骨癌仍然是妇科肿瘤学中最严峻的挑战之一,在临床症状明显前往往已经进入后期阶段。 晚期诊断的存活率低于50%,而早期诊断的存活率超过90%,因此有效早期检测的必要性显而易见。 从医学影像中提取的生物标记 — — 成像生物标记 — — 正在成为识别卵巢恶性疾病的强大工具,在早期、非入侵性以及越来越精确的情况下。 文章探讨了在与卵巢癌作斗争中成像生物标记的当前状态、临床应用和未来前景。

什么是成像生物标记?

成像生物标志是来自反映基本生物过程、疾病存在或治疗反应的医学成像模式的可测量特征。 与依赖主观视觉评估的常规成像解释不同,生物标志提供了数量或半量化的可随时间跟踪的测量标准。在卵巢癌中,这些生物标志可以分为以下几类:

  • 结构生物标志:[大小,形状,边距不规则,存在固体成分,页岩预测,以及囊状复杂.
  • 功能生物标记:血液流动(Doppler指数),输注参数,扩散度量度(明显扩散系数,ADC),以及代谢活性(来自PET/CT).
  • Texture 基体生物标记:[] 可能反映肿瘤异质性的像素强度(辐射学特征)的空间规律.

通过北美放射协会的生物标志数量联盟等举措,这些生物标志的标准化是确保跨机构和扫描平台可复制的关键。

骨癌检测关键成像技术

横断面超声波(TVUS)

TVUS是评估卵巢质量的第一线成像模式。高频探测器提供了详细的形态评估。增加颜色和光谱多普勒可以测量血管抗药性指数;低抗药性(<0.4”)往往与恶性有关。Contrast-enhanced超声波(CEUS)通过评估微血管输血模式进一步改善了特征。TVUS是广泛可得的,成本效益高,安全,但其性能取决于操作技能和病人身体习惯。

磁共振成像法(MRI)

核磁共振具有较高的软质对比和多行星能力,关键序列包括T2 ⁇ 加权成像(评估囊肿含量和固体组织)、动态对比-增强核磁共振用于输水参数、扩散-加权成像(DWI)通过ADC量化细胞密度、MR分光学用于代谢剖析、基于核磁共振的评分系统(O ⁇ RADS MRI)已经得到验证,以分解在腺损伤中出现不良风险的风险。ADC值尤其有希望:恶性损伤通常显示ADC比良性细胞低得多,反映出高细胞肿瘤组织中的扩散有限。

计算图谱( CT)

由于盆腔软质分解有限,CT主要用于中转和后续,而不是早期检测,但双重能量CT可以提供材料分解和碘浓度图,提供功能信息,辐射照射和静脉对比风险限制了其作为筛选工具的使用,CT对于检测腹膜扩散和评价治疗反应仍然很宝贵。

透视仪/透视仪(PET/CT)

PET/CT使用18F ⁇ FDG测量葡萄糖代谢. 高FDG摄入量(标准化摄入值,SUV)在恶性损伤中很常见,但假阳性可以与炎症或良性肿瘤(如皮肤瘤)发生. 更具体的射电杆菌针对叶酸受体α,内酯,或CA ⁇ 125抗原正在调查中,可能增强特异性.

特定肿瘤成像生物标记

口腔生物标记

简单的囊肿(薄膜、无肾脏、无固体成分)几乎总是良性的。 恶性特征包括厚的不规则的沉积、固体结核或石膏预测以及灰烬。 OQRADS分类系统将这些发现标准化为五个风险类别,并附有相应的管理建议。 比如,一个具有固体成分的多分子囊肿(OQARDS 4) , 包含50 — — <95% risk of malignancy. Combining morphologic assessment with Doppler flow patterns increases diagnostic accuracy to > 90%的专用中心。

多普勒血液流动指数

恶性肿瘤往往表现出高速度、低韧性流动,因为新血管化。 抗性指数(RI)和脉冲指数(PI)是从固态成分或静脉作用的动脉波状中测得的。 恶性肿瘤(RI ) 和 PI 1.0 表明恶性。 但是,正常的细胞细胞细胞也显示出较低的抗性,因此必须考虑相对于月经周期的扫描时间。

传播-加权成像(DWI)和ADC

由DWI得出的ADC值反映了水的流动性。细胞性高的恶性损伤限制了扩散,导致ADC降低。 元分析报告,利用ADC阈值区分恶性和良性肾上腺损伤的集合敏感性为92%,特异性为86%。 ADC也是潜在的预测生物标志;降低预处理ADC可能预测化疗反应不良。

