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为探究软组织肉瘤（STSs）非侵入性分级方法，研究人员开展 MRI 形态特征及扩散加权成像（DWI）与组织病理分级相关性研究。发现瘤周强化、坏死等与高级别相关，ADC 值截断值 0.75×10-3 mm2/s 具高敏感性和特异性，为临床提供新依据。
软组织肉瘤（Soft Tissue Sarcomas, STSs）是一类起源于间叶组织的罕见恶性肿瘤，具有超过 50 种组织学亚型，死亡率较高。其治疗决策高度依赖肿瘤的组织病理分级，但目前确诊仍依赖有创的病理活检，存在肿瘤细胞播散风险，且在许多地区，分子遗传学和免疫组化等先进技术的可及性有限。因此，深入挖掘影像学特征与组织病理分级的关联，对于指导临床决策具有重要意义。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, MRI）作为软组织肿瘤定位、血供评估的首选影像手段，其形态学特征和扩散加权成像（Diffusion-Weighted Imaging, DWI）参数能否有效预测肿瘤分级成为亟待探索的问题。
为解决这一临床需求，开罗大学医学院放射科等机构的研究人员开展了一项回顾性研究，旨在分析 MRI 形态学特征及 DWI 参数与 STSs 组织病理分级的相关性。该研究成果发表在《Egyptian Journal of Radiology and Nuclear Medicine》上，为 STSs 的非侵入性分级提供了新的影像学依据。
研究人员对 2020-2023 年肿瘤中心确诊的 46 例 STSs 患者的 MRI 资料进行分析，纳入标准为躯干或四肢经病理证实的 STSs 且治疗前完成 MRI 检查，排除初诊 MRI 缺失、序列不全或接受过其他治疗的患者。采用 1.5T 飞利浦 MRI 设备，扫描序列包括 T1、T2 加权成像、脂肪抑制序列、钆增强 T1 加权序列及多 b 值（0, 50, 400, 800）的 DWI 序列，计算表观扩散系数（Apparent Diffusion Coefficient, ADC）值。由两名经验丰富的肌肉骨骼放射科医师独立解读图像，记录病变部位、大小、边缘、坏死、异质性、强化特征等形态学参数，并分析 DWI 信号及 ADC 值。以法国癌症中心肉瘤组（FNCLCC）分级系统为金标准，将肿瘤分为低级别（I 级）和高级别（II-III 级），通过统计学方法分析影像特征与分级的相关性。
研究结果
1. 患者基线特征与病理分布
46 例患者中，男性 24 例（52.2%），女性 22 例（47.8%），平均年龄 45.74±18.90 岁。肿瘤主要位于下肢（39.1%）和骨盆（26.1%），常见组织学亚型为滑膜肉瘤（19.6%）、黏液样脂肪肉瘤（13.05%）和未分化多形性肉瘤（13.05%）。71.7% 的肿瘤为高级别（II 级 26.1%，III 级 45.6%），低级别占 28.3%。
2. MRI 形态学特征与分级的相关性
- 边缘清晰度：高级别肿瘤中 58.7% 表现为边缘不清，显著高于低级别组（38.5%），但不同读者间结果存在一定差异。
- 病变异质性：≥75% 异质性在高级别肿瘤中占比 78.8%，与低级别组（46.1%）差异显著，提示异质性越高，肿瘤恶性程度可能越高。
- 肿瘤坏死：高级别肿瘤坏死发生率为 63.6%，显著高于低级别组（30.8%），坏死的出现与肿瘤侵袭性相关。
- 瘤周强化：高级别肿瘤瘤周强化发生率达 78.8%，而低级别组仅 38.5%，是预测高级别肿瘤最具逻辑的特征，经多因素 Logistic 回归分析，其优势比（OR）分别为 5.943（Reader 1）和 7.200（Reader 2），具有高度统计学意义。
3. DWI 与 ADC 值的预测价值
高级别肿瘤的 ADC 值显著低于低级别肿瘤，平均分别为 0.59±0.14×10-3 mm2/s 和 0.99±0.17×10-3 mm2/s。ROC 曲线分析显示，ADC 值截断值为 0.75×10-3 mm2/s 时，区分低级别与高级别肿瘤的敏感性为 81.3%，特异性达 92.9%，表明 ADC 值可作为分级的定量指标。
研究结论与讨论
本研究表明，MRI 形态学特征中的瘤周强化、病变异质性（≥75%）、肿瘤坏死及边缘不清与 STSs 高级别显著相关，其中瘤周强化是预测高级别肿瘤最可靠的特征，这与既往研究中瘤周强化反映肿瘤血管生成活跃和侵袭性的结论一致。DWI 序列的 ADC 值定量分析显示，高级别肿瘤因细胞密度高导致水分子扩散受限，ADC 值显著降低，进一步验证了 DWI 在肿瘤分级中的价值。
该研究的重要意义在于为 STSs 的非侵入性分级提供了影像学依据，尤其是在活检风险较高或分子病理技术有限的地区，通过 MRI 形态学和 DWI 参数分析，可辅助临床预判肿瘤恶性程度，指导活检靶点选择和治疗方案制定。然而，研究样本量较小且为回顾性设计，未来需更大规模的多中心前瞻性研究进一步验证这些影像学特征的预测效能，以推动其在临床实践中的广泛应用。
