综述：太赫兹成像用于动物模型乳腺癌检测：一项带有叙述性综合的文献综述

《Medical Sciences》：Terahertz Imaging for Breast Cancer Detection in Animal Models: A Literature Review with Narrative Synthesis

　　

背景与目标：乳腺癌仍是全球最常见的恶性肿瘤之一，早期检测对改善治疗结局、降低死亡率至关重要。多项针对乳腺癌动物模型的实验研究已探索太赫兹（THz）技术在该领域的应用潜力，但其临床前证据基础存在异质性，且尚未围绕实验模型、成像方案和转化障碍进行系统综合。方法：研究人员遵循PRISMA指南开展描述性系统综述，从PubMed、Embase、Web of Science和Cochrane四个数据库共识别372篇文献，最终纳入10篇关于太赫兹成像在乳腺癌动物模型中诊断性能的研究，纳入标准为使用经组织学确诊的乳腺癌啮齿类模型，并提取相关数据。结果：采用叙述性方法对结果进行综合，多数研究使用E0771细胞系诱导C57BL/6J小鼠乳腺肿瘤，以组织病理学为参考标准，在0.1–4 THz频率范围内的反射模式下可区分肿瘤组织、纤维组织、脂肪组织和肌肉组织。结论：现有临床前证据总体支持太赫兹成像作为乳腺组织表征的有前景的概念验证方法，但尚未成为标准化或可临床转化的诊断平台。未来研究应采用统一的动物模型、标准化的采集与样本处理流程、透明的分类工作流程及一致的结果指标，以促进研究间比较，并阐明乳腺癌太赫兹对比度的生物学与生物物理学决定因素。

1. 1.
   引言
   癌症是一类以DNA修复过程紊乱为特征的复杂遗传性疾病，是世界卫生组织认定的全球主要死亡原因之一。女性健康研究领域长期存在的空白导致对女性生物学机制的理解不足，个性化、高性价比且可靠的新型技术有望解决这一问题。乳腺癌被称为影响女性的“隐形线索”之一，是女性癌症相关死亡的首要原因。尽管现有诊断方法不断进步，但由于疾病异质性及缺乏特异性基因组生物标志物，乳腺癌的早期检测仍具挑战。当前可用的诊断手段包括临床查体和多种成像技术，涵盖结构成像（乳腺X线摄影、CT、MRI）、功能成像或混合成像（PET-CT、SPECT-CT），但各类方法均有其局限性和禁忌证，且多数仅在临床表现出现后才能检出肿瘤，即便空间分辨率、灵敏度、检查时间和辐射暴露等方面已有显著改善。多数乳腺癌患者接受保乳手术，需切除肿瘤并保证切缘阴性，约15%–20%的病例无法实现切缘阴性的完整切除，会增加复发风险并降低生存率。此外，组织活检虽为诊断金标准，但仍属于耗时的方法。太赫兹辐射位于电磁波谱中微波与红外区域之间，兼具电子学与光子学特性，弥补了二者之间的断层：微波对多数非金属材料穿透性良好，但难以精准区分不同组织类型；光波与物质相互作用时呈现特定的反射、吸收与穿透特性，可形成特征信号。太赫兹成像基于疾病进展过程中因血管增生或水肿导致的组织含水量变化，以及癌细胞代谢增强带来的差异，能够识别病变特异性太赫兹吸收峰，报道灵敏度达80%、特异度达82%。由于其非电离、无创的特性，太赫兹技术成为一种极具吸引力且具创新性的成像模态，可用于疾病检测评估、患者监测及个性化治疗的随访，但目前研究仍不充分。近几十年相关出版物持续增长，主要聚焦于低成本设备的技术研发，但仍亟需标准化的操作流程及数字化采集图像的优化处理方法。啮齿类化学诱导乳腺癌肿瘤的临床前模型已被多个研究团队广泛采用，用于模拟并解析癌细胞与周围组织类型的关联，以提升组织区分能力。多数研究使用小鼠，包括C57BL/6黑化实验室小鼠或BALB/cAnN.Cg-Foxn1 nu/CrlNarl小鼠，最常用的乳腺癌诱导细胞系为E0771，其次为MDA-MB-231。此外，小鼠乳腺肿瘤病毒–多瘤 Middle T 抗原（MMTV-PyMT）转基因小鼠模型因与人类乳腺癌的复杂性和进展过程相似也被采用，Sprague–Dawley大鼠在N-乙基-N-亚硝基脲（ENU）注射后50–155天可诱发乳腺肿瘤，也是常用实验模型。截至目前，尚无描述性系统综述发表，聚焦太赫兹成像在乳腺癌动物模型中的诊断性能与技术细节。本研究的核心目标为：以组织病理学检查为参考标准，评估太赫兹成像识别和区分动物模型乳腺癌癌变组织的能力；分析纳入研究的实验条件与技术参数（如成像模式、频率范围、实验设置、样本制备），以识别共性规律；最终填补该领域现有空白，为适用于未来多中心研究的标准化方案制定提供支持。
2. 2.
