赵希彤，么金龙

（中国医科大学1.附属第四医院胸外科；2.第93期临床医学系，沈阳 110032）

扩散加权磁共振成像及表观扩散系数在肺癌组织学诊断中的作用

赵希彤1，么金龙2

（中国医科大学1.附属第四医院胸外科；2.第93期临床医学系，沈阳 110032）

目的探讨扩散加权磁共振成像（DWI）在肺癌诊断中的作用，并通过表观扩散系数（ADC）来探索肺癌的组织学特征。方法 对32名肺癌患者施行DWI检查，计算出ADC值。采用图像处理软件WinRoof得出肿瘤细胞密度及肿瘤细胞数，通过数据分析ADC与肺癌病理型、肿瘤细胞密度等之间的关系。结果 肺腺癌和鳞状细胞癌的ADC值分别为（1.325±0.200）×10-3mm2/sec和（1.102±0.231）×10-3mm2/sec。腺癌ADC值明显高于鳞状细胞癌（P＜0.05）。腺癌和鳞状细胞癌的肿瘤细胞密度分别为（0.354±0.066）和（0.609±0.113），腺癌肿瘤细胞密度明显低于鳞状细胞癌（P＜0.0001）。腺癌和鳞状细胞癌的肿瘤细胞数分别为（795.0±254.1）和（989.3±337.5），鳞状细胞癌肿瘤细胞数似乎高于腺癌，但无统计学意义（P＞0.05）。ADC值与肿瘤细胞密度之间有明显负相关（相关系数r=0.568），但未发现与肿瘤细胞数有相关。肺癌有无坏死，其ADC值有统计学意义（P＜0.05）。结论ADC是评价肺癌组织类型的有效方法，并且可以很大程度代表肿瘤细胞密度。

肺癌；扩散加权磁共振成像；表观扩散系数；肿瘤细胞密度

肺癌是最常见的恶性肿瘤之一，且死亡率很高。随着影像学诊断技术的发展，肺癌诊断率明显提高，但肺癌仍然是低诊断率的癌症之一。对于非小细胞肺癌，即使在IA期也有近20%的患者已有淋巴结转移［1］。最近，肺癌的扩散加权磁共振成像（diffusion-weighted magnetic resonance imaging，DWI）已经在临床上应用，提高了肺癌的诊断率［2，3］。

DWI主要利用了生物组织中的水质子的无规则运动，即所谓的布朗运动［4］。通过使用扩散敏感序列，这种运动会引起质子自旋的位相弥散，从而导致信号衰减［5］。这种信号衰减可以通过计算表观扩散系数（apparent diffusion coefficient，ADC）来量化。ADC很大程度上取决于水的微环境下的扩散屏障的存在，即细胞膜和大分子［6］，并且在固体组织中受细胞核-浆比和细胞密度的影响［3］。它是评价不同组织扩散特征的定量指标，并能鉴别肿瘤组织型和区分肿瘤病理分期［7］。

本研究的目的就是通过DWI计算ADC值，来探明肺癌的相关组织学特征。

1 材料与方法

1.1 病人

2009年4 月至2010年2月，32名病理证实为肺癌的患者行DWI检查。患者平均年龄69岁（54～80岁）。其中腺癌22例，鳞状细胞癌10例。手术前均未发现转移，且均施行根治切除。

1.2 磁共振成像

图像均来自于一台1.5T超导磁扫描（Magnetom Avanto；Siemens，Erlangen，Germany）。常规磁共振（magnetic resonance imaging，MRI）和 DWI均通过同样程序得到。全部MRI图像由一个有20年工作经验，完全不了解患者临床数据的放射科医师分析。DWI数据通过病变ADC值进行半定量评价。在每一张单独的ADC图上，肿瘤被尽可能大的标识圈画出来，并得出其ADC值，此即感兴趣区域（regions of interest，ROIs）。测量重复3次，得出其平均ADC值。

1.3 组织学因子的分析

应用图像分析软件 WinROOF（ver6.1，Mitani Corporation，Tokyo，Japan），得出全部 32例肺癌患者肿瘤细胞密度和肿瘤细胞数。病理标本切片HE染色，光学显微镜200倍分析。每张切片由随机选取5个视野。同一视野中肿瘤细胞核所占区域面积与该视野标本全体的面积的比值被计算出来，每张切片5个视野的比值的平均值即被看作肿瘤细胞密度，同时计算肿瘤细胞数。

