文摘目的旨在评估动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhancement magnetic resonance imaging,DCE-MRI)结合扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)在预测前列腺癌(prostate cancer,PCa)Ki-67表达和Gleason评分中的诊断效能。材料与方法回顾性分析了2019年1月至2023年10月自贡市第四人民医院收治的66例PCa患者的临床及影像资料。结合T2WI、DWI序列和由DWI自动计算出的表观扩散系数(apparent diffusion coeffieient,ADC),在DCE-MRI图像上手动勾画肿瘤感兴趣区(region of interest,ROI),计算ROI药代动力学参数,包括容积转运常数(volume transfer contrast,K^(trans))、速率常数(rate contrast,K_(ep))、血管外细胞外容积分数(extravascular extracellular volume fraction,Ve),并测量ADC值。根据靶向穿刺病理诊断Gleason评分和Ki-67表达水平,分为Ki-67高表达组(Ki-67>10%)和低表达组(Ki-67≤10%),Gleason评分低级别(GG 1~2)和高级别(GG 3~5)组。组间差异比较使用两独立样本t检验或非参数检验,采用Spearman相关分析评价DCE-MRI参数和ADC值与Ki-67、Gleason评分的相关性,并建立logistic回归模型,通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估诊断效能。结果ADC值与Ki-67表达、Gleason评分均呈负相关(P<0.001),K^(trans)、K_(ep)、Ve与Ki-67表达均呈正相关(P<0.001),K^(trans)、K_(ep)与Gleason评分均呈正相关(P<0.001)。Ki-67高、低表达组K^(trans)、K_(ep)、Ve、ADC值比较差异均具有统计学意义(P<0.01),Gleason评分高、低级别组K^(trans)、K_(ep)、ADC值比较差异均具有统计学意义(P<0.01);Ki-67表达的ROC曲线分析显示,联合模型K^(trans)+K_(ep)+Ve+ADC诊断效能最好,曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.940;Gleason评分分级的ROC曲线分析显示,联合模型K^(trans)+K_(ep)+ADC诊断效能最好,AUC为0.861。结论DCE-MRI的药代动力学参数和ADC值相结合,在预测PCa的Ki-67表达和Gleason评分中显示出高诊断效能。联合使用DCE-MRI定量参数与ADC值可提高PCa病理分级和生物侵袭性的预测准确性。
