Brock模型與肺結節影像分級報告系統對亞實性肺結節良惡性鑒別能力的比較

曹偉云，劉海芬，譚 俊，伍世葵，劉浩雷

0 引 言

肺癌是我國發病率和死亡率均為首位的惡性腫瘤[1]。低劑量計算機斷層掃描技術(LDCT)公認為肺癌早發現早診斷最有效的手段，能有效降低肺癌的病死率[2]。LDCT篩查出的肺結節根據密度的不同分為實性結節和亞實性結節(SPN)，SPN是指CT顯示邊界清楚或不清楚的肺內密度增高影，但病變密度不足以掩蓋其中走行的血管和支氣管影；根據實性成分的有無SPN進一步分為純磨玻璃結節(pGGN)和混合性磨玻璃結節(mGGN)。由于SPN的惡性率高于實性結節[3]，因此，SPN的良惡性鑒別尤為重要。肺結節影像分級報告系統(LU-RADS)是由美國放射學會制定的用于規范CT報告書寫，指導肺結節管理和隨訪的標準[4]。LU-RADS能有效降低肺結節的假陽性率，是臨床實踐中使用最為廣泛的肺結節評估工具之一[5]。除了肺結節LU-RADS分類管理外，還發展出不同的肺結節惡性概率預測模型，如梅奧模型、美國退伍軍人醫院(VA)模型、美國Brock大學模型(Brock 模型)，其中Brock模型的診斷效能較為突出[6-7]。然而，目前尚不清楚Brock模型與LU-RADS對SPN的良惡性鑒別能力，為此，本研究總結分析了我院手術切除的SPN患者的臨床資料，比較兩者的良惡性鑒別能力，以之提供臨床借鑒。

1 資料與方法

1.1 研究對象回顧性分析2018年1月至2021年12月期間在我院行手術切除且病理證實的133例SPN患者臨床資料，納入標準為：①符合SPN定義即直徑≤3 cm的局灶性、類圓形、密度增高的含有或不含有實性成分的磨玻璃肺部陰影，不伴肺不張、肺門淋巴結腫大和胸腔積液[8]；②有明確的病理結果；③所有患者均簽署知情同意書。排除標準：①>3 cm的肺部腫塊；②資料不完整者。本研究獲醫院倫理委員會批準(批準號為：KY-2022071802)。

1.2 研究方法所有患者術前均常規行胸部三維CT檢查，由2位放射科高年資醫師分析患者影像學資料，記錄結節部位、結節最大直徑和結節類型，對結節是否具有毛刺征、分葉征、胸膜牽拉征、血管集束征和空泡征進行判斷，確定SPN的LU-RADS分類，如遇分歧則經討論后決定。記錄患者的年齡、性別、既往史、吸煙史、家族史、臨床癥狀和術后病理結果等情況。Brock模型通過網站www.brocku.ca/cancerpredictionresearch下載，輸入相應參數計算惡性概率。

2 結 果

2.1 臨床、影像學特征及病理結果133例SPN患者，年齡(52.45±12.80)歲，最小21歲，最大74歲。吸煙者16例(12.03%)，既往有腫瘤病史或家族腫瘤病史者14例(10.53%)。胸部CT表現為毛刺征有48例(36.09%)、分葉征55例(41.35%)、胸膜牽拉征32例(24.06%)、血管集束征59例(44.36%)、空泡征32例(24.06%)；結節類型表現為pGGN39例(29.32%)，mGGN94例(70.68%)；結節最大直徑中位數為12.0 mm(8.98～16.20 mm)；位于上葉結節的有90例(67.67%)；LU-RADS2類的有42例(31.58%)，3類31例(23.31%)，4A和4B類各30例(22.56%)。病理結果顯示良性結節41例(30.83%)，惡性結節92例(69.17%)；其中良性結節有：炎性病變2例(1.5%)、非典型腺瘤樣增生2例(1.5%)、原位癌37例(27.82%)。惡性結節有：微浸潤性腺癌29例(21.80%)、浸潤性腺癌63例(47.37%)。

