DTI_AD、DKI_AK等，将诊断准确率提升至81.82%。

亚型鉴别价值

研究首次报道了APTw在脑膜瘤亚型鉴别中的应用价值。纤维型脑膜瘤较低的APTw信号与其组织学特征相符，而DTI_FA的高值则反映了该亚型的各向异性特征。值得注意的是，过渡型与脑膜上皮型脑膜瘤在所有影像参数上均无显著差异，印证了二者在微观结构上的相似性。

与增殖活性关联

相关性分析显示，仅MAP_RTPP与Ki-67增殖指数呈弱相关(r=0.204)，其他参数与增殖活性无显著关联，表明这些影像学生物标志物主要反映肿瘤的微观环境特征而非单纯的增殖能力。

讨论部分强调，本研究创新性地将反映分子环境的APTw成像与刻画微观结构的多种扩散模型相结合，克服了单一技术视角的局限性。联合模型卓越的诊断性能证实了多参数MRI在脑膜瘤精准诊疗中的巨大潜力。特别是对于手术难度较大的纤维型脑膜瘤，术前准确识别有助于神经外科医生制定更合理的手术方案。

研究的局限性包括高级别脑膜瘤样本量相对较少、颅底病变易受磁敏感伪影影响、APTw信号可能受多种因素干扰等。未来需要通过多中心研究验证这一分类体系的临床适用性。

该研究为脑膜瘤的术前无创评估提供了新的思路，通过融合多参数MRI信息，实现了从单纯形态学到微观结构+分子环境的综合评估转变，有望在临床实践中推动脑膜瘤的个体化精准诊疗。