PET/MRI 联合评估乳腺癌新辅助治疗后病理完全缓解的价值：开启精准医疗新征程

《Clinical and Translational Imaging》：The value of combined assessment of tumor cellularity and metabolism by PET/MRI in predicting pathological complete response after neoadjuvant treatment in breast cancer

为评估 PET/MRI 定量参数对乳腺癌（BC）新辅助治疗（NAT）后病理完全缓解（pCR）的预测作用，研究发现 EOT_ADCmin和 EOT_SUVmax可预测 pCR，比 PERCIST 更精准。

　　在全球范围内，乳腺癌（Breast Cancer，BC）是女性中最为常见的癌症。随着乳腺钼靶筛查的广泛应用，其发病率自 2000 年代中期以来以每年约 0.6% 的速度增长，且超过 90% 的患者在确诊时并未发生转移。当前的指南建议，对于局部晚期和高危的乳腺癌患者采用新辅助治疗（Neoadjuvant Therapy，NAT），其目的在于降低疾病分期，增加保乳手术的可能性。在新辅助治疗后，评估治疗反应和残留疾病的程度成为了重要的预后因素，而病理学检查则是评估的金标准。然而，约 19 - 30% 的乳腺癌患者在接受新辅助治疗后会出现病理完全缓解（Pathological Complete Response，pCR），pCR 是实现更好的无病生存率和总生存率的关键预后因素。因此，早期且非侵入性地识别哪些乳腺癌患者会出现 pCR，哪些不会，能够使许多患者避免不必要的手术以及可能有毒且无效的治疗，对于制定个性化治疗方案、调整治疗策略以及降低局部复发率至关重要。

传统的成像方法，如乳腺钼靶和超声，只能提供肿瘤大小变化的形态学数据，在可靠预测 pCR 方面存在不足，难以区分存活的残留肿瘤与纤维化或水肿组织。18^F- 氟脱氧葡萄糖（18^F-fluorodeoxyglucose，18^F-FDG）正电子发射断层扫描 / 计算机断层扫描（Positron Emission Tomography/Computed Tomography，PET/CT）虽可评估肿瘤的代谢活性，但因其空间分辨率有限和肿瘤亚型的影响，可能会低估残留肿瘤，在预测管腔型肿瘤的 pCR 时准确性相对较低。此前有研究表明，将 18^F-FDG PET/CT 与功能磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）参数相结合，能够提高预测 pCR 的诊断准确性。MRI 可提供高分辨率的解剖细节、肿瘤细胞密度以及灌注数据，而 PET 则能提供功能代谢信息，两者联合使用为非侵入性评估肿瘤反应提供了更敏感和特异的工具。

近年来，同步 PET/MRI 这种新型的混合成像方式逐渐兴起，它将 PET 的代谢数据与 MRI 更高的软组织对比度和功能参数相结合，在预测 pCR 方面展现出了潜力，但相关研究数量有限，仍需进一步探究。在此背景下，来自土耳其加齐大学医学院核医学系的研究人员 Yasemin ünlüer Ate?、U?uray Aydos 等人开展了一项研究，旨在利用决策树模型评估新辅助治疗前后通过同步 18^F-FDG PET/MRI 获得的原发性肿瘤定量参数在预测乳腺癌患者 pCR 中的作用。该研究成果发表在《Clinical and Translational Imaging》杂志上。

研究人员采用了回顾性研究方法，选取了 2016 年至 2023 年在加齐大学医院核医学科接受 PET/MRI 进行原发性分期以及治疗反应评估，且在治疗结束（End of Treatment，EOT）时接受手术切除的女性浸润性导管癌患者。研究排除了已知患有继发性恶性肿瘤以及临床信息无法获取的患者，最终纳入了 59 例患者。

在检查过程中，患者需在治疗前和完成新辅助治疗后，按照国际指南推荐的方案接受 PET/MRI 检查。检查前，患者需禁食 4 - 6 小时，确保空腹血糖水平低于 200mg/dl 后，静脉注射 1.9MBq/kg 的 18^F-FDG，注射约 60 分钟后，使用 3-T 混合 PET/MR 扫描仪进行图像采集。采集的图像包括全身 PET/MRI（从头顶至大腿中部）和乳腺专用 PET/MRI，且均在未注射对比剂的情况下获取。

图像评估由两位经验丰富的核医学医师共同进行回顾性分析。通过在全身 PET 图像上绘制感兴趣区域（Volume of Interest，VOI），测量原发性肿瘤的最大标准化摄取值（Maximum Standardized Uptake Value，SUV_max）、代谢肿瘤体积（Metabolic Tumor Volume，MTV）、总病灶糖酵解（Total Lesion Glycolysis，TLG）以及在 b = 1000s/mm2 的 DWI 图像上手动绘制感兴趣区域获取最小表观扩散系数（Minimum Apparent Diffusion Coefficient，ADC_min）值，并计算两次 PET/MRI 数据中各定量参数的变化百分比。同时，根据实体瘤正电子发射断层扫描反应标准（Positron Emission Tomography Response Criteria in Solid Tumors，PERCIST），将患者分为完全代谢反应（Complete Metabolic Response，CMR）组和无完全代谢反应组。