惡性SPN組患者的年齡、最大直徑明顯大于良性SPN組患者，惡性SPN組中的毛刺征、分葉征和胸膜牽拉征明顯多于良性SPN組，且惡性SPN組多以mGGN為主，惡性SPN組的LU-RADS 4A和4B類明顯多于良性SPN組，Brock模型的惡性概率明顯大于良性SPN組(P<0.05)，見表1。亞組分析顯示惡性mGGN患者在年齡、結節最大直徑、毛刺征、分葉征、胸膜牽拉征、Brock模型的惡性概率、LU-RADS 4A和4B類方面與良性mGGN患者有顯著的差異(P<0.05)，而惡性pGGN和良性pGGN患者在上述臨床和影像學特征方面差異無統計學意義(P>0.05)。見表2。

表1 亞實性肺結節患者的臨床及CT影像學特征

表2 混合性磨玻璃肺結節患者的臨床及CT影像學特征

2.2 Brock模型與LU-RADS的相關性分析結果顯示Brock模型與LU-RADS具有較好的相關性(r=0.75，P<0.01)，其中LU-RADS 2類的惡性概率為(0.07±0.06)，LU-RADS 3類為(0.11±0.11)，LU-RADS 4A類為(0.22±0.14)，LU-RADS 4B類為(0.48±0.12)，見圖1。

圖1 不同LU-RADS亞實性肺結節的惡性概率比較

2.3 Brock模型與LU-RADS的良惡性鑒別能力比較兩者鑒別SPN良惡性的能力均較高且兩者差異無統計學意義(BrockvsLU-RADS,AUC±1.96 SE: 0.83±0.03vs0.78±0.04,P=0.16)。進一步亞組分析顯示Brock模型與LU-RADS對pGGN的良惡性鑒別能力均較差(BrockvsLU-RADS,AUC±1.96 SE: 0.59±0.09vs0.55±0.03,P=0.66)，然而Brock模型對mGGN的良惡性鑒別能力明顯高于LU-RADS(BrockvsLU-RADS,AUC±1.96 SE: 0.92±0.03vs0.85±0.04,P=0.03)，見圖2。Brock模型對診斷惡性mGGN的敏感度、特異度、陽性似然比均高于LU-RADS，而陰性似然比則低于LU-RADS，顯示Brock模型較好的診斷價值，見表3。

a：Brock模型與LU-RADS對亞實性肺結節的良惡性鑒別能力較高且差異無統計學意義；b：Brock模型與LU-RADS對純磨玻璃結節的良惡性鑒別能力均較差；c：Brock模型對混合性磨玻璃結節的良惡性鑒別能力明顯高于LU-RADS

表3 Brock模型與LU-RADS對混合性磨玻璃結節良惡性鑒別能力的比較

3 討 論

肺結節的良惡性鑒別常常困擾著臨床醫師，特別是SPN在臨床-影像-病理方面與實性肺結節存在明顯差異，文獻報道SPN的惡性概率大于實性肺結節，且SPN往往表現為“惰性”生長過程[3]，故SPN的隨訪時間長，國內外的肺結節指南大部分推薦SPN的隨訪時間為5年[8-9]，但有研究發現穩定5年以上的SPN仍然有惡變的可能，建議隨訪時間延長至10年[10]。然而，長時間的隨訪則會使患者陷入“復查-無變化-再次復查”的隨訪循環中，增加了經濟成本和輻射暴露，患者心理容易焦慮不安。因此，有必要對SPN的良惡性鑒別進行單獨研究。