   结果
   研究筛选后共纳入10篇文献，依据所用太赫兹成像技术类型、动物模型特征（符合ARRIVE指南）、实验场景（体内或离体）及报告的结果指标分为四类，通过制表和主题对比识别方法学趋势与诊断性能规律。
   2.1 动物模型特征
   纳入研究的动物分组数量为2–20组，具体取决于单只啮齿类获得的样本量，多数研究使用同一份样本的两半进行对比。在结果验证方法上，九项研究以组织病理学为金标准，一项研究同时采用组织病理学与MRI。Chen等（2021）使用低温工作的高灵敏度肖特基二极管，估计检测限小于1 mm³，系统在厚度达8 cm时仍具备改进的组织穿透能力，该研究未要求对太赫兹方法进行外部验证。需注意，当前X线乳腺摄影的检测限约为直径2 mm。肿瘤诱导模型方面，六项研究使用E0771腺癌细胞系（测试用肿瘤尺寸可达1 cm），两项研究使用MDA-MB-231细胞（肿瘤直径约4 mm），一项研究使用N-乙基-N-亚硝基脲诱导肿瘤（肿瘤直径8–18 mm），另一项研究使用MMTV-PyMT模型，可在乳腺上皮内形成多灶性腺癌及转移灶，肿瘤最大不超过2.5 cm。物种选择上，C57BL/6J高脂饮食小鼠最为常用，体重约35 g；两项研究使用4–6月龄雌性BALB/cAnN.Cg-Foxn1 nu/CrlNarl小鼠，携带胸腺发育不全或无胸腺的基因突变；一项研究使用体重150–186 g的30日龄雌性Sprague Dawley大鼠；El-Shenawee等（2019）与Vohra等（2018）则在转基因小鼠模型上开展实验。
   2.2 纳入研究的技术层面
   太赫兹扫描最常用频率范围为0.1–4 THz，部分研究采用108–143 GHz的较低频率，Liu等（2022）在组织识别中使用更窄的0.5–1 THz范围。设备方面，八项研究使用TeraView Ltd.（英国剑桥）生产的TPS Spectra 3000太赫兹光谱仪，配置780 nm或800 nm钛宝石激光器、GaAs光电导天线及步长200 μm的电机；两项研究使用基于YIG振荡器模块和低温冷却肖特基二极管探测器的太赫兹源。成像模式以反射式为主，仅两项研究使用透射式；脉冲太赫兹反射模式可获取二维平面图像，便于与现有金标准方法对比，信息更丰富，而透射模式仅能获得每个扫描点的单一频谱。实验流程上，所有研究均先对新鲜样本进行太赫兹成像，再对石蜡包埋样本成像，随后行组织病理学检查。值得注意的是，由于石蜡包埋样本的形状与尺寸发生变化，太赫兹结果与病理结果的合理相关性约为50%。
   2.3 实验设置
   肿瘤细胞系接种方法包括直接注射至乳腺脂肪垫或脂肪沉积处、腹腔注射（右下腹象限）、植入小鼠皮肤真皮层，所有操作均在麻醉下进行，以减少动物不适并符合伦理规范（ARRIVE指南），同时对同一样本进行多次扫描以减少动物用量并助力方案标准化。样本制备方面，多数研究将新鲜薄层组织置于两块聚苯乙烯板之间，随后石蜡包埋，进一步用太赫兹成像和组织病理学技术分析，以确认肿瘤位置、诊断和累及范围；一项研究将包埋的背部组织置于两块盖玻片之间进行太赫兹分析。潜在误差来源包括：无法复刻除脂肪外的结缔组织、难以获得可用于精准结构识别的真实模型、新鲜组织因成像表面差异导致检测灵敏度下降、液性坏死区造成的伪影（网格形变后的内部失配）、肌肉/皮肤/唾液腺组织区分困难、组织异质性丢失、脱水导致的形变使新鲜组织与病理样本难以进行形状对比、边界附近像素分类的边缘效应、外轮廓完整性保存困难，以及非组织相关伪影的误分类。
