肺部磨玻璃結節（ground-glass opacity, GGO）病灶因其與病理上肺腺癌的關聯以及檢出率的增加，越來越多地受到關注。然而，對于GGO病灶的影像學判讀尚處研究階段。本文針對肺腺癌新分類對應的GGO影像學特征判讀，進行文獻回顧與分析，重點強調如何綜合判斷GGO病灶以及定量判定GGO病理浸潤程度。
引用本文： 佘云浪, 趙力瀾, 陳昶. 以肺部磨玻璃結節為表現的肺腺癌影像學特征的綜合定量判讀. 中國胸心血管外科臨床雜志, 2016, 23(9): 921-924. doi: 10.7507/1007-4848.20160220 復制
Remy-Jardin等[1]和Collins等[2]先后提出了肺部磨玻璃結節（ground-glass opacity，GGO）的概念：指在計算機斷層掃描(computed tomography，CT)上的一種影像學表現，即不掩蓋底層支氣管結構及肺血管結構的模糊陰影[3]。因為其病理上與肺腺癌的關聯和檢出率的增加，受到了越來越多的關注[4-9]。近期國家肺癌篩查試驗的調查結果顯示，針對肺癌高危患者使用低劑量CT篩查能夠降低20%的肺癌病死率[10]。GGO可表現為單純型GGO，即不含實體成分，也可表現含有實體成分的混合型GGO。臨床多種征象都可表現為GGO，如良性局灶性間質纖維化、炎癥和出血[11-12]。但是，始終不消失的GGO病灶往往是肺癌或者癌前病變[13]。大量GGO病例的回顧性研究顯示手術切除效果滿意，復發率為零[14-17]。
2011年，國際肺癌研究協會提出了新的肺癌國際多學科分類。肺腺癌分為浸潤前期病變和浸潤性病變，前者包括不典型腺瘤樣增生（atypical adenomatous hyperplasia，AAH）和原位腺癌（adenocarcinoma in situ，AIS），后者則包括了微浸潤腺癌（minimally invasive adenocarcinoma，MIA）和浸潤性腺癌（invasive adenocarcinoma，IA）[18-19]。
1 肺腺癌新分類對應的影像學特征分析
浸潤前期病變：AAH是指由肺泡Ⅱ型上皮細胞和/或Clara細胞沿肺泡壁及呼吸性細支氣管形成的局限性微小增殖。AIS是指純鱗屑狀生長的小實體腺癌（≤3 cm）[18]。Xing等[20]回顧性分析了59例AAH和35例AIS。在AAH病灶組中，有單純型GGO 44例、混合型GGO 15例；在AIS中，有單純型GGO 16例、混合型GGO 19例。在不同類型的GGO中，CT特征血管改變可用于鑒別AAH與AIS，而病灶直徑只在混合型GGO組中的差異存在統計學意義，其余影像學特征（包括分葉征、毛刺征、支氣管充氣征、胸膜凹陷等）的差異并無統計學意義。
微浸潤性腺癌：MIA指鱗屑狀方式為主的小實體腺癌（≤3 cm）且最大侵襲深度≤5 mm。MIA不侵犯淋巴管、血管或胸膜，病灶內無壞死，因此，徹底切除后疾病特異性生存率接近100%[18]。Lee等[21]回顧性分析了52例MIA，通過分析影像特征、比較實性部分的不同測量方法可知MIA影像既可表現為單純型GGO，也可表現為混合型GGO，病灶平均直徑（10.5±4.8）mm，常伴有分葉征、亮泡征、胸膜凹陷征。該研究同時指出，對于實性部分測量，CT肺窗與縱隔窗對于浸潤程度的評估差異無統計學意義，但縱隔窗測量數據偏小。在52例MIA中，有一例少見的黏液性MIA。
浸潤性腺癌：IA影像學上多表現為實性GGO。Lim等[22]通過隨訪46例單純GGO患者，得出IA、MIA和AIS可通過病灶直徑、病灶質量以及支氣管充氣征進行區別，直徑可用于區分IA最佳cut-off值16.4 mm（敏感性：61%，特異性：79%），即IA病灶直徑多大于16.4 mm，同時，IA常伴有支氣管充氣征。肺腺癌新分類對應的影像學特征見表 1。
表1
以GGO為表現的肺腺癌影像學特征
2 各組織學類型的對應影像學特征對比
浸潤前病變與微浸潤腺癌：Zhang等[23]回顧的分析了60個MIA病灶和80個AAH，AIS病灶（小于2 cm），通過對比病灶類型、形狀、邊緣、直徑、實性部分大小，是否存在支氣管充氣征、胸膜凹陷、血管改變等發現MIA病灶通常更大、不規則且含有大于5 mm的實性部分，常伴有分葉征、支氣管充氣征以及胸膜凹陷。
