君子爱“材”，取之勿盗
【摘要】 目的 探讨MRI扩散加权成像（DWI）检查表观扩散系数（ADC）与前列腺癌临床病理特征的相关性及对预后的预测价值。方法 选取2016年1月～2019年12月我院前列腺癌患者160例为研究对象。对比不同病理特征患者ADC值，分析ADC值与病理特征关系，Cox回归模型分析患者预后的影响因素，受试者工作特征曲线（Receiver operating characteristic curve，ROC）分析ADC值对预后的预测价值。结果 160例前列腺癌患者经DWI检查显示，病灶位置均在前列腺周围叶，其中139例呈高信号，21例为稍高信号，142例病灶边界不清；前列腺癌患者ADC值与Gleason评分、T分期呈负相关（P＜0.05）；Cox回归分析结果显示，校正Gleason评分、T分期，ADC值降低仍是前列腺癌患者预后死亡的独立危险因素（P＜0.05）；ROC曲线分析结果显示，ADC值预测前列腺癌患者预后的AUC值为0.826，Youden指数最高值为0.566，对应灵敏度为73.53%，特异度为83.06%。结论 前列腺癌患者ADC值与肿瘤的分化、浸润密切相关，对患者预后具有较高预测价值。
【关键词】 MRI表观扩散系数ADC；前列腺癌；临床病理特征；相关性；预后
Correlationanalysis and prognostic value of MRI apparent diffusion coefficient and clinicopathologicalcharacteristics of prostate cancer
[Abstract]ObjectiveTo explore the correlation between the apparent diffusion coefficient (ADC) ofMRI diffusion weighted imaging (DWI) and clinicopathological characteristics ofprostate cancer and its prognostic value.Methods 160 cases of prostatecancer patients in our hospital from January 2016 to December 2019 wereselected as the research objects.The results of the patient’s DWI examinationwere recorded.ADC values of patients with different pathologicalcharacteristics were compared. The correlation between ADC value andpathological characteristics was analyzed. Cox regression model was used toanalyze the influencing factors of patient prognosis. The receiver operatingcharacteristic curve (Receiver operating characteristic curve, ROC) was used toanalyze the value of ADC value in predicting the prognosis of patients.ResultsThe DWI examination of prostate cancer patients showed that the lesions werelocated in the peripheral lobe of the prostate. Most of the lesions showed highsignal, with unclear borders and irregular edges, and they grew out afterinvading the capsule.The ADC value of prostate cancer patients was negativelycorrelated with Gleason score and T stage (P＜0.05).Theresults of Cox regression analysis showed that after adjusting the Gleasonscore and T staging, the ADC value was still an influencing factor for theprognosis of prostate cancer patients (P<0.05).ROC curve analysisresults showed that the AUC value of ADC value predicting the prognosis ofprostate cancer patients was 0.826, with the highest Youden index value 0.566,corresponding to a sensitivity of 73.53% and a specificity of 83.06%.ConclusionThe ADC value of prostate cancer patients is closely related to tumordifferentiation and invasion, and has high predictive value for the prognosisof patients.
