Computed Tomography Radiomics to Preoperatively Predict Regional Lymph Node Metastasis of Resectable Adenocarcinoma of the Esophagogastric Junction
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摘要:
目的：研发并验证基于可切除性食管胃结合部腺癌（AEG）原发肿瘤及淋巴结（LN）的双区域CT影像组学模型及影像组学（AEG+LN）−临床联合模型，并探讨其术前诊断区域淋巴结状态的可行性。方法：回顾性地收集来自中心1和中心2的270例经术后病理证实为AEG的患者，其中来自中心1的220例患者按7∶3随机分为训练组（n=153）和内部验证组（n=67)，来自中心2的50例患者作为外部验证组。经3D Slicer分别对原发肿瘤和LN进行感兴趣区勾画、影像组学特征提取。通过R-studio行单因素分析、LASSO和Logistic回归分析，对提取的影像组学特征进行筛选及降维，分别建立原发肿瘤、LN影像组学模型，并分别计算Radiomics score（RS）。对于临床资料，采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较定量资料，用卡方检验或Fisher概率法比较定性资料。最终建立影像组学（AEG+LN）−临床联合模型，采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）、DeLong检验等指标评价模型的诊断效能。结果：分别筛选出10个原发肿瘤和4个淋巴结最优的影像组学特征用于建立原发肿瘤和淋巴结影像组学模型。原发肿瘤T分期作为临床特征，联合AEG-RS及LN-RS建立影像组学−临床联合模型。影像组学−临床联合模型、LN及原发肿瘤模型在训练组的AUC分别为0.925、0.857和0.755，在内部验证组的AUC分别为0.897、0.836和0.716，在外部验证组的AUC分别为0.935、0.849和0.706。结论：原发肿瘤影像组学模型术前预测AEG的区域淋巴结状态的诊断效能有限，LN影像组学模型具有更好的诊断效能；AEG-RS与LN-RS联合临床特征的复合模型能进一步提高诊断效能。
Abstract:Objective: To construct and validate computed tomography (CT) radiomics models to preoperatively predict regional lymph node (LN) status of resectable adenocarcinoma of the esophagogastric junction (AEG). Methods: In total, 270 consecutive patients with AEG were enrolled in this study. Of these, 220 patients from Institution A were stratified into training (n=153) and test cohorts (n=67). The remaining 50 patients from Institution B were assigned to the external validation cohort. Within the training cohort, preoperative CT radiomics features extracted from the AEGs and LNs were used to construct the AEG and LN radiomics models, respectively; the radiomics scores (RS) of the AEGs and LNs were integrated with the clinical features to build the combined model. The predictive performances of the individual models were evaluated using the area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve. The DeLong test was used to compare the predictive performance of the models. Results: Ten AEG and four LN radiomics features were screened to develop the AEG and LN radiomics models for predicting LN status, respectively. The combined model was developed by integrating AEG-RS and LN-RS with cT-stage and it achieved higher AUROC curve values than the AEG or LN radiomics models, alone, for the training (0.925 vs. 0.755 or 0.857), test (0.897 vs. 0.716 or 0.836), and external validation (0.935 vs. 0.706 or 0.849) cohorts. The DeLong test showed that the predictive performance of the combined model was significantly superior to that of the AEG and LN radiomics models, alone, in the three cohorts (all P <0. 05), and the predictive performance of the LN radiomics model was significantly superior to that of the AEG radiomics model in the three cohorts (all P < 0.05). Conclusion: Based on the radiomics method, the combined model is effective at preoperatively evaluating the regional lymph node status of patients with AEG.
