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科研资讯 | 浙大附二医院黄品同团队 | 建立基于临床与 CEUS LI-RADS 预测 HCC 微血管侵犯的模型

2021-9-30 14:31

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来源：浙二超声

科研资讯 - Frontiers in Oncology

浙江大学医学院附属第二医院黄品同教授团队一直致力于 CEUS LI-RADS 的临床研究与应用。在本研究中，研究人员以最终病理结果作为金标准，并纳入双中心的病例，联合 CEUS LI-RADS 特征与患者术前一般临床资料「Clin」建立 Nomogram 预测模型，所得到的结果可能更具备临床推广性。本研究发表在 Frontiers in Oncology 「IF：6.244」期刊上。

根治性切除术和肝移植术是肝细胞癌「HCC」首选的治疗策略。但是 HCC 术后的预后情况并不能令人满意，五年复发率高达 70%。HCC 病灶的侵袭性病理学特征与其不良预后的关系较为密切，而在其中微血管侵犯「microvascular invasion, MVI」是最重要的指标之一。通过术后 HCC 标本镜下病理学所见，MVI 是指在内皮细胞衬覆的血管腔内附着的微小癌栓，即癌细胞肝内转移的开始。如果能够术前准确预测 MVI 阳性的患者，那么外科医生就可能需要扩大该病灶的切除范围。然而，对于 MVI 阳性的 HCC 病灶，临床医生目前只能依靠术后病理标本进行确认。因此，通过患者术前检测指标预测 MVI 阳性情况就具有较高的临床意义。

与 CECT/CEMRI 不同，CEUS 使用的造影剂是微米级纯血池内造影剂「Sonovue」，该造影剂不会渗漏到组织间隙内，因此 CEUS 可以真实反映病灶的血供情况，动态地体现病灶的血管状态以及病理学特征。自从推出 LI-RADS 系统以来，ACR 一直致力于增强影像学特征描述的均一性和规范性，减少不同医疗机构，不同年资医生之间应用的差异性。在 Choi 等人的研究中，分类为 CEMRI LR-M 的 HCC 病人总生存率和无复发生存率更低，从而得出结论：LR-M 可以作为提示 HCC 患者预后的重要指标。然而目前 CEUS LI-RADS 分类对于 MVI 阳性患者的预测是否具有临床意义尚无相关研究发表。因此本研究的目的是探讨 CEUS LI-RADS 影像学特征以及最终分类对于预测 HCC 患者阳性 MVI 的诊断价值。

图 1. 预测 HCC 患者 MVI 阳性的临床指标联合 CEUS LR-5（否）的Nomogram模型（a）、临床指标联合CEUS LR-M模型（b）以及临床指标模型（c）。

在本研究中，研究人员以最终病理结果作为金标准，并纳入双中心的病例，联合 CEUS LI-RADS 特征与患者术前一般临床资料「Clin」建立 Nomogram 预测模型「图1」，所得到的结果可能更具备临床推广性。

图 2. 训练组（a）与验证组（b）中，各种模型预测HCC患者MVI阳性的AUC图；训练组（c）与验证组（d）中，各种模型预测HCC患者MVI阳性的决策者曲线图。

在训练组中，以 Nomogram 评分 100 分作为截断值，Clin 模型预测 MVI 阳性患者的 AUC，敏感性，特异性，PPV 和 NPV 分别为 0.75，60.0%，87.2%，81.2%和62.1%。与之相比，如果以 Nomogram 评分 89 分作为截断值，Clin+LR-M 模型预测 MVI 阳性患者的 AUC，敏感性，特异性，PPV 和 NPV分别为 0.80，72.6%，74.5%，75.5%和71.4%。

在验证组中「图2」，Clin 模型预测 MVI 阳性患者的AUC，敏感性，特异性，PPV 和 NPV分别为 0.66，46.7%，85.7%，77.8%和60.0%。与之相比，Clin+LR-M 模型预测 MVI 阳性患者的 AUC「0.84 vs. 0.66，P=0.023」和敏感性「86.7% vs. 46.7%，P=0.027」均显著提升，但是特异性并没有显著下降「78.6% vs. 85.7%，P=0.06」。相比于单纯的 LR-M 或 Clin+LR-5「No」模型，Clin+LR-M 模型预测MVI 阳性患者的 AUC 和特异性相似，但是敏感性显著提升「86.7% vs. 73.3%，P=0.048」。Clin+LR-M 模型预测 HCC 患者 MVI 阳性的整体净收益优于其他模型。在训练组与验证组中，Clin+LR-M 模型预测曲线与实际情况吻合度较高，而相比而言，Clin 模型在验证组中的校对曲线与实际情况偏差较大。