[Keywords] MRI apparentdiffusion coefficient ADC; prostate cancer; clinicopathologicalcharacteristics; correlation; prognosis
前列腺癌是临床常见男性泌尿系统肿瘤，多发于中老年男性[1]。近年来随着肿瘤预防意识的提升及前列腺特异性抗原（Prostate specific antigen，PSA）筛查普及，前列腺癌确诊人数逐年攀升[2]。前列腺癌多表现为多灶性，随着病情进展会侵犯精囊，穿透前列腺包膜后侵犯精囊周边软组织，侵入精囊，从而造成淋巴结转移、骨骼转移。前列腺癌具有发病隐匿、病程长、异质性明显、预后差等特点[3]。相关统计数据显示，前列腺癌5年生存率约为62.00%，且分期越早的患者预后效果越好[4]。因此，及早明确患者病理特征对治疗方案的选择及预后改善均具有重要意义。MRI软组织分辨率高，可多方位成像，扩散加权成像（DWI）表观扩散系数（ADC）可通过量化指标对患者进行评价[5]。目前ADC在前列腺病变良恶性鉴别及恶性程度评估中的应用已有较多报道，价值已得到肯定，但其对前列腺癌患者预后的预测效能如何尚无定论，且此类患者预后可能受多种因素影响。基于此，本研究首次通过Cox回归模型分析ADC与前列腺癌患者预后间的独立性，并分析其对此类患者预后评估的效能，旨在为临床完善治疗方案提供依据。现将具体结果报告如下。
1 资料与方法
1.1 研究对象 选取2016年1月～2019年12月我院前列腺癌患者160例为研究对象，年龄52～78岁，平均（60.09±5.02）岁。纳入标准：（1）均有肉眼血尿、排尿困难、腰髋部疼痛等表现；（2）符合前列腺癌诊断标准[6]，经病理学检查确诊；（3）检查前未接受手术、激素治疗、放化疗等治疗方案；（4）知情本研究，签署同意书；（5）愿意接受随访。排除标准：（1）合并自身免疫性疾病；（2）合并其他恶性肿瘤；（3）MRI检查禁忌证。剔除标准：未配合随访脱落者。
1.2 方法
1.2.1 DWI检查方法 采用德国西门子3.0T 超导型MRI扫描仪，16通道体部线圈。患者取仰卧位，头部先进，对髂前上棘水平至耻骨联合下缘进行扫描。（1）先进行MRI平扫，轴位T1WI：SE序列，TR 10 ms，TE700 ms，层厚4 mm，层距1mm，FOV 240 mm×240 mm，矩阵256×256。轴位T2WI：FSE 序列，TR1343 ms，TE 73 ms，层厚4mm，层距1 mm，FOV240 mm×240 mm，矩阵 256×256。DWI：b分别为0、800s／mm2，TR1980 ms，TE 47 ms，层厚4mm，层间距1 mm，FOV240 mm×240 mm，矩阵256×256。
1．2.2 图像处理 检查后将数据传输至Siemens Syngo后处理工作站，使用Function Tool软件对ADC图进行重建。由我院2名高资历影像学医师进行评估。在病灶实性组织中选取ROI，尽量避开病灶囊变、坏死处，测量平均ADC值。
1.3 观察指标 （1）记录患者DWI检查结果。（2）对比不同病理特征患者ADC值。（3）分析ADC值与病理特征的相关性。（4）均随访至2022年1月，统计患者预后情况，采用Cox回归模型分析患者预后的影响因素。（5）采用受试者工作特征曲线（Receiver operatingcharacteristic curve，ROC）分析ADC值预测患者预后的价值。
1.4 统计学处理 采用Excel整理数据，采用SPSS（25.0for Windows）统计软件分析数据。计量资料经Kolmogorov-Smirnov正态性检验确认服从正态分布，以（
±s）描述，采用Levene进行方差齐性检验，具备方差齐性，独立样本t检验不同病理特征患者ADC值差异及生存和死亡患者定量指标差异；计数资料以例数（百分率）描述，生存和死亡患者二分类资料差异采用χ2检验；采用Pearson、Spearman相关系数分析ADC值与病理特征的相关性，经Cox回归模型分析前列腺癌患者预后的影响因素，ROC分析ADC值预测患者预后的价值，获取曲线下面积（AUC）、置信区间，以最大Youden指数对应ADC值为最佳界点，计算预测敏感度、特异度。均采用双侧检验，以α=0.05为检验水准。
2 结果
2.1 DWI检查结果 160例前列腺癌患者经DWI检查显示，最大病灶直径为1.5～4.2cm，平均（2.89±0.63）cm，病灶位置均在前列腺周围叶，139例呈高信号，21例为稍高信号，142例病灶边界不清，136例病灶边缘不规则，45例与中央叶分界不清，101例侵犯包膜后向外生长，89例侵犯精囊腺、膀胱等，160例前列腺癌患者平均ADC值为（0.83±0.18）×10-3mm2/s。见图1-4。
图1 病灶呈高信号 图2 病灶边界不清
Figure 1 The lesion is highsignal Figure 2 The boundary of the lesion is unclear