   2.4 分类方法
   图像分类是独立的研究领域，过去十年计算机科学的进展已延伸至太赫兹成像，人工智能及其子领域（包括机器学习和自然语言处理）被用于支持临床诊断与结果预测，如肿瘤检测与表征。所选研究使用的机器学习算法涵盖监督式与无监督式，包括贝叶斯混合模型（无监督高斯与t分布分量、监督回归方法）、用于基于病理形变的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法、监督多项式贝叶斯学习、多项式回归与核回归模型、基于期望最大化（EM）的无监督分类（用于网格形变）、小波同步压缩变换（WSST）方法、0.1–3 THz范围内应用的卷积神经网络（CNN）、其他期望最大化技术，以及德劳内三角剖分。由于纳入研究异质性强且数据缺失，无法对自动化分类算法进行定量性能比较，但MCMC算法使用频率最高，在四项研究中被报道可成功识别并区分癌变组织、脂肪组织和肌肉组织。研究中仍存在形状形变、错位、边缘识别的差异，以及因算法不同导致的非组织相关伪影分类偏差甚至组织区分困难。总体而言，多数研究可较好识别脂肪、肌肉和肿瘤组织，太赫兹方法可区分2–5种组织类型，平均可区分3种组织类型。
   2.5 纳入研究的质量评估
   SYRCLE（实验室动物实验系统评价中心）偏倚风险评估显示，多数纳入研究在随机化、分配隐藏和盲法程序等域的偏倚风险不明确。Kmet量表评分标准为：>0.80为高质量，0.70–0.79为良好质量，0.50–0.69为一般质量，<0.50为低质量。纳入研究的优势包括目标明确、实验设计合理、太赫兹成像方案描述充分；常见局限为缺乏正式的样本量论证，对环境混杂因素控制的报告有限。整体来看，多数研究评分为中等水平（0.73–0.77），十项研究中有三项达到高水平（0.81），提示纳入研究的方法学质量总体处于中等。
3. 3.
   讨论
   本综述表明，在受控条件下，太赫兹成像确实可突显乳腺组织中的癌变区域及其边界，与研究者目标一致，能够实现组织区分并辅助精准诊断，以改善乳腺癌治疗结局。近几十年，凭借无创、非接触的特性，太赫兹成像通过临床前研究逐步发展为临床实践中的诊断方法，有潜力简化个性化诊断流程，且被报道比X线与MRI更安全、更准确。
   3.1 影响太赫兹诊断性能的因素
   太赫兹分析的核心描述参数为透射、反射和吸收。太赫兹光子能量对应氢键、电荷转移相互作用和范德华力能级，因此对分子及分子间动力学高度敏感。与生物组织的相互作用中，小而简单的分子在此频段可能呈现特征吸收，而更大的分子因复杂的分子内相互作用具有多重独特振动模式，可增强分子层面的识别能力并形成特征光谱。水是太赫兹成像的主要对比剂，一方面为癌组织成像带来实用优势——可反映组织异质性（如肿胀、瘢痕）和水合状态的变化；另一方面也会掩盖其他目标生物分子的光谱特征。