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甲状腺结节经细针穿刺（FNA）若显示意义未明不典型性（AUS），鉴别其是否为甲状腺乳头状癌（PTC）颇具挑战。研究人员基于超微血管造影（UMA）技术，分析微脉管定量生物标志物并构建分类模型。结果显示该模型提升了超声诊断性能，对 PTC 早期诊断意义重大。
甲状腺，这个位于颈部前方的小小腺体，却与人体健康息息相关。甲状腺乳头状癌（PTC）是甲状腺癌中最常见的亚型之一，它有着高发病率和低进展风险的矛盾特性。在 PTC 的诊断过程中，超声检查因便捷、无创且价格低廉，成为早期诊断的重要手段。目前，已有多种甲状腺影像报告和数据系统（TI-RADS），像美国放射学会的 ACR TI-RADS、中国的 C TI-RADS 等，它们通过评估甲状腺结节的多个特征，如边缘、方向、回声、成分和钙化等，来辅助医生诊断，并为后续诊疗策略提供依据。然而，当细针穿刺（FNA）的细胞学病理显示意义未明不典型性（AUS）时，问题就来了。此时，难以确定结节究竟是良性还是恶性的 PTC。目前虽有一些检测方法，比如 Braf v600E 基因检测，其灵敏度比细胞学病理更高，但价格昂贵且具有侵入性；组织学检查等进一步检测手段也面临同样的问题。这就导致了 PTC 低风险水平与现有进一步检查方法之间的矛盾。
为了解决这一难题，天津医科大学总医院等机构的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们聚焦于 AUS 甲状腺结节，利用超微血管造影（UMA）技术，深入探究微脉管的特征，试图寻找有效的生物标志物，构建分类模型，从而准确鉴别 PTC 和良性结节。这项研究成果发表在《BMC Cancer》杂志上，为甲状腺结节的诊断开辟了新的方向。
在研究方法上，研究人员首先收集了 2023 年 9 月至 2024 年 3 月在天津医科大学总医院进行 FNA 且细胞学病理显示 AUS 的患者资料。经过一系列筛选，最终纳入 281 例患者的 300 个甲状腺结节。依据结节最大直径（LD），将这些结节分为两组，A 组（<10mm）和 B 组（>10mm）。之后，使用配备特定高频探头的超声工作站采集 B 模式和 UMA 模式超声图像。为了从 UMA 图像中提取更准确的微脉管信息，研究人员提出了一种结合多尺度 Frangi 滤波器和 TOPHAT 操作的开源伪影抑制算法。通过该算法，他们计算出 18 个微脉管定量生物标志物，并利用单变量逻辑回归、卡方检验以及 LASSO 回归等统计方法进行分析。最后，将筛选出的生物标志物分别与 C TI-RADS、ACR TI-RADS 相结合，构建逻辑回归分类模型，并通过 5 折交叉验证评估模型性能。
研究结果如下：
- 患者基线特征：A 组包含 58 个良性结节和 104 个 PTC，B 组包含 60 个良性结节和 78 个 PTC。同时，研究人员还记录了患者的年龄、性别等基线信息，以及结节在 C TI-RADS 和 ACR TI-RADS 中的评分情况。
- 图像处理可视化：通过研究人员提出的算法，成功获得了微脉管的掩模和骨架图。该算法有效减弱了 UMA 技术中因患者呼吸或增益参数不当产生的伪影，为后续生物标志物的准确计算奠定了基础。
- 统计分析结果：单变量分析在 A 组发现 8 个、B 组发现 4 个在 PTC 和良性结节间存在显著差异的生物标志物。经过 LASSO 回归，A 组最终确定 4 个生物标志物，包括血管数量（NV）、血管平均直径（Dave）、微血管分形维数（mvFD）、最小分叉角（BAmin）；B 组确定 4 个生物标志物，包括血管数量密度（NVR）、分支点密度（NBR）、最大 Murray 偏差（MDmax）、mvFD 。
- 模型性能评估：5 折交叉验证显示，加入 UMA 生物标志物后，A 组中 ACR TI-RADS 模型的平均曲线下面积（AUC）从 0.725 提升至 0.851，C TI-RADS 模型从 0.809 提升至 0.882；B 组中 ACR TI-RADS 模型从 0.841 提升至 0.874，C TI-RADS 模型从 0.894 提升至 0.936。这表明 UMA 生物标志物显著提高了超声诊断的性能。
研究结论和讨论部分指出，本研究成功找到了一种基于 UMA 微脉管生物标志物的多模式诊断方法，无需额外检查，就能有效检测 AUS 情况下的 PTC，这对 PTC 的早期诊断意义重大。研究还发现不同 LD 组的 PTC 微脉管形态变化存在差异。不过，该研究也存在一定局限性，如缺乏三维结构信息等。后续研究将围绕构建三维扫描平台、多中心验证以及开展动物实验观察 PTC 进展过程中微脉管形态变化等方面展开。总体而言，这项研究为甲状腺结节的诊断提供了新的思路和方法，有望在未来临床实践中发挥重要作用，帮助医生更准确地诊断 PTC，避免不必要的重复检查和昂贵的基因检测，让患者得到更及时、恰当的治疗。
