乳腺癌新辅助化疗疗效预测：多模态影像与临床特征的联合应用 —— 开启精准诊疗新篇章

为解决如何准确预测乳腺癌新辅助化疗（NAC）疗效的问题，研究人员开展了整合多模态影像（DCE-MRI、DKI、IVIM）和临床特征预测 NAC 疗效的研究。结果表明联合参数预测效能高，且发现影响 NAC 疗效的独立因素。这为术前评估提供依据，助力个性化治疗。

　　乳腺癌，这个如今女性群体中最为常见的恶性肿瘤，正以不断攀升的发病率和死亡率，严重威胁着女性的生命健康和生活质量。其中，浸润性导管癌（IDC）作为乳腺癌里最常见的组织学类型，因其具有强侵袭性，容易侵犯周围组织并发生远处转移，所以尽早且有效的治疗对患者来说至关重要。新辅助化疗（NAC）是局部晚期乳腺癌（LABC）的一线治疗手段，它能缩小肿瘤体积、降低肿瘤分期，还能提高手术成功率和患者生存率。然而，不同患者对 NAC 的治疗反应差异很大，如何准确预测 NAC 的疗效，从而为患者制定更个性化的治疗方案，成为了临床治疗中的关键问题。

在此背景下，重庆大学附属三峡医院等机构的研究人员开展了一项具有重要意义的研究，相关成果发表在《BMC Medical Imaging》上。研究旨在评估 DCE-MRI、DKI、IVIM 参数联合临床特征对浸润性导管癌 NAC 疗效的预测价值。

为了完成这项研究，研究人员采用了多种关键技术方法。首先，进行回顾性研究，收集了 2021 年 1 月至 2023 年 10 月在医院放射科 PACS 系统中接受 MRI 检查的 152 例乳腺癌患者数据，经筛选后 77 例符合标准。然后，使用西门子 3.0T 磁共振成像系统及专用乳腺相控阵线圈对患者进行扫描，获取多种序列图像。接着，运用 Body Station 软件和 MR Tissue4D 软件对图像进行处理和分析，测量相关参数。最后，通过多种统计学方法进行数据分析，评估参数的预测准确性 。

研究结果如下：

1. 临床数据和 MRI 图像特征比较：通过组内相关系数（ICC）一致性检验，结果显示 DCE、DKI、IVIM 相关参数的 ICC 值均大于 0.7，表明数据一致性良好。根据 Miller-Payne 分级系统，将 NAC 疗效分为显著疗效组和非显著疗效组。两组在年龄、月经状况等多方面无显著差异，但在肿瘤边缘、内部强化、ER 表达、PR 表达、HER2 状态、Ki67 表达等方面存在显著差异。
2. DCE、DKI 和 IVIM 参数分析：显著疗效组的 DCE-MRI-K_ep、DKI-MD（90^th百分位数、均值、中位数、最大值、范围）、IVIM-D（90^th百分位数、四分位数间距、均值、中位数、方差、均匀性）和 IVIM-f（四分位数间距）高于非显著疗效组；而 DCE-MRI-V_e、DKI-MK（均值、中位数）、IVIM-D（峰度、偏度、熵）和 IVIM-f（熵）低于非显著疗效组，且差异均有统计学意义。单因素和多因素 logistic 回归分析发现，HER2 状态和肿瘤边缘是影响 NAC 疗效的独立因素。
3. 参数与 NAC 疗效的相关性分析：DCE-MRI-K_ep、DKI-MD（90^th百分位数、均值等）、IVIM-D（90^th百分位数等）和 IVIM-f（四分位数间距）与 NAC 显著疗效呈正相关；DCE-MRI-V_e、DKI-MK（均值等）、IVIM-D（峰度等）和 IVIM-f（熵）与 NAC 疗效呈负相关。
4. 诊断效能分析：单参数中，DKI-MK 均值的 ROC 曲线下面积（AUC）最大，IVIM-D 四分位数间距的灵敏度最高，DKI-MK 均值和 IVIM-D 中位数的特异性最高。联合参数（DCE-MRI + DKI + IVIM 直方图参数）的 AUC、灵敏度和特异性均最高。

研究结论和讨论部分指出，术前病变边缘、内部强化模式、免疫组化指标（ER、PR、HER2 状态等）与 NAC 疗效显著相关。DCE-MRI 的定量和半定量参数、DKI 的 MD 和 MK 参数、IVIM 的 D 和 f 参数在预测 NAC 疗效方面具有重要价值。联合多模态影像参数和临床特征，能更全面地反映乳腺癌病变与 NAC 疗效的相关性，为临床治疗方案的制定提供有效参考。但该研究也存在局限性，如样本量有限、回顾性研究设计、未深入分析分子亚型和化疗方案差异等。

总体而言，这项研究为乳腺癌 NAC 疗效的预测提供了新的思路和方法，多模态影像技术的联合应用有望成为乳腺癌精准诊疗的有力工具，对推动乳腺癌个性化治疗的发展具有重要意义，不过后续还需要进一步的研究加以完善和验证 。