因此新鲜组织更适合用反射成像分析，而脱水（固定）癌组织可同时采用反射与透射模式成像。太赫兹成像的目标是精准描述和重建被研究对象，每个波峰对应物体表面的不同点位，因此可通过太赫兹脉冲的时间延迟估算层厚，而脉冲振幅、形状和时延可提供对比信息。Okada等（2022）成功在透射与反射模式下可视化1 mm的未染色乳腺癌病灶，甚至识别出病灶内约500 μm的坏死区域。图像检测仅是采集的第一步，图像重建更具挑战性，需依赖多种算法和数字处理技术。本综述提取了动物模型中乳腺癌的特征性病理表现，以组织病理学这一金标准作为对照，借助太赫兹成像实现肿瘤区分与识别，凸显了系统综述识别研究空白、发现规律以加速肿瘤组织识别的必要性。分析显示，Chen等（2011）在厚度小于5 mm的组织中检测限为0.05 mm³，Chen等（2021）对厚度达8 cm的组织检测限提升至约1 mm³；需注意，太赫兹成像中组织厚度增加会导致灵敏度下降。连续波与脉冲太赫兹源的差异主要源于硬件配置，脉冲太赫兹成像因具备时域采集与处理能力，可提供更丰富的信息，通过脉冲同步可获取深度信息，反射峰的时序位置（即相对于主脉冲的时间延迟）可转换为深度值。
   3.2 组织区分面临的挑战
   实验设计与图像分类方法仍有多个方面需优化，以最大化信息提取并减少潜在误差。网格形变算法可校正复杂形变并降低人为偏倚，提升FFPE（福尔马林固定石蜡包埋）组织图像与组织病理学掩模的一致性。太赫兹成像与组织病理学的平均相关性约为50%，部分原因是脱水去除了液体，减小了样本形状与尺寸的形变。研究中常遇到肌肉与肿瘤、脂肪与肿瘤、皮肤与肿瘤、纤维腺体组织与肿瘤的区分困难，唾液腺识别也常影响肿瘤识别的准确性。0.1–4 THz为样本扫描常用频率，组织识别通常在0.5–1 THz范围内完成。通过标准化各区域的像素采样，可减少选择偏倚，实现部分样本训练、部分样本测试，从而提升分类性能。无法纳入除脂肪外的结缔组织会限制复杂临床前模型中的肿瘤识别，也难以复现人类乳腺癌的发展环境，不利于太赫兹成像的精准评估。另一重要局限是新鲜组织因成像表面差异导致检测精度下降，以及液性坏死间隙（内部失配）等伪影的存在，均需进一步优化以实现精准的癌症识别。这些临床前模型与人类样本存在较多相似性，但在该方法用于恶性肿瘤诊断前，仍需在人类组织上进行进一步验证。未来需要基于人类病理样本的多中心研究、标准化的工作流程和高效的基础设施，以验证这一新型成像技术，提升对疾病分子层面生物物理机制的理解，并为后续图像解读与分类提供准确的定量评估。
   3.3 本研究的局限性
   本系统综述存在若干局限性。首先，合格研究数量有限，反映了太赫兹成像在乳腺癌临床前研究中的新兴属性，且多数研究样本量较小，可能影响结果的稳健性。其次，各研究在动物模型、实验设计、太赫兹系统参数和结果报告方面存在高度异质性，限制了可比性，无法进行荟萃分析。第三，肿瘤模型、组织制备和成像方案的差异可能导致诊断性能变异，影响结果的普适性。最后，尽管检索策略全面，但仅纳入英文文献可能引入语言偏倚。因此，研究结果应谨慎解读，未来需要更多标准化、大规模临床前研究，以进一步明确太赫兹成像的诊断潜力并建立统一的工作流程。
4. 4.
