MRI肿瘤生境分析在胶质母细胞瘤中的病理验证

背景介绍

胶质母细胞瘤（Glioblastoma, GBM）是一种高度恶性的脑肿瘤，具有高度的异质性和侵袭性。由于其复杂的肿瘤微环境（Tumor Microenvironment, TME），传统的影像学方法难以准确区分肿瘤的不同区域，如肿瘤核心、浸润性肿瘤边缘以及坏死区域。这种空间异质性不仅影响治疗效果，还导致患者预后不良。因此，如何通过非侵入性影像学手段准确识别肿瘤的不同区域，成为当前研究的热点。

近年来，基于多参数MRI（如扩散加权成像DWI和动态磁敏感对比增强成像DSC）的肿瘤生境分析（Tumor Habitat Imaging）逐渐兴起。这种方法通过体素级别的聚类分析，能够识别肿瘤内不同的生理区域，从而为肿瘤的生物学特性提供更深入的理解。然而，这些影像学生境与病理学特征之间的对应关系尚未得到充分验证。为此，Ji Eun Park等研究者利用Ivy胶质母细胞瘤图谱项目（Ivy Glioblastoma Atlas Project, IvyGAP）的数据，开展了一项研究，旨在通过病理学验证MRI肿瘤生境的生物学意义。

论文来源

该研究由韩国首尔蔚山大学医学院放射学与放射学研究所的Ji Eun Park、Joo Young Oh等研究者共同完成，并于2024年8月23日提前发表在《Neuro-Oncology》期刊上。研究团队还包括来自多家机构的合作者，包括首尔峨山医学中心的神经外科、生物化学与分子生物学系等。

研究流程与结果

1. 数据来源与患者选择

研究利用了IvyGAP项目的数据，该项目提供了41名IDH野生型胶质母细胞瘤患者的MRI影像、病理切片和RNA测序数据。研究团队从中筛选了20名患者（共22个肿瘤，168张病理切片）的数据，这些患者均具备完整的术前MRI影像（包括T1、T2、FLAIR、DWI和DSC成像）以及病理学数据。

2. MRI肿瘤生境的构建

研究团队首先对MRI影像进行了预处理，包括颅骨剥离、病灶分割以及影像配准。随后，利用DWI生成的表观扩散系数（Apparent Diffusion Coefficient, ADC）图和DSC成像生成的相对脑血容量（Relative Cerebral Blood Volume, rCBV）图，通过k-means聚类算法将肿瘤区域分为6种生境： - 增强病灶（Contrast-Enhancing Lesion, CEL）：高血管生境（C1）、低血管高细胞生境（C2）、低血管低细胞生境（C3）。 - 非增强病灶（Non-Enhancing Lesion, NEL）：高血管生境（C4）、低血管高细胞生境（C5）、低血管低细胞生境（C6）。

3. 病理学数据的处理

病理切片被分为多个区域，包括肿瘤边缘（Leading Edge, LE）、浸润性肿瘤（Infiltrating Tumor, IT）、细胞性肿瘤（Cellular Tumor, CT）、高血管区域（CThypervascular）和坏死周围区域（CTperinecrotic）。研究团队将这些病理区域与MRI影像进行空间配准，计算了每个病理区域的标准化面积，并与MRI生境的体素数量进行相关性分析。

4. RNA测序数据的整合

研究还利用IvyGAP提供的RNA测序数据，分析了不同病理区域的转录组特征。通过Neftel等人提出的四种胶质母细胞瘤亚型（间充质样、星形胶质样、少突胶质前体样和神经前体样），研究团队计算了每个病理区域的转录组模块得分，并与MRI生境进行了相关性分析。

5. 主要结果

• 病理与MRI生境的相关性：

  • 细胞性肿瘤（CT）与CEL中的低血管高细胞生境（C2）呈正相关（r = 0.238, p = 0.005）。
  • 浸润性肿瘤（IT）与NEL中的低血管高细胞生境（C5）呈正相关（r = 0.294, p = 0.017）。
  • 高血管区域（CThypervascular）与NEL中的高血管生境（C4）呈正相关（r = 0.195, p = 0.023）。
  • 坏死周围区域（CTperinecrotic）与影像学坏死区域呈正相关（r = 0.199, p = 0.005）。

• RNA转录组与病理区域的相关性：

  • 星形胶质样亚型与浸润性肿瘤（IT）呈正相关（r = 0.256, p < 0.001）。
  • 间充质样亚型与坏死周围区域（CTperinecrotic）呈正相关（r = 0.246, p < 0.001）。

结论与意义

该研究通过病理学验证了MRI肿瘤生境的生物学意义，证实了低血管高细胞生境在CEL中与细胞性肿瘤的对应关系，以及在NEL中与浸润性肿瘤的对应关系。此外，研究还通过RNA测序数据进一步揭示了不同肿瘤区域的转录组特征，为胶质母细胞瘤的异质性提供了新的见解。

这项研究的科学价值在于： 1. 非侵入性肿瘤监测：通过MRI肿瘤生境分析，可以非侵入性地识别肿瘤的侵袭性区域和浸润性区域，为临床治疗提供重要参考。 2. 治疗指导：研究结果可用于指导手术切除范围、放疗靶区设计以及早期复发预测。 3. 生物学验证：通过病理学和转录组数据的整合，研究为影像学生境的生物学意义提供了强有力的证据。

研究亮点

• 创新性方法：研究首次将MRI肿瘤生境分析与病理学和转录组数据相结合，提供了多维度的肿瘤异质性分析。
• 临床应用潜力：研究结果为胶质母细胞瘤的个体化治疗提供了新的工具，特别是在手术和放疗中的应用。
• 数据公开：研究团队公开了所有配准数据和代码，为后续研究提供了宝贵的资源。

其他有价值的信息

研究团队还指出了研究的局限性，例如病理切片与影像配准的手动操作可能引入误差，以及IvyGAP数据的理想化设置可能与实际临床情况存在差异。未来的研究需要在更大规模的患者群体中进行验证，并探索更多病理区域与影像学生境的对应关系。

这项研究为胶质母细胞瘤的影像学诊断和治疗提供了重要的科学依据，标志着肿瘤生境分析在临床转化中的又一重要进展。