李庆阳，张宇琦，包佳琪，高 伟，赵 磊，窦亚娜，杨振兴，郝粉娥*

(1.内蒙古医科大学附属医院影像诊断科，内蒙古 呼和浩特 010050；2.内蒙古自治区人民医院肿瘤内科，内蒙古 呼和浩特 010020；3.西门子医疗系统有限公司计算机断层扫描系统事业部，北京 100102)

细胞外基质(extracellular matrix， ECM)是由成纤维细胞分泌的大分子物质，分布于细胞外，参与细胞生长、分化、迁移和代谢活动。肿瘤发生、分化和侵袭是连续的过程，伴随细胞外微环境改变，如新生血管生成及成纤维细胞、炎症细胞活化等，均可致ECM堆积[1]。ECM是肿瘤生长、增殖或侵袭的调节剂，利用细胞外体积分数(extracellular volume fraction, ECV)可加以量化。ECV是血管内空间分数和细胞与血管之间的组织间隙体积分数之和，反映肿瘤血管生长、基质纤维化程度及肿瘤微环境[2]。目前活检是评估ECM的金标准，但有创，且存在观察者依赖性及潜在抽样误差等缺点；而基于影像学ECV评价ECM与活检ECM结果具有较高的一致性[3-4]。本文对基于CT的ECV用于腹部疾病进展进行综述。

1 计算ECV方法

常规对比剂是用于影像学检查的血管外和细胞外示踪剂，经静脉注射后能在血管内空间及细胞与血管之间组织间隙自由流动并最终达到平衡状态(即平衡期)而不进入细胞内。对目标区进行增强扫描，并收集增强扫描前后1周内的血细胞比容(hematocrit，Hct)，即可根据公式计算ECV：ECV(%)=(1-Hct)×(ΔHU肿瘤/ΔHU血池)×100%，其中ΔHU肿瘤及ΔHU血池分别为肿瘤实性部分及病灶所在层面主动脉平衡期CT值与其平扫期CT值的差值[5]。

目前对于平衡期成像时间尚无定论[6-9]。YOON等[9]认为3 min平衡期成像时间可较好地显示病变及测量ECV，且易于临床推广。

2 ECV用于腹部疾病

2.1 肝脏相关疾病 肝纤维化指肝脏结缔组织异常增生，即胶原蛋白过度沉积导致细胞外间隙增加，早期具有可逆性。准确评估肝纤维化分期对于优化患者管理、选择治疗策略和预测预后至关重要[10]。GUO等[3]回顾性分析经病理活检证实的肝纤维化患者，发现基于CT获得的ECV与纤维化分期显著相关，F0期与F4期、F1期与F4期、F2期与F4期ECV存在显著差异；隋愿等[11]发现150例肝纤维化患者的Forns指数和ECV均高于160例非肝纤维化者(包括肝囊肿及直径<3 cm的肝血管瘤)，且肝纤维化者的Forns指数与ECV呈正相关；提示通过增强CT获得的ECV有望成为诊断肝纤维化及其分期的无创性手段。另一方面，计算ECV需要在平扫期和平衡期图像相同位置勾画大小一致的ROI并获取CT值，图像配准误差可能降低其准确性。

双能量CT(dual-energy CT， DECT)能以最小配准误差显示由2个不同能量CT数据集生成的图像上的碘分布[12]，平扫病灶碘浓度为0，故只需在平衡期碘图上测量病灶碘浓度，通过计算获得ECV，避免因图像配准问题引起的测量误差。双源DECT、快速管电压切换CT和三明治探测器CT等不同成像方式DECT测量ECV方法相同。为评估碘图获得的ECV(ECV-碘)与肝纤维化分级之间的相关性，并与常规增强CT获得ECV(ECV-HU)进行比较，YOOH等[12]回顾性分析144例经穿刺病理活检确诊肝纤维化患者(F0期23，F1期5例，F2期20例，F3期17例，F4期79例)，发现ECV-碘与纤维化分期相关， F4期(即肝硬化)患者ECV-碘值显著高于F0～1期及F2～3期，以ECV-碘鉴别F2～3期与F4期的受试者工作特征(receiver operating characteristic， ROC)曲线下面积(area under the curve， AUC)显著高于ECV-HU。SOFUE等[13]报道，基于DECT碘图得到的ECV可对慢性肝病肝纤维化进行分期，且ECV随肝纤维化分期上升而升高，提示根据DECT获得的ECV有助于判断肝纤维化程度。

肝硬化是慢性肝病肝纤维化进展的终末期阶段，患者1年死亡率与肝功能失代偿事件相关[10,14]。BAK等[15]根据以DECT获取的ECV联合血清学指标预测肝硬化患者肝脏相关事件(liver-related events， LRE，即肝功能失代偿事件和肝癌)，发现ECV和血清白蛋白水平是LRE的独立预测因子。