放射和纹理分析

放射素从医学影像中提取了数百种定量特征——史图、形状、纹理、波浪——并应用机器学习来识别人类眼中看不见的规律。 最近的研究表明,从T2 ⁇ 加权核磁共振中提取的放射素特征可以区分出侵袭性上皮卵巢癌的边缘,其精确度超过85%。 这些模型与临床变量(CA−125,年龄)相结合,超过了常规分数。

临床应用和融合

风险分级和筛选

成像生物标记是OQRADS系统的组成部分,该系统帮助放射学家沟通风险并指导下一步(重复成像、核磁共振或手术),对于高危妇女(BRCA突变载体、家族历史)来说,每年使用CAX125的TVUS仍然是许多准则的标准,尽管敏感性有限,多参数的MRI与生物标记可以改善早期病情的检测(FIGO IXII)。 联合王国对骨癌筛查的协作试验显示,通过多模式筛查(TVUS+CAX125),死亡率下降,但具体性是次优的。 将定量成像生物标记结合起来可以减少假XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

监测治疗对策

在新朱凡特化疗期间,ADC的变化,输注参数,肿瘤大小是早期反应指标. ADC(不扩散限制)的上升往往先于减大小. PET/CT可以比解剖变化更早发现代谢反应. 这些生物标记器帮助识别非响应者,从而能够及时切换到替代的治疗方法.

生物标志联合面板

单成像生物标志没有一种完全敏感或具体的。 结合成像特征和血清生物标志(CA−125, HE4, ROMA指数)的多变量模型在一些研究中显示曲线(AUC)下面积超过0.95。 例如,一项将O−RADS类、ADC值和CA−125结合的研究实现了94%的敏感度,以及97%的特异性检测卵巢癌。

优点和限制

优点

  • 无辐射风险的不可侵入性和可重复性(超声波、核磁共振)。
  • 与主观印象相比,客观的量化减少了观察者之间的差异。
  • 可以在临床症状出现前数年检测临床前的变化.
  • 个人化风险评估和治疗监测的潜力。

限制

  • 缺乏各中心标准化采购和加工后协议。
  • 扫描器之间的变异性影响定量值(例如ADC、SUV)。
  • 费用高昂,而且检测的先进技术(DCE-MRI、PET/CT)有限。
  • 在一些损伤类型(如皮肤瘤、内分泌瘤)中,良性特征和恶性特征之间的重叠。
  • 在常规临床收养前需要大批鉴定组。

未来方向

人工智能和深层学习

AI模型可以将成像生物标记与临床数据结合,自动分解肿瘤,预测恶性。 在TVUS图像上接受过培训的神经网络在初步研究中已经实现了AUC>0.90。 未来的AI工具可以将多参数核磁共振、放射学和基因组学结合到全面的“放射基因组”方法中。 挑战仍然是对大型、多样化的数据集进行注释,并确保各人群的通用性。

小说图像代理商

定向对比剂,如与叶酸受体α(在上位细胞卵巢癌中过度表达)或基质金属蛋白质的结合剂,正在开发中。 这些分子成像剂可以提供高度具体的生物标记信号,从而可以检测微镜植入物和早期复发。 使用定向微泡的超声分子成像也正在调查中。

液体生物物理整合

将成像生物标记与循环肿瘤DNA(ctDNA),循环肿瘤细胞或外观微生物RNA相结合,可以创建一个多模式监测平台。 比如,一个阳性CtDNA结果可能会促使早期的核磁共振进行专门的放射分析,有可能在常规成像数月前再次出现。

标准化和审定

大型多中心试验(如欧洲COVIRA研究)正在积极验证ADC阈值、放射学签名和机器学习模型。 开发用于生物标记提取的幽灵标准和开源软件对于临床翻译至关重要。 监管机构正在日益认识到成像生物标记是药物试验的终点。

结论

成像生物标志正在将卵巢癌早期发现的景观从反应性、症状驱动的方法转变为主动、量化的模式。 尽管标准化和鉴定方面的挑战依然存在,但是先进成像技术、人工智能和多基因组数据的整合具有巨大潜力。 随着这些工具的成熟,它们保证将诊断窗口转移到更早期、更可治疗的阶段 — — 最终改善面临这种毁灭性疾病的妇女的生存和质量。

进一步阅读,见美国放射学院的O ⁇ RADS分类[,NCI筛选概览,以及最近ADC在放射学上对肾上腺损伤的分析。 ]