孤立性肺病灶(solitary pulmonary lesions, SPLs)的良惡性鑒別對于有效指導治療決定與預測預后至關重要。在惡性SPLs病例中主要為非小細胞肺癌，其中肺腺癌(adenocarcinoma, AC)和鱗狀細胞癌(squamous cellcarcinoma, SCC)是最常見的亞型，患者的5年總生存率分別為79%和47%。PET-CT作為常規診斷SPLs的有效方法，可提供代謝形態學參數診斷原發與轉移性病變，但是對于高分化肺癌與良性炎性結節存在一定的誤診率。PET/MR可以提供豐富的軟組織對比、功能成像及PET信息，在非小細胞肺癌的診斷與分期過程中具備更高的診斷精度。
王梅云主任團隊的方婷和孟楠等研究者比較了酰胺質子轉移加權成像(Amide proton transfer weighted imaging, APTw)、體素內不相干運動(Intravoxel incoherent motion, IVIM) 和PET顯像在鑒別良性與惡性SPLs以及區分亞型上的效能。AC和SCC在腫瘤免疫譜中的表達亞型有所不同。因此,早期病理類型的診斷和干預措施的實施對非小細胞肺癌患者的預后尤為重要。
APTw是一種對交換敏感的分子MRI技術，被用于乳腺癌與肺癌的良惡性鑒別診斷;IVIM可以利用多b值數據和IVIM模型估計組織的灌注與擴散效應，并將其區分開來，這些參數對疾病評估尤其是腫瘤方面具有較大的應用價值;18F-FDG PET是目前臨床上最常用的評估SPL的方法，并能有效區分腺癌與鱗狀細胞癌亞型。本研究的主要目的是綜合評估APTw、IVIM及PET成像在SPL評估及亞型分類上的診斷效力。
研究對95位患者，其中78例為惡性SPL(48例AC患者和17個SCC患者)，17例良性SPL行PET/MR掃描，其中MR掃描協議包含T2WI、APTw及IVIM。經過處理，APTw得到MTRasym;IVIM得到真實擴散系數(D)、偽擴散系數(D*)、灌注分數(f);PET圖像得到SUVmax，并分別對數據進行一致性分析、參數比較、ROC分析、Pearson相關分析。
圖1(a–h)一名66歲男性患者，左肺鱗狀細胞癌(SCC)(a)為D偽彩圖，D=0.948*10-3 mm2/s;(b)為f偽彩圖，f=22.9%; (c)為D偽彩圖，D*=115.01* 10-5mm2/s; (d)為T2WI; (e)是蘇木精-伊紅(H&e)染色圖像，確認該SPL為SCC; (f)是SUV圖和衰減校正圖的融合圖像，SUVmax=6.6; (g)是B0圖;(h)是MTRasym圖，該病灶MTRasym值為0.68%。
研究結果表明， 惡性SPLs組與良性SPLs組相比，MTRasym和SUVmax顯著升高，D顯著降低;與AC組相比，SCC組的MTRasym和D顯著降低，SUVmax顯著升高。這三種方法的結合在鑒別惡性和良性SPL方面顯示出比任何單個方法更高的診斷效率。
表1 惡性和良性SPLs組之間以及SCC和AC之間的參數差異
研究對78例肺腺癌確診且IHC檢測Ki-67表達患者行18F-FDG PET/MR掃描，MR掃描序列包括T1WI、T2WI、多b值DWI。通過后處理獲得DWI衍生參數，即表觀擴散系數(ADC)、真實擴散系數(D)、偽擴散系數(D*)、灌注分數(f)、擴散不均勻性指數(α)和分布擴散系數(DDC);和PET衍生參數，即最大標準攝取值(SUVmax)、代謝腫瘤體積(MTV)、總病變糖酵解體積(TLG)，并分析PET衍生參數與DWI衍生參數之間的相關性。
圖2：68歲男性肺腺癌患者(a) DWI原始地圖(b=1000)(b–g)軸向D、f、D*、α、DDC、ADC偽彩色圖像，顯示右下肺腫塊(白色箭頭)，D=1.156* 10 -3 mm2/s，f=15.93%，D*=60.14*10-3 mm2/s，α=0.788 mm2/s，DDC=1.526-3mm2/s，ADC=1.246-3mm2/s(h) PET和MRI融合圖，SUVmax=13.2g/cm3，MTV=42.67 g/cm3，TLG=351.8 cm3;(i)Ki-67免疫組化標記顯示約90%的細胞核染色呈陽性(放大400倍)
研究結果表明，高Ki-67PI組與低Ki-67 PI組的SUVmax、MTV、TLG、ADC、D和DDC值存在顯著差異。D值、SUVmax和MTV可獨立預測Ki-67 增殖狀態。D、SUVmax和MTV組合的ROC曲線下面積最大，明顯大于單獨DDC、SUVmax、MTV或TLG的AUC值。灌注分數與SUVmax、MTV或TLG無相關性。
圖3：肺腺癌高Ki-67 PI組和低Ki-67 PI組PET衍生參數(SUVmax、MTV、TLG)和MRI衍生參數(ADC、D、f、D*、DDC、α)的比較(a)高Ki-67 PI組和低Ki-67 PI組之間的ADC比較(b)高Ki-67 PI組和低Ki-67 PI組之間的D比較(c)高Ki-67 PI組和低Ki-67 PI組之間f的比較(d)高Ki-67 PI組和低Ki-67 PI組之間的d*比較(e)高Ki-67 PI組和低Ki-67 PI組之間α的比較(f)高Ki-67 PI組和低Ki-67 PI組之間的DDC比較(g)高Ki-67 PI組和低Ki-67 PI組之間SUVmax的比較(h) 高Ki-67 PI組和低Ki-67PI組MTV的比較(i)高Ki-67 PI組和低Ki-67 PI組之間TLG的比較。
圖4: ROC分析顯示ADC、D、DDC、SUVmax、MTV和TLG對預測Ki-67 PI的診斷有積極作用(a)ADC、D和DDC的ROC曲線用于預測Ki-67 PI(b)SUVmax、MTV和TLG的ROC曲線用于預測Ki-67 PI
一體化PET/MR在肺癌的診斷與分型中可以一站式提供豐富的包括腫瘤代謝(SUV值)以及MR多參數信息在內的代謝和組織信息用于病灶的檢出及定性。同時，又能較為豐富的提供腫瘤內部及周圍組織細節信息，為臨床診斷提供堅實、充分的影像學依據，有助于病變的一站式診斷。