图3 病灶边缘不规则 图4 侵犯包膜后向外生长
Figure 3 Irregular edges of thelesion Figure 4 Outgrowth after encroaching on the capsule
2.2 不同临床病理特征患者ADC值 不同年龄、最大病灶直径、Ｄ’Amico危险度分层、PSA水平及有无淋巴结转移的前列腺癌患者ADC值比较，差异无统计学意义（P＞0.05）；Gleason评分≥7分、T分期＞T2患者ADC值低于Gleason评分＜7分、T分期≤T2患者，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表1。
表1 不同临床病理特征患者ADC值（
±s，×10-3mm2/s）
Table 1 ADC values of patientswith different clinicopathological characteristics (
±s，×10-3mm2/s)
临床病理特征
例数（n=160）
ADC值
t
P
年龄（岁）
0.138
0.173
≥60
73
0.81±0.20
＜60
87
0.85±0.17
最大病灶直径（cm）
1.807
0.073
≥3
71
0.80±0.19
＜3
89
0.85±0.16
Gleason评分（分）
3.421
0.001
≥7
94
0.79±0.19
＜7
66
0.89±0.17
T分期
3.568
0.001
＞T2
87
0.78±0.18
≤T2
73
0.89±0.21
Ｄ’Amico危险度分层
1.284
0.201
高危
129
0.82±0.20
中低危
31
0.87±0.17
淋巴结转移
0.860
0.391
有
38
0.81±0.18
无
122
0.84±0.19
PSA水平（μg/L）
1.669
0.097
＞10
69
0.80±0.17
≤10
91
0.85±0.20
2.3 前列腺癌患者ADC值与Gleason评分、T分期的相关性 前列腺癌患者ADC值与Gleason评分（r=-0.778）、T分期（r=-0.726）呈负相关（P＜0.05），见图5-6。
图5ADC值与Gleason评分关系 图6 ADC值与T分期关系
Fig.5 Relationship between ADCvalue and Gleason score Figure 6 Relationship between ADC value andT stage
2.4 预后情况 160例患者中82例行前列腺癌根治术，78例行前列腺癌根治术+盆腔淋巴结清扫术，术后遵医嘱进行内分泌治疗。均随访至2022年1月，共36例死亡，总占比22.50%，其中2018年因肺动脉栓塞死亡3例，急性化脓性肾病死亡2例；2019年因肺动脉栓塞死亡4例，急性化脓性肾病死亡3例，腹膜炎死亡3例；2020年因肺动脉栓塞死亡3例，急性化脓性肾病死亡2例，腹膜炎死亡4例；2021年至2022年1月因肺动脉栓塞死亡2例，急性化脓性肾病死亡3例，腹膜炎死亡4例，恶病质死亡3例。
2.5 预后单因素分析 死亡患者年龄、最大病灶直径、Ｄ’Amico危险度分层、PSA水平、淋巴结转移情况与生存患者比较，差异无统计学意义（P＞0.05）；死亡患者Gleason评分、T分期大于生存患者，ADC值低于生存患者，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表2。
表2 预后单因素分析
Table 2 Prognostic univariateanalysis
因素
死亡（n=36）
生存（n=124）
t/χ2
P
年龄（岁）
61.92±6.48
60.78±5.99
0.987
0.325
最大病灶直径（cm）
2.91±0.68
2.88±0.65
0.241
0.810
Gleason评分（分）
5.062
0.025
≥7
27（75.00）
67（54.03）
＜7
9（25.00）
57（45.97）
T分期
4.252
0.039
＞T2
25（69.44）
62（50.00）
≤T2
11（30.56）
62（50.00）
Ｄ’Amico危险度分层
0.000
0.990
高危
29（80.56）
100（80.65）
中低危
7（19.44）
24（19.35）
淋巴结转移
0.060
0.807
有
8（22.22）
30（24.19）
无
28（77.78）
94（75.81）
PSA水平（μg/L）
10.31±1.69
9.97±1.87
0.981
0.328
ADC值（×10-3mm2/s）
0.75±0.20
0.85±0.18
2.861
0.005
2.6 预后多因素分析 以患者预后情况为结局变量，以表2中差异有统计学意义的项为解释变量，具体赋值见表3。纳入Cox回归模型，结果显示，校正Gleason评分、T分期后，ADC值仍为前列腺癌患者预后的影响因素（P＜0.05）。见表4。
表3赋值
Table 3 Assignment
变量
赋值
结局变量
预后
生存=0，死亡=1
解释变量
Gleason评分
具体值
T分期
≤T2=1，＞T2=2
ADC值
具体值
表4 预后多因素分析
Table4 Multivariate analysis of prognosis
因素
β
S.E.