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Keywords:
- radiomics /
- tomography /
- X-ray computed /
- esophagogastric junction /
- adenocarcinoma /
- lymph node metastasis
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卵巢恶性肿瘤中上皮恶性肿瘤最常见，约占卵巢恶性肿瘤的85％～90％，主要包括浆液性囊腺癌、黏液性囊腺癌、透明细胞癌及子宫内膜样癌等[1]。由于恶性程度较高、发展快，该类肿瘤预后往往不佳[2]。同时因为缺乏特异症状和诊断方法，一般难以早期诊断，约 60％～70％ 临床确诊时已属晚期[2-3]。
目前 CT和血清肿瘤标志物CA125、HE4在其术前诊断中作用越来越突出[1]，我们通过对156例卵巢上皮肿瘤进行研究，探讨CT联合血清CA125及人附睾蛋白4（human epididymis protein 4，HE4）对卵巢上皮恶性肿瘤的诊断价值。
1. 资料和方法
1.1 研究对象
对2017年1月至2021年5月间于淄博市博山区医院、淄博市第一医院及上海中医药大学附属龙华医院金山分院诊治的156例卵巢上皮肿瘤进行研究。其中良性72例（浆液性囊腺瘤46例，浆液性乳头状囊腺瘤3例，浆液性腺纤维瘤和囊腺纤维瘤1例，黏液性囊腺瘤19例，良性子宫内膜样肿瘤2例，勃勒纳瘤1例），恶性84例，年龄26～71岁，平均年龄（51±13.5）岁。
入选标准：卵巢原发上皮肿瘤首次确诊，既往无卵巢肿瘤病史及卵巢手术史；未并发其他肿瘤，无肿瘤病史或放、化疗等治疗史；术后经病理学确诊。按国际妇产科联盟（international federation of gynecology and obstetrics，FIGO）对卵巢上皮恶性肿瘤的分期[4]，84例恶性肿瘤中Ⅰ期15例，Ⅱ期21例，Ⅲ 期37例，Ⅳ 期11例。其中浆液性囊腺癌61例、黏液性囊腺癌16例、子宫内膜样腺癌5例、透明细胞癌2例。156例病例为连续收集，入组路线图见图1。
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图 1 156例卵巢上皮肿瘤病例入组路线图Figure 1. Enrollment diagram of 156 cases of ovarian epithelial tumors1.2 血清CA125及HE4检测
全部病例清晨采集空腹静脉血约5 mL，自然抗凝后以3000 r/min离10 min，取上清液采用酶联免疫吸附法测定血清中HE4和CA125水平，检测试剂盒购自北京中杉金桥生物有限公司，具体检测步骤严格按照试剂盒说明书进行操作。
血清CA125和HE4参考值分别设定为0～35 U/mL和0～72 pmol/L，血清CA125>35 U/mL为阳性，≤35 U/mL为阴性；血清HE4高于72 pmol/L为阳性，≤72 pmol/L为阴性。
1.3 CT检查及诊断
采用GE Light Speed 64排CT及Siemens Definition 64排CT进行检查。层厚5 mm，间隔5 mm，扫描范围从膈上至耻骨联合水平，每例均行平扫及动脉、静脉期增强扫描。采用高压注射器经肘静脉注射非离子对比剂碘海醇（300 mgI/mL）80～100 mL，注射流率3 mL/s，注射对比剂后30 s和55 s后分别行动脉期、静脉期扫描。
由两位高年资CT医师共同进行诊断，参照周康荣等[4]诊断卵巢上皮性恶性肿瘤标准，根据病变的部位、数目、形态、大小、密度、边界、强化特点、与周围结构的关系及腹、盆腔积液等改变进行诊断及分期。
1.4 统计学处理
根据最终病理诊断结果，对CT、血清CA125、HE4及联合诊断的结果进行统计学分析。采用SPSS 20.0软件，计数资料采用（％）表示，组间比较采用χ
${}^2 $ 检验，P<0.05具有统计学意义。2. 结果
血清CA125、HE4水平在卵巢上皮良、恶性肿瘤组中阳性率的比较详见表1，结果显示恶性组血清CA125及HE4阳性率均显著高于良性组。
表 1 血清CA125、HE4在卵巢上皮良、恶性肿瘤组中阳性率的比较Table 1. Comparison among positive rates of serum CA125 and HE4 in benign and malignant ovarian epithelial tumors分组 CA125 HE4 恶性肿瘤组（n=84） 85.71％（72/84） 80.95％（68/84） 良性肿瘤组（n=72） 38.89％（28/72） 22.22％（16/72） χ${} ^2$ 36.94 53.81 P 0.000 0.000 CT、血清CA125、HE4单独及联合应用对卵巢上皮恶性肿瘤的诊断结果比较显示CA125诊断的灵敏度高于HE4，HE4诊断特异度高于CA125，CA125联合HE4诊断的准确率高于CT；CT+CA125+HE4诊断准确率高于单独CT或肿瘤标志物诊断（表2），部分病例CT图像见图2～图5。