1.4 统计学分析

统计学分析采用软件StatView（ver5.0，SAS Institute Inc.，Cary，NC，USA）。通过计算 Spearman 等级相关系数来评估ADC与肿瘤细胞密度及肿瘤细胞数之间的相关性。全部数据以±s表示。P＜0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

肺癌的平均ADC值如下：腺癌（1.325±0.200）×10-3mm2/sec，鳞状细胞癌（1.102±0.231）×10-3mm2/sec。腺癌的ADC值明显高于鳞状细胞癌（P＜0.05）。肺癌肿瘤细胞密度如下：腺癌（0.354±0.066），鳞状细胞癌（0.609±0.113）。腺癌肿瘤细胞密度明显低于鳞状细胞癌（P＜0.0001）。肿瘤细胞数如下：腺癌（795.0±254.1），鳞状细胞癌（989.3±337.5），鳞状细胞癌的肿瘤细胞数高于腺癌，但无统计学意义（P＞0.05）（表 1）。

表1腺癌与鳞状细胞癌的A D C值、肿瘤细胞密度和肿瘤细胞数T a b.1A D C，t u mo r c e l l u l a r i t y a n d t h e n u mb e r o f t u mo r c e l l s b e t w e e n a d e n o c a r c i n o ma a n d s q u a mo u s c e l l c a r c i n o ma ADC（10－3mm2/sec） Densensity of cell Number of caucinoma cell Adrencarcinoma 1.325±0.200 0.354±0.066 795.0±254.1Squamous cell carcinoma 1.102±0.231 0.609±0.113 989.3±337.5Pvalue ＜0.05 ＜0.0001 0.08

在ADC值与肿瘤细胞密度之间发现有明显负相关（相关系数r=0.568，图1），在ADC与肿瘤细胞数及切除肿瘤直径之间未发现明显相关。

在32例肺癌中，有9例伴有坏死。伴有坏死的肺癌，其ADC明显低于不伴有坏死的肺癌（P＜0.05）。

3 讨论

DWI最大优点是该技术可以将恶性病变显示为具有高对比度的高信号；同时它可以提供一个量化的生理参数ADC值，不同的细胞结构表现出不同的ADC值，同样ADC值又可以判定组织类型和组织特征。

肿瘤细胞密度是肿瘤组织中一个给定区域的肿瘤细胞数，它是影响肿瘤中微观水扩散的重要因素，因为在组织中一个给定区域，它决定了细胞外到细胞内空间的比率。研究显示，细胞内外水分子的扩散速度是不同的，在细胞内，由于膜组织的存在，扩散速度相对慢［8］。因此，作为组织扩散特征量化表达的ADC，就与细胞内外成分的比例密切相关，细胞密度越高，细胞外空间密度越低，从而限制了水的扩散。反之，细胞密度低的区域水分子的扩散相对较快。文献报道，相对于高分级胶质瘤，低分级胶质瘤倾向表现更高的ADC。ADC与肿瘤细胞密度的关系在乳腺癌，子宫颈癌，前列腺癌中进行了相关研究［7，9，10］，结果均显示 ADC 与肿瘤细胞密度呈负相关，本研究结果表明ADC与肺癌肿瘤细胞密度之间亦存在负相关，但本研究未发现ADC和肿瘤细胞数之间具有相关性，ADC是否与恶性肿瘤均具有负相关性，仍需更深入更广泛的研究。

在本研究中，我们发现鳞状细胞癌的肿瘤细胞密度明显高于腺癌，而且细胞数亦有高于腺癌的趋势，但尚无统计学意义，可能与样本含量的多少有一定的关系。而腺癌的ADC值则明显高于鳞状细胞癌，从组织学上看，腺癌典型的生长方式为代替生长，圆柱形肿瘤细胞沿着已经存在的肺泡壁生长，底层结构基本保存，而鳞状细胞癌则表现为大的团块状生长方式，因此，腺癌的肿瘤细胞密度应该低于鳞状细胞癌，而ADC值应该高于鳞状细胞癌。这提示ADC的测量具有潜在的能力，可以鉴别肺癌的组织类型。