糖耐量受损(impaired glucose tolerance， IGT)是由正常血糖向糖尿病过渡的异常糖代谢状态，为可逆性过程，早期干预可改善预后；而肝硬化是导致IGT的主要原因之一。KAMEDA等[16]采用DECT检测胰腺ECV，结果显示33例肝硬化患者的胰腺ECV明显低于18名健康对照者，且肝硬化患者胰腺ECV与糖化血红蛋白呈负相关；提示通过DECT测量胰腺ECV可能有助于阐明肝硬化患者IGT的病理生理学机制。

食管胃底静脉曲张(esophago-gastric varices，EGV)出血是慢性肝病患者常见且危及生命的并发症。TANI等[17]回顾性观察70例慢性肝病患者,发现脾脏ECV、脾脏体积是EGV的独立预测因子。

肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)分化程度与预后密切相关。ECM积累与肝脏实体瘤形成有关，肿瘤ECM由逐渐沉积和硬化的间质胶原组成，肿瘤分化程度越低，其纤维化程度越高[18]。崔凤娇等[19]报道，高分化HCC的ECV明显高于低分化HCC，以ECV预测HCC分化程度的AUC为0.869，以ECV=28.56%为截断值，其敏感度为71%，特异度为90%。

2.2 胰腺相关疾病 术后胰瘘(postoperative pancreatic fistula， POPF)是胰十二指肠切除术后最严重并发症之一，严重POPF是主要致死原因[20]。SOFUE等[20]对85例接受胰十二指肠切除胰空肠吻合术患者进行回顾性分析，根据术前多期对比增强CT计算ECV，结果显示胰腺ECV与胰腺纤维化呈正相关，多因素logistic回归分析显示ECV是POPF的预测因子，认为ECV可作为评估胰腺纤维化及预测POPF的重要影像学指标。

胰腺导管癌(pancreatic ductal carcinoma， PDAC)是胰腺癌最常见类型，预后不佳。FUKUKURA等[5]观察67例接受化学治疗(化疗)的PDAC患者，发现肿瘤ECV与患者生存率呈正比，是总生存期(overall survival， OS)的独立预测因子。FUKUKURA等[21]回顾性分析128例接受化疗的Ⅳ期PDAC患者，结果显示无进展生存期(progression free survival， PFS)、OS及转移器官数量与肿瘤ECV显著相关，多器官转移、肿瘤ECV低的患者化疗后生存率降低。FUKUKURA等[22]回顾性观察66例Ⅳ期PDAC患者，均以DECT获得ECV，并与单能CT获得的ECV进行比较，发现DECT、单能CT所测ECV均与PFS、OS呈正相关，且ECV为Ⅳ期PDAC患者PFS和OS的独立预测因子。上述研究结果表明，ECV可作为预测PDAC患者预后的影像学指标。

胰腺神经内分泌肿瘤(pancreatic neuroendocrine neoplasm， PNET)临床相对少见，患者5年生存率为40%～60%[23]。IWAYA等[23]对80例经病理诊断的PNET患者进行回顾性研究，发现肿瘤ECV越高，患者的PFS和OS越长，肿瘤ECV是预测PFS和OS的独立预测因子。

2.3 肾癌 肾透明细胞癌(clear cell renal cell carcinoma， ccRCC)是肾癌最常见病理类型，其病理分级与预后密切相关。王荣锟[24]回顾性分析74例ccRCC患者术前增强CT，发现低ccRCC(Furhman分级Ⅰ、Ⅱ级，52例)的ECV低于高分化(Furhman分级Ⅲ、Ⅳ级，12例)者，且ECV预测ccRCC分化程度的AUC达0.830，表明基于CT的ECV是预测ccRCC病理分级的影像学指标。

2.4 结肠癌 结肠癌早期即可出现肝转移和淋巴结转移[25]，早期预测结肠癌肝转移、淋巴结转移可优化治疗方案、改善预后。邵瑞丽[25]分析90例接受多探测器计算机断层扫描(multidetector computed tomography， MDCT)检查的结肠腺癌患者，结果显示肝转移患者(31例)的ECV、对比增强(contrast enhancement， CE)(CE=肿瘤平衡期CT值—相应平扫期CT值)均明显高于无肝转移者(59例)，ECV、CE预测结肠癌肝转移的AUC分别为0.807、0.654；淋巴结转移患者(25例)的ECV、CE均高于无淋巴结转移者(33例)，ECV、CE预测淋巴结转移的AUC分别为0.768、0.691；表明基于CECT获得的ECV可无创预测结肠癌肝转移及淋巴结转移。

3 小结与展望

基于影像学检查获得的ECV具有无创、定量、可重复等优点，便于临床工作推广。ECV用于腹部疾病不仅局限于评估肝脏、胰腺等器官纤维化，其在肿瘤病理分级、评价疗效、预测生存期等方面的应用均值得探索。目前ECV相关研究尚处于早期阶段，其准确性受平衡期时间、红细胞压积及层面校准等[3,26-27]诸多因素影响。相信随着技术的进步及研究的深入，ECV在发现、监测疾病以及治疗及评估预后等方面将得到更广泛的应用。