表 2 CT、血清CA125、HE4单独及联合应用对卵巢上皮恶性肿瘤的诊断结果比较Table 2. Comparison among the diagnostic results of CT, serum CA125, HE4 alone and combination application in epithelial ovarian cancer诊断项目 灵敏度/％ 特异度/％ 阳性预测值/％ 阴性预测值/％ 准确率/％ CA125 85.71a 61.11 72.00 78.57 74.36 HE4 80.95 77.78b 80.95b 77.78 79.49b CA125+HE4 90.48c 83.33c 86.36c 88.24c 87.18c CT 83.33 80.56 83.33 80.56 82.05 CT+CA125+HE4 95.24d 88.89d 90.91d 94.18d 92.31d χ2 9.86 18.59 12.99 9.99 21.30 P 0.043 0.001 0.011 0.041 0.000 注：a-高于HE4；b-高于CA125；c-高于CA125、HE4及CT；d-高于CA125、HE4、CA125+HE4及CT。 ![]()
图 2 46岁女性，右侧卵巢黏液性囊腺癌Figure 2. A 46-year-old female, mucinous cystadenocarcinoma in the right ovary![]()
图 3 70岁女性，右侧卵巢浆液性囊腺癌Figure 3. A 70-year-old female, serous cystadenocarcinoma in the right ovary![]()
图 4 43岁女性，左侧卵巢透明细胞癌Figure 4. A 43-year-old female,clear cell carcinoma in the left ovarian![]()
图 5 55岁女性，右侧卵巢子宫内膜样腺癌Figure 5. A 55-year-old female, endometrioid adenocarcinoma in the right ovarian3. 讨论
卵巢恶性肿瘤致死率居女性生殖系统恶性肿瘤之首[4]。该类肿瘤主要包括上皮细胞来源恶性肿瘤、性索间质来源恶性肿瘤、生殖细胞来源恶性肿瘤及转移性肿瘤，其中绝大多数为上皮细胞来源，以浆液性囊腺癌最为多见，其他尚有黏液性囊腺癌、透明细胞癌及内膜样腺癌、未分化癌等[5-6]。由于恶性肿瘤5年生存率由发病早期的90％ 下降至晚期的25％～30％，因而及时确诊并积极治疗是改善预后、延长生存的关键[6-7]。
CA125是一种高分子质量的糖蛋白，作为目前妇科应用最广泛的肿瘤标志物，主要存在于间皮细胞组织、苗勒管上皮、间皮细胞及苗勒管衍生物发生的肿瘤中，如卵巢上皮癌、输卵管癌、子宫内膜癌、宫颈腺癌及间皮细胞癌等[8-9]。约85.0％ 的晚期卵巢癌血清CA125升高，手术后和化疗奏效时水平下降，肿瘤复发会再度升高，因此广泛应用于卵巢上皮恶性肿瘤的临床诊断、疗效观察与监测[10-11]。其不足之处在于特异度不高，正常排卵期、子宫内膜异位症、子宫肌瘤、盆腔炎、卵巢过度刺激综合征、以及非卵巢癌的恶性肿瘤如肺癌、胃癌等状况下也会升高，导致假阳性；同时CA125在早期卵巢癌表达率较低，对浆液性癌以外恶性肿瘤如黏液性癌等的检出率也较低[8,11]。
本研究中CA125诊断的灵敏度较高，达到85.70％，但特异度、阳性预测值、阴性预测值及诊断准确率均较低，也说明单独应用CA125并不适合卵巢癌的筛查及早期诊断。
HE4是一种人附睾分泌蛋白，在卵巢癌组织中表达水平明显升高，但在正常卵巢组织中一般不表达，在癌旁组织和良性肿瘤中有低水平的表达，因而是鉴别卵巢癌的新型肿瘤标志物，具有简单易测、创伤性小、受干扰因素少的优势[12-13]。
HE4在鉴别卵巢肿瘤的良恶性时准确率较高，尤其是对Ⅰ期卵巢癌的敏感度明显高于CA125，不足之处在于HE4对绝经前后肿瘤的诊断效能亦不同，绝经、年龄越大往往HE4水平有所升高因而对绝经前恶性肿瘤的诊断能力更高；此外多项研究证实HE4在卵巢透明细胞癌和黏液性癌中表达率较低[10-12]，如联合CA125则能提高敏感性及特异度[14]。
本研究显示HE4诊断的灵敏度低于CA125，但特异度、阳性预测值、阴性预测值及诊断准确率均高于CA125，HE4联合CA125则具有较高的诊断效能，灵敏度、特异度及诊断准确率高于两者单独诊断。
CT技术的发展有利于显示恶性肿瘤病变本身及继发改变的细节，从而及时诊断和准确分期[15-16]。总结本组资料并复习相关文献，我们认为卵巢上皮性恶性肿瘤的CT一般具有下述特征[4,17-18]：早期主要表现为囊性或囊实性，病情发展呈囊实性或部分实性；体积较大，一般直径大于4 cm；呈多房囊腔，肿瘤囊壁及囊腔内分隔厚薄不均匀，最大可超过3 cm；增强瘤体实性部分较明显强化，囊内可见明显强化的壁结节；后期往往伴有腹、盆腔积液及周边结构侵犯、淋巴结及远处转移，有时可见到较明显的肿瘤血管及两侧卵巢同时发病。
本组CT诊断准确率为82.12％，对大部分Ⅱ期肿瘤和全部 Ⅲ、Ⅳ 期肿瘤均得以正确诊断及分期。漏诊者均为单发体积较小的Ⅰ、Ⅱ期囊性肿瘤，因为体积较小、实性成分少且强化不明显而误认为良性囊腺瘤；3例良性肿瘤因为体积较大且实性成分强化较明显而误诊为恶性。因此CT不能单独根据病灶大小、强化程度等对病灶性质进行判断。此外卵巢转移瘤和原发性肿瘤有时具有相似的CT表现，而肿瘤标志物CA125及HE4则可以一定程度上弥补CT的不足。
