闻 敏 李 红 刘 松陈文萍 周正扬

南京大学医学院附属鼓楼医院影像医学科(江苏 南京 210008)

肺癌是我国最常见的恶性肿瘤之一，非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer，NSCLC)约占其总数的75%～85%[1-2]。甲状腺转录因子1(thyroid transcription factor 1，TT F-1)是一种在正常外周肺中具有重要功能的转激活因子，在NSCLC中表现出异常表达[3]，随着免疫组化法在肺癌诊断中的应用[4]，TTF-1作为最常用的免疫组化标志物之一，在非小细胞肺癌的诊断、治疗及预后评估方面起着重要作用[5-6]。但鉴于TTF-1的获取依赖手术病理，对于无法手术的患者无法得到准确的免疫组化结果。随着CT扫描在肺癌诊断中的广泛开展，能较详细的获取肺癌的影像学特征[7]，因而胸部CT扫描在筛选、诊断肺癌方面起着重要作用[1-2]。因此本研究旨在通过评估非小细胞肺癌病灶的CT特征预测TTF-1表达状态。

1 资料与方法

1.1 一般资料回顾性分析南京大学医学院附属鼓楼医院2017年1月至2018年12月符合以下标准的患者。

纳入标准：经手术病理证实为非小细胞肺癌，并有TTF-1免疫组化结果；临床和CT图像资料完整清晰；单发病灶。排除标准：图片质量不佳，不能用于分析；CT图像与手术时间间隔超过一个月。146例患者纳入研究，男79例，女67例，年龄36～88岁，平均年龄62岁。

1.2 检查方法采用GE VCT 64排，GE Discovery HD 750，Ingenuity Flex16排，联影uCT78064排进行胸部CT平扫检查。扫描参数如下：管电压120kV，自动毫安，转速0.7s/圈，矩阵512×512，扫描层厚5mm，重建层厚1.25mm。

1.3 图像分析由两名具有5年胸部影像诊断经验的医师对图像进行共同评估，意见不一致时协商达成统一。CT图像的评判及调阅以肺窗和纵隔窗在图像处理软件上完成。选择病灶最大层面，数值测量尽量避开钙化、“空泡”、“空洞”及支气管影。观察包括边界、成分、“分叶”、“毛刺”、钙化、血管“集束”征、支气管“充气”征、“空泡”征、结节型/肿块型、邻近胸膜增厚、胸膜“凹陷”征、阻塞性肺气肿、外周纤维化、胸腔积液、单发肿大淋巴结、多发肿大淋巴结及钙化淋巴结在内的17个CT特征，并测量记录病灶的长径、短径及平扫CT值(CTmean)、最大CT值(CTmax)、最小CT值(CTmin)及标准差SD。

1.4 免疫组织化学检测切除的肿瘤组织标本通过中性甲醛进行固定，采用石蜡包埋、切片。TTF-1检测：采用免疫组织化En-vision法检测TTF-1表达。TTF-1染色定位于细胞核，呈黄棕色。阳性细胞判定结果：阳性细胞占细胞百分率＜10%为阴性(-)，10%～25%为弱阳性(+)，26%～75%为中度阳性(++)，＞75%为强阳性(+++)，弱、中、强均视为阳性。

1.5 统计分析采用SPSS 22.0及MedCale软件包进行统计分析。定量变量采用正态分布检验、偏态分布描述性统计、非参数方法Mann-Whitney u检验。定性变量采用χ2检验或Fisher精确性检验。采用二元logistic回归构建预测TTF-1的多参数模型，对回归模型预测概率值和各阳性单因素定量参数进行ROC曲线分析，得出曲线下面积(AUC)、敏感度及特异度。P＜0.05为差异有统计学意义。两名医师定量参数评估的一致性采用组内相关系数(interclass correlation coefficient，ICC)进行分析，ICC值＜0.40表示一致性较差，ICC值在0.40～0.75之间为一致性尚可，ICC值＞0.75一致性较好。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 非小细胞肺癌中TTF-1不同表达组与CT参数的差异性比较纳入的非小细胞肺癌146例患者中TTF-1表达阳性119例(81.5%)，阴性27例(18.5%)，TTF-1阳性病例CT及病理图像见图1-6，分类变量卡方检验见表1，成分(P＜0.001)、支气管“充气”征(P=0.028)、结节型/肿块型(P＜0.001)、胸膜增厚(P=0.002)、阻塞性肺气肿(P=0.006)差异有统计学意义，而年龄(P=0.223)、边界(P=0.570)、“分叶”(P=0.029)、“毛刺”(P=0.406)、钙化(P=0.088)、血管“集束”征(P=0.211)、“空泡”征(P=0.720)、“空洞”(P=0.614)、胸膜“凹陷”征(P=0.784)、外周纤维化(P=0.051)、胸腔积液(P=0.104)、肿大淋巴结(P=0.775)、多发肿大淋巴结(≥3个)(P=0.230)、钙化淋巴结(P=0.378)差异无统计学意义。

