利用合成磁共振成像和多重灵敏度编码扩散加权成像预测乳腺癌的免疫组化表达状态和分子亚型：一项前瞻性研究

《Scientific Reports》：Predicting immunohistochemical expression status and molecular subtypes using synthetic magnetic resonance imaging and multiple multiplexed sensitivity encoding diffusion weighted imaging in breast cancer: a prospective study

　　

摘要

本研究旨在评估和比较合成磁共振成像（SyMRI）与多重复用敏感性编码扩散加权成像（MUSE DWI）在预测乳腺癌患者免疫组化（IHC）标记物表达状态及分子亚型方面的性能。该前瞻性研究纳入了2022年9月至2024年4月期间接受乳腺SyMRI检查且后续病理学确诊为乳腺癌的患者。SyMRI提供了乳腺病变的造影前和造影后的T1、T2以及质子密度（PD）松弛时间数据。我们计算了这些松弛时间在造影增强前后的差异及比值，从而能够对定量值进行比较。随后进行了单变量分析，以探讨各参数与受体状态、增殖率以及乳腺癌亚型（包括导管型乳腺癌、三阴性乳腺癌（TNBC）和人表皮生长因子受体2（HER2）富集型）之间的关联。我们采用多变量逻辑回归分析进行特征选择和模型构建，并基于最优模型制作了判别图。多变量分析结果显示，T2-Pre是唯一与TNBC和导管型乳腺癌相关的定量参数，而表观扩散系数（ADC）则成为HER2富集型亚型的独立预测因子。在区分分子亚型时，结合定量参数与其他参数的联合模型的曲线下面积（AUC）显著高于任何单一模型。导管型与非导管型乳腺癌的区分中，联合参数（T2-Pre + 组织学分级）的AUC为0.878，而仅使用T2-Pre的AUC为0.709（P = 0.002）。在区分HER2富集型亚型和TNBC亚型时，不同联合模型之间的AUC无显著差异（结合ADC值和组织学分级的联合模型与仅使用ADC值的模型相比，AUC分别为0.824和0.760；P > 0.05；结合T2加权造影前成像（T2-Pre）与增强后的联合模型与仅使用T2-Pre的模型相比，AUC分别为0.854和0.814；P > 0.05）。SyMRI和MUSE DWI得到的定量参数为区分乳腺癌亚型提供了一种有前景的方法。然而，由于样本量限制及缺乏外部验证，这些发现仍处于初步阶段，需通过多中心研究进一步确认。