本组资料证实，CT联合血清CA125及HE4对卵巢上皮恶性肿瘤诊断的灵敏度、特异度及准确率分别为95.21％、88.92％ 及92.32％，明显高于单独的CT或肿瘤标志物检测。
综上所述，CT联合血清CA125及HE4对卵巢上皮恶性肿瘤的诊断具有重要价值，有利于早期诊断及准确分期，从而为临床治疗提供可靠的依据，是术前鉴别卵巢上皮肿瘤良恶性的有效组合，值得临床推广应用。
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图 1 原发肿瘤、淋巴结ROI勾画示例图
注：原发肿瘤和淋巴结ROI的勾画均在门静脉期CT图像上进行，沿着原发肿瘤和淋巴结的边缘逐层勾画ROI，选取最大截面作为ROI勾画示意图。
Figure 1. Examples of manual delineation of regions of interest of primary tumors and lymph nodes
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图 2 使用最小绝对收缩和选择算子（Lasso）回归对影像组学特征进行降维及筛选
注：（a）和（b）分别为原发肿瘤及淋巴结影像组学特征的LASSO系数分布收敛图；（c）和（d）采用10倍交叉验证法以调整正则化参数（λ），左侧虚线表示最小误差准则的λ值，右侧虚线表示1标准误差（1-SE）准则的λ值。
Figure 2. Radiomics feature selection using the least absolute shrinkage and selection operator method
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图 3 观察者1与观察者2组间一致性分析
Figure 3. Reproducibility analysis of the extracted radiomics features between Reader 1 and Reader 2
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图 4 小提琴图用于显示Radiomics score在淋巴结阴性组和淋巴结阳性组的分布情况
注：（a）~（c）分别为Radiomics score在原发肿瘤影像组学模型训练组、内部验证组、外部验证组的分布情况。（d）~（f）分别为Radiomics score在淋巴结影像组学模型训练组、内部验证组、外部验证组的分布情况。
Figure 4. Violin plots showing the distribution of radiomics scores in lymph node positive and lymph node negative cohorts
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图 5 原发肿瘤影像组学模型、淋巴结影像组学模型与影像组学−临床特征联合模型的Delong检验
注：（a）~（c）分别为训练组、内部验证组、外部验证组中原发肿瘤影像组学模型、淋巴结影像组学模型与影像组学−临床特征联合模型的相互比较。
Figure 5. DeLong tests of the primary tumor radiomics model, the lymph node radiomics model, and the combined model
表 1 食管胃结合部腺癌淋巴结转移阳性组与阴性组的临床资料
Table 1 Clinical data of lymph node positive and lymph node negative groups in patients with adenocarcinoma of the esophagogastric junction
变量 训练组（n=153） P 内部验证组（n=67） P 外部验证组（n=50） P LN−（n=58） LN+（n=95） LN−（n=26） LN+（n=41） LN−（n=19） LN+（n=31） 性别，n（%） 女性 11（19.0%） 28（29.5%） 0.148 6（23.1%） 10（24.4%） 0.442 3（15.8%） 6（19.4%） 0.750 男性 47（81.0%） 67（70.5%） 20（76.9%） 31（75.6%） 16 84.2%） 25（80.6%） 年龄/岁（均数±标准差） 67.59±7.47 69.46±6.48 0.103 66.81±11.68 70.02±6.92 0.161 67.36±8.50 66.84±8.00 0.035 T分期，n（%） cT1 17（29.3%） 1（1.1%） < 0.001 8（30.8%） 0 < 0.001 8（42.1%） 0 < 0.001 cT2 12（20.7%） 6（6.3%） 9（34.6%） 3（7.3%） 7（36.8%） 6（19.4%） cT3 29（50.0%） 79（83.2%） 9（34.6%） 34（82.9%） 4（21.1%） 21（67.7%） cT4 0 9（9.5%） 0 4（9.8%） 0 4（12.9%） Siewert type，n（%） Ⅰ 1（1.7%） 3（3.1%） 0.199 0 0 0.176 2（10.5%） 0 0.249 Ⅱ 45（77.6%） 61（64.2%） 20（76.9%） 25（61.0%） 11（57.9%） 20（64.5%） Ⅲ 12（20.7%） 31（32.6%） 6（23.1%） 16（39.0%） 6（31.6%） 11（35.5%） 注：LN − 为阴性淋巴结组，LN+为阳性淋巴结组。 