肺癌的ADC值不仅受肿瘤细胞密度影响，还受其他因素影响，我们的研究结果显示，伴有坏死的的肺癌，其ADC值明显低于不伴有坏死的肺癌。目前认为在具有密集扩散障碍的肿瘤组织中，ADC应该低于那些具有较少扩散障碍的组织，如坏死［18］，这表明伴有坏死的恶性肿瘤其ADC值应该高于不伴有坏死的恶性肿瘤，在我们的研究中，伴有坏死的病例几乎都是鳞状细胞癌，而鳞状细胞癌本身具有低ADC值，这在一定程度上抵消了坏死对ADC的影响。因此我们推测，肺癌的病理类型和细胞密度对ADC的影响要大于坏死对其的影响，然而，为了澄清影响肺癌ADC值的因素，还需要进一步的研究。

总之，对于描述肺癌特征，ADC是一个重要的参数，相对于腺癌，鳞状细胞癌更倾向于拥有较低的ADC值，这在某种程度上提供了一种可以鉴别肺癌病理类型的方法，尽管目前看来依靠ADC值来精确估计病理类型还有些困难。我们的结果还提示ADC值与肿瘤细胞密度之间存在负相关，这也暗示肺癌ADC的测量可以代表肿瘤细胞的密度。尽管目前DWI及ADC刚刚开始应用于肺癌的临床诊断，但作为诊断肺癌的辅助手段之一，其对于肺癌的病理类型、分期、预后等的评估具有很大的潜力。

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（编辑孙宪民，英文编辑刘宝林）

The Role of Diffusion-weighted Magnetic Resonance Imaging and Apparent Diffusion Coefficient on Histologic Diagnosis of Lung Cancer

ZHAO Xi-tong1，YAO Jin-long2
（1.Department of Thoracis Surgery，The Forth Affiliated Hospital，China Medical University，Shenyang 110032，China；2.The 93th Class，Faculty of Clinical Medicine，China Medical University，Shenyang 110001，China）

ObjectiveTo determine the role of diffusion-weighted magnetic resonance imaging （DWI）of lung cancer and investigate the tissue characterization by using apparent diffusion coefficient（ADC）.MethodsDWI was undergone in thirty-two patients with lung cancer and ADC value was calculated.Tumor cellularity and the number of tumor cells in the field were obtained by using software WinROOF.The correlation between ADC value and pathology or tumor cellularity was analyzed.ResultsADC value for lung cancer was 1.325±0.200×10-3mm2/sec and 1.102±0.231×10-3mm2/sec for adenocarcinoma and squamous cell carcinoma，respectively.ADC of adenocarcinoma was significantly higher than that of squamous cell carcinoma（P ＜ 0.05）.Tumor cellularity was 0.354±0.066and 0.609±0.113for adenocarcinoma and squamous cell carcinoma，respectively.Tumor cellularity of adenocarcinoma was significantly lower than that of squamous cell carcinoma （P ＜0.0001）.The number of tumor cells was 795.0±254.1and 989.3±337.5for adenocarcinoma and squamous cell carcinoma，respectively.The number of tumor cells of squamous cell carcinoma seemed to be higher than that of adenocarcinoma，but there was no statistic significant difference（P=0.08）.There was an inverse significant correlation between ADC value and tumor cellularity（the correlation coefficient（r）=0.568），but no significant correlation between ADC value and the number of tumor cells was found.There was a significant difference in ADC value between the tumor with and without necrosis （P ＜ 0.05）.ConclusionADC was a useful method to indicate the histologic type of lung cancer and could be possiblely represent tumor cellularity.

lung cancer；diffusion-weighted magnetic resonance imaging；apparent diffusion coefficient；tumor cellularity

R816.41，R734.2

A

0258-4646（2011）05-0449-03

doiCNKI：21-1227/R.20110523.1814.014

http：//www.cnki.net/kcms/detail/21.1227.R.20110523.1814.014.html

赵希彤（1977-），男，医师，硕士.E-mail：xitong-z@kanazawa-med.ac.

2011-01-14

网络出版时间：2011-05-1815：25