图1 女，49岁，左上肺腺癌伴分叶、毛刺、空泡及钙化。

表1 TTF-1蛋白的表达情况临床及CT特征分类变量数据表[n(%)]

非参数检验见表2显示，CTmean(P=0.003)、CTmin(P=0.001)、SD(P＜0.001)、长径(P＜0.001)、短径(P＜0.001)5个参数差异有统计学意义。TTF-1阴性组病灶CTmean、CTmin、长径、短径均显著高于阳性组，而TTF-1阴性组病灶SD值显著低于阳性组。

表2 TTF-1 CT连续参数的描述性分布

2.2 CT参数预测TTF-1的诊断效能CTmean、CTmin、SD、长径及短径在预测TTF-1表达中诊断效能较好，其AUC值分别为0.682、0.696、0.728、0.764、0.745，见表3。以病灶长径3.26cm为阈值诊断非小细胞肺癌患者TTF-1表达的敏感度为76.2%，特异度为70.4%。

2.3 二元Logistic回归分析及预测概率值与各单因素预测效能分析通过二元Logistic回归分析，将单因素分析中具有统计学意义的指标包括成分、支气管“充气”征、结节型/肿块型、胸膜增厚、阻塞性肺气肿、CTmean、CTmin、SD、长径、短径纳入Logistic回归分析，结果显示支气管“充气”征、SD、短径被保留，并生成预测概率值。

将Logistic回归预测概率值与以上各单因素分析中具有统计意义的指标进行ROC曲线分析，结果显示多参数模型预测概率值AUC值为0.840，预测价值最高，以拟合参数0.810为阈值诊断非小细胞肺癌患者TTF-1表达的敏感度为70.6%，特异度为85.2%，见图3及表3。

表3 TTF-1 CT参数的ROC分析

图2 男，52岁，右上肺腺癌伴阻塞性肺气肿及外周纤维化。

图3 男，58岁，右上肺腺鳞癌伴空洞。

图4男，84岁，右上肺腺癌伴纵隔肿大淋巴结及右侧少量胸腔积液。

图5 男，64岁，中分化腺癌(乳头为主型)HE×100。

图6 TTF-1阳性(+++)×100。

图7 Logistic回归模型预测概率值及各单因素参数预测非小细胞肺癌TTF-1表达情况的ROC曲线。

2.4 观察者间分析结果如表4，CTmean、长径、短径一致性较好，CTmax、CTmin、SD一致性尚可。

表4 CT参数的观察者间分析

3 讨 论

近年来，肺癌的发生率及病死率呈逐年上升趋势[8]。TTF-1是NKX2家族的重要成员，是一种在甲状腺、肺和大脑中表达的同源结构域转录因子，是肺形态发生和肺上皮细胞分化的主要调节因子[9]，在肺的发育、细胞生长及分化中发挥重要作用[10-11]。已有研究表明，在非小细胞肺癌的诊断中，TTF-1的表达具有较高的敏感性和特异性[12-13]。因此本研究认为通过非小细胞肺癌的CT影像特征预测TTF-1的表达可能具有潜在的应用价值。

对于分类变量，本研究结果CT参数显示成分、支气管“充气”征、结节型/肿块型、胸膜增厚、阻塞性肺气肿的组间差异有统计学意义(P＜0.05)。

在TTF-1表达阴性的非小细胞肺癌患者CT特征中病灶更倾向于实性成分、无支气管“充气”征、肿块型。其原因可能是TTF-1的减少或丢失抑制细胞的正常分化，导致了肿瘤的发生、发展，使表达的癌细胞更具有侵袭性[4]。相关研究也表明，肿瘤分化程度越低，瘤灶直径越大的患者TTF-1阴性表达率越高[14]。此外，病灶伴胸膜增厚、阻塞性肺气肿在TTF-1阴性表达组中更常见，表明病灶分化较差，侵袭性较高，更易侵犯胸膜及邻近支气管壁。

对于连续变量，CTmean、CTmin、长径、短径的组间差异有统计学意义(P＜0.05)。TTF-1表达阳性的病灶CTmean、CTmin显著低于阴性组，而长短径显著小于阴性组。说明TTF-1阳性表达率越高，肿瘤恶性程度越低，分化更好，生长缓慢，细胞密度低，瘤灶直径相对更小，密度更低[14]。

CT参数的ROC曲线结果分析显示，病灶长径预测TTF-1的诊断效能最佳。此外，二元Logistic回归模型显示支气管“充气”征、SD及短径被保留，多参数模型的建立将AUC值提高至0.821。

本研究存在一些不足：第一，样本量相对较小，有待扩充样本量进一步验证；第二，本研究是回顾性研究，采用的CT机器及扫描参数不同，可能对结果产生一定影响；第三，未对非小细胞肺癌进一步分型，有待在以后更深入的研究中探讨。

综上所述，CT特征可以评估非小细胞肺癌TTF-1的表达，多参数模型对TTF-1表达的诊断效能较单因素分析更高，为非小细胞肺癌的临床诊断及治疗提供一定参考意义。