   材料与方法
   本带叙述性综合的系统综述旨在分析已发表的太赫兹成像在乳腺癌动物模型中诊断性能与实验特征的相关数据，研究覆盖2005年至2026年的文献。综述遵循PRISMA-DTA（诊断试验准确性研究系统综述与荟萃分析优先报告条目）指南开展并完成报告，研究方案已在PROSPERO国际前瞻性系统综述注册库注册（注册号CRD420261323794，2026年3月）。
   4.1 研究设计
   综述方法基于PICO框架：研究对象（Population）为乳腺癌啮齿类模型，包括化学诱导、细胞系诱导或基因工程模型；干预措施（Intervention）为应用太赫兹成像或光谱学进行组织表征；对照（Comparator）为作为参考标准的组织病理学检查；结局（Outcome）为诊断性能指标，包括灵敏度、特异度和组织区分能力。鉴于预期研究设计、动物模型和报告结局存在异质性，未进行定量荟萃分析，采用结构化叙述性综合方法汇总结果。除诊断性能外，综述还旨在识别常用的实验模型与太赫兹系统技术参数，突出方法学趋势及影响该成像模态在乳腺癌临床前研究中表现的因素。
   4.2 检索策略
   系统检索在PubMed、Embase、Web of Science和Cochrane Library四个电子数据库开展，共获得372条记录。检索策略结合受控词汇（如MeSH）与自由词，核心检索词包括“breast cancer”“breast neoplasms”“terahertz imaging”“Terahertz imaging”“diagnosis”“detection”“animal models”，使用布尔运算符（AND/OR）组合检索词，并根据各数据库特点调整策略。仅纳入英文发表的研究，灰色文献通过Google Scholar检索，同时手动筛查所有纳入研究及相关综述的参考文献以补充合格文献。所有记录导入Zotero 7.0.32（64位）版本，去除重复记录及不符合要求的出版类型（会议论文、书籍章节、撤稿文章）。研究筛选由两名研究者（MEN和DRM）独立完成，先通过标题和摘要初筛潜在相关研究，再根据预设的纳入排除标准进行全文评估及后续数据提取，分歧通过讨论解决，必要时咨询第三位研究者（CS）。研究筛选流程与检索策略以PRISMA流程图及附表形式呈现。
   4.3 纳入标准
   合格研究需满足以下标准：涉及经组织学确诊的乳腺癌啮齿类模型；仅为同行评议原创研究论文；为体内或离体实验室研究、诊断准确性研究或对照实验设计；评估太赫兹成像在乳腺癌检测或组织区分中的应用。
   4.4 排除标准
   排除以下类型研究：乳腺癌人类研究；基于仿体或合成模型的研究；仅有摘要无全文权限的研究；因方法学细节不足排除会议论文；社论、评论与综述文章；无生物学或实验验证的纯仿真研究；无实验结果的研究方案；与乳腺癌应用无关的研究；无生物学验证的纯技术研究；重复发表文献；无全文获取的文献；非英文发表文献。数据提取内容包括：研究特征（作者、发表年份、研究设计）；动物模型特征（物种、动物数量、肿瘤诱导方法、所用细胞系）；干预特征（太赫兹成像系统类型、频率范围或光谱特征、实验或测量条件、分析的组织类型）；结局指标（组织区分能力、分类性能、诊断性能指标如灵敏度/特异度/准确度（如有报告）、检测限）。
   4.5 质量评估
   因预期纳入的临床前研究数量有限且异质性强，未进行发表偏倚评估。偏倚风险使用SYRCLE（荷兰乌得勒支大学实验室动物实验系统评价中心）偏倚风险评估工具进行评估，该工具专为动物干预研究设计。两名研究者（MEN和DRM）独立对每项研究在序列生成、基线特征、分配隐藏、随机饲养、护理者盲法、随机结局评估、结局评估者盲法、不完整结局数据、选择性报告及其他偏倚来源等域进行评级，分为低风险、高风险或不明风险，分歧通过讨论或咨询第三位研究者（MCM）解决。此外，使用Kmet标准质量评估准则进行报告质量互补评估，每项评为否=0、部分=1、是=2，计算每项研究的汇总得分。
5. 5.
   结论与未来方向
   本描述性综述表明，太赫兹成像在啮齿类乳腺癌模型中具有可观的临床前应用潜力，尤其在受控实验条件下区分含肿瘤区域与周围非肿瘤组织方面表现良好。但纳入研究的证据基础受到动物模型、太赫兹平台、采集参数、组织制备方法、分析流程和结果报告的显著异质性限制。报告的性能不仅取决于肿瘤是否存在，还与标本水合状态、组织厚度、固定状态、组织病理学处理的形变以及计算分类方法的选择相关。反复出现的挑战包括穿透深度有限、混合组织界面干扰、边缘伪影，以及肿瘤与邻近肌肉、脂肪、皮肤或纤维腺体组织的区分一致性不足。未来研究应优先建立标准化实验流程、透明报告采集与预处理步骤、开展分类流程的外部验证，并统一结果指标以提升结果可靠性。在异种移植、化学诱导和基因工程模型间开展对比研究，对明确哪些生物学与微环境因素对太赫兹对比度影响最强也至关重要。综上，现有文献支持持续推进太赫兹乳腺组织成像的临床前研发，但在明确其转化价值前，仍需更强有力且标准化的证据支撑。

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