Brock模型和LU-RADS分類是鑒別肺結節良惡性常用的簡便和無創的評估方法。Brock模型是利用泛加拿大肺癌早期檢測研究(Pan-Can)中的1871位受試者資料建立,并使用英國哥倫比亞癌癥機構(BCCA)中1090位受試者的資料進行外部驗證[6]，建模參數包括年齡、性別、腫瘤家族史、肺氣腫、結節直徑、結節類型、上葉結節、毛刺征和結節數量。Brock模型預測效能優異，外部驗證的AUC達0.905[11]，即便對于直徑小于10 mm的肺結節也有很好的預測能力[12]。英國胸科協會指南建議對于持續穩定存在超過3個月的亞實性結節使用Brock模型進行風險評估后再進行后續臨床決策[13]。Brock模型還是首個納入結節類型的預測模型，其結節類型包括實性結節、pGGN和mGGN并分別賦予不同分值。本研究顯示惡性SPN患者的年齡、結節直徑、毛刺征和mGGN結節類型明顯高于良性SPN組(P<0.05)，而上述均為Brock模型的參數組成，所以能解釋惡性SPN的惡性概率(由Brock模型計算而來)明顯高于良性SPN的惡性概率(P<0.01)。LU-RADS是影像科醫師書寫報告的參考標準，可作為臨床醫師進行肺結節分類管理和隨訪的評估工具[14]。LU-RADS分為4類，其中2類為良性結節可能性大，惡性概率小于1%；3類為未定性結節，惡性概率為1%～2%；4類為可疑惡性結節，4類進一步分為4A、4B和4X三個亞類，惡性概率分別為5%～15%和大于15%，其中4X的惡性概率和處理原則同4B，故本研究將4B和4X合并分析。由于LU-RADS分類的依據主要是肺結節的大小和構成，本研究結果顯示惡性SPN組的結節直徑和mGGN明顯大于(或多于)良性SPN組，所以可以觀察到惡性SPN組的LU-RADS 4A和4B類明顯多于良性SPN組(56vs4,P<0.05)。本研究還通過相關性分析發現Brock模型與LU-RADS具有較好的相關性(r=0.75，P<0.01)，這與兩者均納入了肺結節的大小和構成(即結節類型)有關。

最后，本研究分析了Brock模型和LU-RADS對SPN良惡性鑒別能力的比較，兩者診斷效能均較高且無明顯差異，但進一步亞組分析顯示Brock模型和LU-RADS對mGGN的良惡性鑒別能力較高，對pGGN的鑒別能力較差，而且Brock模型對mGGN良惡性鑒別能力明顯高于LU-RADS(P=0.03)，表現為Brock模型對惡性mGGN診斷的敏感度、特異度、陽性似然比和陰性似然比等指標均優于LU-RADS，相似的結果見于Hammer等[15]的研究，這可能與LU-RADS只重點關注了肺結節的大小和構成，對肺結節患者的性別、年齡、吸煙史、肺氣腫等風險因素未納入評價有關[16]。值得注意的是Brock模型和LU-RADS對pGGN的良惡性鑒別能力均較差，通過比較良惡性pGGN患者的臨床和影像學特征，發現良惡性pGGN患者在臨床和影像學特征方面均無統計學差異，因此Brock模型和LU-RADS可能不適合對pGGN的良惡性進行鑒別，如何有效地鑒別pGGN的良惡性需要進一步研究。

綜上，本研究通過比較Brock模型和LU-RADS對SPN的良惡性鑒別能力，表明Brock模型和LU-RADS對mGGN有較好的良惡性鑒別能力，而且Brock模型對mGGN的良惡性鑒別能力優于LU-RADS；但兩者對pGGN的良惡性的鑒別較差，未來可考慮聯合腫瘤相關的生物標志物如外周循環腫瘤細胞[17]、外泌體miRNAs[18]等以提高pGGN的良惡性鑒別能力。本研究也存在一些缺陷，比如只入組了行手術治療且有病理結果的SPN患者，必然存在選擇偏倚；還有本研究的樣本量較小，需要大樣本量前瞻性研究予以驗證。