组织病理学反应评估则依据手术病理结果，将原发性乳腺肿瘤的 pCR 定义为无浸润性癌，据此将患者分为 pCR 组和非 pCR 组。

统计分析方面，研究人员使用 IBM SPSS Statistics for Windows（版本 23.0）进行分析，以 p <0.05 为具有统计学意义。通过非参数 Mann Whitney - U 检验分析连续变量的差异，使用卡方检验和 Fisher 精确检验评估分类变量之间的关系，利用 kappa 统计评估成像数据与反应组之间的一致性，运用单因素逻辑回归分析评估定量 PET 和 MRI 参数对预测 pCR 的价值，并通过受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线分析确定最佳临界值。此外，研究人员使用 R 软件的 Rweka 包中的 J48 () 函数，基于 C4.5 算法构建决策树模型，评估定量参数在预测 pCR 中的作用，并采用混淆矩阵和 10 折交叉验证法评估模型性能。

在研究结果部分，患者的临床和影像学特征显示，患者的中位年龄为 53 岁，激素受体（Hormone Receptor，HR）阳性、HER - 2 过表达和三阴性肿瘤的数量分别为 40、10 和 9 例。59 例患者中，29 例（49.2%）最初处于临床 2 期，30 例（50.8%）处于 3 期，基线成像时 55 例患者腋窝淋巴结阳性。59 例患者中有 22 例（37.3%）达到 pCR，HER - 2 过表达和三阴性肿瘤亚组的 pCR 率显著高于 HR 阳性（管腔型）肿瘤亚组。

在 PERCIST 与病理反应的关系上，根据 PERCIST 标准，29 例患者（49.2%）为 CMR。PERCIST 分组（CMR 与非 CMR）与组织病理学反应分组之间存在显著相关性，其预测 pCR 的敏感性、特异性和准确性分别为 90.9%、75.7% 和 81.4%，与组织病理学的一致性较高（kappa 统计值为 0.63）。

在定量 PET 和 MRI 参数预测 pCR 的作用方面，单因素回归分析发现，EOT_SUV_max和 EOT_ADC_min是 pCR 的预测因子。通过 ROC 曲线分析确定的最佳临界值分别为 EOT_SUV_max为 2.1，EOT_ADC_min为 1.6×10^-3mm2/s。依据这些临界值，EOT_SUV_max和 EOT_ADC_min分别正确分类了 49 例和 51 例患者，预测 pCR 的敏感性、特异性和准确性各异。

决策树模型方面，研究人员构建的决策树模型包含两个决策节点，使用 EOT_ADC_min（临界值 > 1.6×10^-3mm2/s，判定为完全反应）和 EOT_SUV_max（临界值≤1.45，判定为完全反应；>1.45，判定为不完全反应）对患者进行分类。该模型的敏感性为 95.5%，特异性为 94.6%，准确性为 94.9%，与组织病理学的一致性近乎完美（kappa 统计值为 0.89），10 折交叉验证法得出的模型准确性为 93.2%。在不同肿瘤分级和分子亚型的患者中，该模型均表现出较高的准确性。

研究结论与讨论部分，该研究取得了重要成果。一方面，PERCIST 与病理学结果之间存在显著一致性；另一方面，决策树模型在预测病理反应方面，比 PERCIST 具有更高的特异性、准确性以及与组织病理学的一致性。研究还发现，EOT_ADC_min（临界值 > 1.6×10^-3mm2/s，pCR）和 EOT_SUV_max（临界值≤1.45，pCR；>1.45，非 pCR）是预测 pCR 的重要因素，它们反映了肿瘤代谢和细胞密度的组合特征。

然而，该研究也存在一定的局限性。例如，这是一项回顾性、单中心研究，样本量较小；仅检测了原发性乳腺病变的肿瘤反应；PET/MRI 的 MRI 协议未包含动态对比增强 MRI（Dynamic Contrast - Enhanced MRI，DCE - MRI）序列；研究队列中分子亚型的样本量较小且分布不均衡，可能存在偏差；计算 MTV 和 TLG 时仅使用了单一阈值；研究结果和临界值的普适性相对较低。

尽管如此，该研究仍具有重要意义。它表明联合评估同步 PET/MRI 获得的 ADC_min和 SUV_max参数，在预测新辅助治疗后 pCR 方面具有较高的诊断性能，ADC 和 SUV 反映了肿瘤不同的生物学特性，二者的互补作用有望成为有前景的成像生物标志物。未来，还需要进一步开展前瞻性多中心研究，以在乳腺癌的特定亚型中验证该研究结果，推动乳腺癌精准医疗的发展。