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表 2 原发肿瘤和淋巴结筛选的影像学特征
Table 2 Detailed information of the radiomics features of the primary tumors and lymph nodes
Volume of interest Selected features Primary tumor Original_shape_Sphericity Original_shape_Maximum3DDiameter Log-sigma-1-5-mm-3D_firstorder_Skewness Log-sigma-2-0-mm-3D_firstorder_Range Log-sigma-0-5-mm-3D_gldm_DependenceNonUniformityNormalized Log-sigma-1-5-mm-3D_glszm_GrayLevelVariance Log-sigma-2-0-mm-3D_glcm_Idm Wavelet-HHL_firstorder_TotalEnergy Wavelet-LLH_gldm_LargeDependenceLowGrayLevelEmphasis Wavelet-LLH_glrlm_RunEntropy Lymph node Log-sigma-2-0-mm-3D_glrlm_ShortRunHighGrayLevelEmphasis Wavelet-HLH_glcm_DifferenceAverage Wavelet-HLH_glcm_DifferenceEntropy Wavelet-HHL_glrlm_GrayLevelVariance
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表 3 淋巴结转移阳性组与阴性组的Radiomics score
Table 3 Radiomics scores of lymph node positive and lymph node negative groups
变量 训练组（n=153） P 内部验证组（n=67） P 外部验证组（n=50） P LN−（n=58） LN+（n=95） LN−（n=26） LN+（n=41） LN−（n=19） LN+（n=31） Radiomics score，中位数（IQR） LN −0.91（−2.41，−0.23） 1.16（0.18，2.08） < 0.001 −1.49（−2.60，−0.06） 1.06（−0.08，2.24） < 0.001 −1.61（−2.89，−0.24） 0.74（−0.01，1.63） < 0.001 CA −0.55（−1.20，0.33） 0.43（−0.12，1.18） < 0.001 −0.37（−1.23，0.16） 0.25（−0.28，0.82） < 0.001 −0.38（−1.09，0.15） 0.21（−0.28，0.59） 0.005 注：LN为淋巴结，LN − 为阴性淋巴结，LN+为阳性淋巴结，IQR为四分位距，CA为原发肿瘤，P＜0.05表示具有统计学意义。
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表 4 3种模型在不同组学的诊断效能
Table 4 Predictive performance of three models for each cohort
分组 模型 AUC 准确性 敏感性 特异性 F1-score 训练组 影像组学−临床特征联合模型 0.925 0.836 0.873 0.800 0.842 淋巴结影像组学模型 0.857 0.805 0.811 0.800 0.806 原发肿瘤影像组学模型 0.755 0.689 0.716 0.663 0.697 内部验证组 影像组学−临床特征联合模型 0.897 0.780 0.780 0.780 0.780 淋巴结影像组学模型 0.836 0.756 0.756 0.756 0.756 原发肿瘤影像组学模型 0.716 0.610 0.537 0.683 0.579 外部验证组 影像组学−临床特征联合模型 0.935 0.838 0.741 0.935 0.821 淋巴结影像组学模型 0.849 0.774 0.742 0.806 0.767 原发肿瘤影像组学模型 0.706 0.661 0.613 0.710 0.644
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