Waldχ2
P
HR
95%CI
Gleason评分
0.874
0.630
1.927
1.164
2.398
0.821～7.002
T分期
0.262
0.315
0.691
4.021
1.299
0.350～4.823
ADC值
-0.857
0.302
8.049
＜0.001
0.425
0.251～0.718
2.7 ADC值对前列腺癌患者预后的预测价值 绘制ROC曲线，结果显示，ADC值预测前列腺癌患者预后的AUC值为0.826，置信区间为0.758～0.882，Youden指数最高值为0.566，对应ADC值预测的最佳界点为0.80×10-3mm2/s，灵敏度为73.53%，特异度为83.06%。见图7、表5。
图7ADC值预测前列腺癌患者预后的价值
Figure 7 The value ofADC value in predicting prognosis of patients with prostate cancer
表5 ADC值对前列腺癌患者预后的预测价值
Table 5 Predictive value of ADCvalue on prognosis of patients with prostate cancer
ADC值切点（×10-3mm2/s）
Youden指数
灵敏度
特异度
≤0.77
0.248
67.65
57.10
≤0.78
0.531
67.65
85.48
≤0.79
0.561
70.59
85.48
≤0.80
0.566
73.53
83.06
≤0.81
0.518
73.53
78.23
≤0.82
0.371
75.00
62.10
3 讨论
3.1 DWI检查的特点及其在前列腺癌患者中的应用
DWI应用水分子的扩散特性成像，可测量施加扩散敏感梯度场前后组织发生的信号强度变化测定组织中水分子的扩散状态[7-9]。ADC值可定量反映水分子扩散运动，判断组织微观结构。正常人体前列腺组织内水分子扩散不受限或受限轻微，但出现恶性病变后，病灶组织排列紧密，加之肿瘤细胞结构异常，核浆比增大，造成水分子扩散受限，在DWI检查时显示出高信号，相应ADC值减低[10]。本研究中139例患者DWI检查呈高信号，占比达86.88%，与上述分析相符。赵雪梅等[11]研究显示，DWI在诊断前列腺癌外周带及移行带癌灶中敏感度分别达88.89%、94.28%，具有较高诊断效能。王宁博[12]的研究结果表明，前列腺癌患者DWI上可见局灶性(或弥漫性)高信号，ADC图显示与周围组织相比存在较低的低值区，不同b值下前列腺癌组织ADC值存在明显差异，但均低于同b值下前列腺增生组织ADC值，用于鉴别前列腺良恶性病变。本研究中前列腺癌组织ADC值为（0.83±0.18）×10-3mm2/s，稍高于姚韧寰等[13]检测结果（0.816±0.37）×10-3mm2/s，可能与选取对象的分化情况、恶性程度、个体组织微循环、血流灌注情况及b值差异有关。目前临床在前列腺癌DWI成像中b值范围多为600～1000s/mm2，但具体值尚未达成共识，仍需更多研究进一步深入探讨。
3.2 ADC与前列腺癌临床病理特征的相关性分析
恶性肿瘤发生、进展是一种多因素参与的复杂病理过程。ADC值与恶性肿瘤病理分级间的相关性已在多项实验中得到证实，均显示低分化癌变者ADC值更低，且普遍认为与不同分化程度肿瘤细胞的形态结构、排列差异有关[14-17]。本研究统计分析发现，Gleason评分≥7分患者ADC值低于Gleason评分＜7分患者，经pearson相关系数分析显示ADC值与Gleason评分呈负相关，与张勇[18]、魏逸等[19]研究结果相似。ADC值受组织成分、空间结构等生物学因素的影响。Gleason评分≥7分的前列腺癌患者肿瘤细胞分化程度较低，细胞形态变小，呈条状或索状排列，排列相对紧密，腺体内腺腔结构变异甚至消失，且随着分化程度降低，肿瘤细胞增殖、代谢增加，与正常前列腺组织差异更显著，从而导致水分子运动受限，ADC值减低。此外，前列腺癌患者ADC值与T分期呈负相关，主要是因为随着肿瘤侵犯深度增加，前列腺组织区域腺上皮的分泌功能破坏范围更广，细胞间隙液体含量降低，肿瘤细胞核质比增加，加之肿瘤细胞的大量增殖造成细胞外间隙受压、变小甚至扭曲，多种因素作用下造成病变区域水分子自由运动减弱，对应ADC值降低。由此可见，ADC值与前列腺癌的分化、浸润密切相关。
3.3 ADC值对前列腺癌患者预后的预测价值
Yang DD等[20]研究显示，T分期、肿瘤组织分级为Gleason评分为8分前列腺癌患者预后的独立危险因素。本研究在校正Gleason评分、T分期后，ADC值仍为前列腺癌患者预后的影响因素。ADC降低患者主要表现为前列腺组织结构破坏更加明显，肿瘤细胞增殖加速，且细胞体积变小，排列更加密切，这是肿瘤恶性程度加重的重要表现，因此预后相对较差。进一步绘制ROC曲线，结果显示，ADC值预测前列腺癌患者预后的AUC值为0.826，置信区间为0.758～0.882，Youden指数最高值为0.566，对应ADC值预测的最佳界点为0.80×10-3mm2/s，灵敏度为73.53%，特异度为83.06%，在预测患者预后方面具有较高的应用价值，有助于指导临床采取个体化治疗方案。
3.4 综上所述，ADC值与前列腺癌患者肿瘤的分化、浸润密切相关，可作为预测患者预后的重要指标。
参考文献
[1] Iyengar S, Hall IJ, Sabatino SA. Racial/Ethnic Disparities in Prostate CancerIncidence, Distant Stage Diagnosis, and Mortality by U.S. Census Region and AgeGroup, 2012-2015[J]. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev,2020,29(7):1357-1364.
[2] Wah W, Ahern S, Evans S, et al.Geospatial and temporal variation of prostatecancer incidence[J]. Public Health,2021,190(1):7-15.
[3] Bruinsma SM, Nieboer D, Roobol MJ,et al. Risk-Based Selection for Active Surveillance:Results of the Movember Foundation's Global Action Plan Prostate Cancer Active Surveillance(GAP3) Initiative[J].J Urol,2021,206(1):62-68.
[4] 李小升,赵玉兰,陈习田,等.前列腺癌患者生存随访数据分析[J].中国病案,2019,20(11):109-112.
[5] Li B, Xin YK, Xiao G,etal.Predicting pathological subtypes and stages of thymic epithelial tumors usingDWI: value of combining ADC and texture parameters[J]. Eur Radiol,2019,29(10):5330-5340.
[6] Parker C, Gillessen S, Heidenreich A,et al. Cancer of the prostate: ESMO Clinical PracticeGuidelines for diagnosis, treatment and follow-up[J]. Ann Oncol,2015,26(Suppl5):v69-77.
[7] Pathak R, Tian J, Thacker NA,etal.Considering tumour volume for motion corrected DWI of colorectal livermetastases increases sensitivity of ADC to detect treatment-induced changes[J]. Sci Rep,2019,9(1):3828.
[8] Zhang G, Ma W, Dong H,etal. Basedon Histogram Analysis: ADCaqp Derived from Ultra-high b-Value DWI could be aNon-invasive Specific Biomarker for Rectal Cancer Prognosis[J]. Sci Rep,2020,10(1):10158.
[9] Preda L, Casale S, Fanizza M,etal.Predictive role of Apparent Diffusion Coefficient (ADC) from Diffusion WeightedMRI in patients with sacral chordoma treated with carbon ion radiotherapy(CIRT) alone[J].Eur J Radiol,2020,126(1):108933.
[10] 马培旗,翟建,魏逸,等.前列腺癌DWI、DCE-MRI参数与Gleason评分的相关性研究[J].沈阳医学院学报,2017,19(6):477-480.
[11] 赵雪梅,王啸,王利娜,等.PI-RADS v2评分、T2WI及DWI在前列腺癌的诊断与比较[J].临床放射学杂志,2018,37(11):1879-1882.
[12] 王宁博.1.5T磁共振多b值DWI及ADC值定量分析在前列腺癌与前列腺增生诊断的价值研究[J].中国CT和MRI杂志,2020,18(5):35-37.
[13] 姚韧寰,王红梅,胡敏,等.前列腺癌ADC值与血清IL-6、VEGF、PSA的相关性分析[J].现代肿瘤医学,2019,27(10):1757-1760.
[14] Yin JD, Song LR, Lu HC,etal.Prediction of different stages of rectal cancer: Texture analysis based ondiffusion-weighted images and apparent diffusion coefficient maps[J]. World JGastroenterol,2020,26(17):2082-2096.
[15] 牟东景,漆静,丁理.MR扩散加权成像ADC值与子宫内膜癌病理分化程度的相关性研究[J].临床和实验医学杂志,2019,18(2):192-195.
[16] 翁晓燕,蒋恒,季立标,等.IVIM参数与ADC值评估直肠腺癌分化程度的比较[J].磁共振成像,2020,11(7):535-539.
[17] Allarakha A, Gao Y, Jiang H,etal.Predictive ability of DWI/ADC and DCE-MRI kinetic parameters in differentiatingbenign from malignant breast lesions and in building a prediction model[J]. DiscovMed,2019,27(148):139-152.
[18] 张勇.1.5 T MR扩散加权成像对前列腺癌诊断价值及其ADC值与Gleason评分、肿瘤标志物的相关性分析[J].广西医科大学学报,2017,34(7):1037-1040.
[19] 魏逸,翟建.DWI在前列腺癌诊断中的价值及其ADC值与Gleason评分相关性研究[J].皖南医学院学报,2017,36(2):165-169.
[20] Yang DD, Chen MH, Wu J, et al. The risk of death fromprostate cancer in men with Gleason score 3+4 prostate cancer treated usingbrachytherapy with or without a short course of androgen deprivationtherapy[J]. Urol Oncol,2022,40(1):6.e21-6.e27.