浸潤前病變與浸潤性病變：Lee等[24]回顧分析了272個GGO，包括64個單純型GGO和208個混合型GGO。在單純型GGO中，浸潤前病變（AAH、AIS）比浸潤性病變（MIA、IA）的病灶更小、分葉征更少，病灶直徑是唯一可區分兩者的因素，其最佳cut-off值為10 mm（敏感性：53.33%，特異性：100%），即浸潤前病變病灶直徑通常小于10 mm。在混合型GGO中，兩者在病灶直徑、實性成分大小、所含實形成分比率、病灶形狀、病灶邊界以及是否有胸膜凹陷存在區別。可通過病灶大小、實性成分比率、是否存在分葉征或毛刺征區分出浸潤前病灶。Liu等[25]回顧分析了105個單純型GGO，指出可通過病灶直徑，是否存在分葉征，以及血管擴張預測浸潤性病變。病灶直徑最佳cut-off值12.5 mm，即對于單純型GGO，浸潤性病變多大于12.5 mm且伴有分葉征及血管擴張。與此同時，有研究[26-28]先后通過肺紋理技術定量分析GGO，同樣可通過不同參數區分浸潤前病變與浸潤性病變。各組織學類型對應的影像學特征對比見表 2。
表2
組織學類型影像特征對比
3 GGO病灶的影像學預測模型
臨床處理GGO主要依據費萊舍爾學會提出的推薦意見[29]，如果腫瘤實體成分達到或超過5 mm，應考慮進行活組織檢查或手術切除。日本CT篩查協會推薦GGO病變≥15 mm或實體成分≥5 mm時應該進行手術切除或活體組織檢查。然而，GGO行CT引導下細針穿刺活組織檢查的準確率為64.6%～93.0%[30-32]，這取決于病變組織的直徑和GGO所占比例；此外，CT熒光內鏡引導穿刺活體組織檢查準確率更高，為82.0%～97.0%[33-35]。新分類中指出不能依據微小的穿刺組織或細胞學標本診斷AIS和MIA，如果穿刺的微小組織為非侵襲型，那么應該描述為鱗屑狀生長[18]。因此，如何通過術前CT以及臨床資料預測GGO良、惡性以及浸潤程度在臨床決策中起到了至關重要的作用。
3.1 良惡性預測模型
良、惡性條件下病變均可表現為GGO [11-12]。Zheng等[36]回顧性分析了846例孤立性的肺部GGO患者，所有病灶病理結果來自外科手術或穿刺活檢。他們通過分析了臨床資料和影像特點，將GGO分為兩組（GGO成分≥50%組、GGO成分 < 50%組）。在GGO成分≥50%組，患者性別、一秒率（FEV1%）、病灶直徑、是否鈣化可作為預測因素建立模型；在GGO成分 < 50%組，患者年齡、是否存在體征、病灶直徑、是否存在分葉征及鈣化灶作為預測因素納入模型。
3.2 浸潤程度預測模型
GGO影像特點與病理診斷密切相關，Liang等[37]通過對149例GGO（單純型74例、混合型75例）患者影像特點的分析，建立預測模型。在單純型GGO中，作者指出可將血管數量作為判斷浸潤前病變和浸潤性病變的標準且敏感度100%、浸潤性病變血管數量≥1。在混合型GGO中，實性部分體積及胸膜凹陷征作為預測因素納入模型且驗證結果優于單獨使用此兩項預測因素之一預測浸潤程度。在Lee等[24]的研究中，關于單純型GGO，可通過病灶直徑判斷是否為浸潤性病變；對混合型GGO，他指出病灶直徑、實性部分比率、分葉征及毛刺征可作為預測因素。文中給出了模型受試者工作特征（ROC）曲線圖比較，但未給出具體公式計算常數。GGO病灶的影像學預測模型見表 3。
表3
GGO預測模型
4 展望
影像特征預測GGO病變良、惡性以及浸潤程度成為術前可行的方式，但目前均為回顧性研究，暫無統一且前瞻性的模型可用。同時，臨床對于GGO處理原則尚無統一定論。因此，隨著影像技術精度的不斷提高，組織病理學的不斷改進以及從基因水平對GGO的認識不斷完善，術前的全面性預測模型以及針對性的個體化治療策略將有待建立。
Remy-Jardin等[1]和Collins等[2]先后提出了肺部磨玻璃結節（ground-glass opacity，GGO）的概念：指在計算機斷層掃描(computed tomography，CT)上的一種影像學表現，即不掩蓋底層支氣管結構及肺血管結構的模糊陰影[3]。因為其病理上與肺腺癌的關聯和檢出率的增加，受到了越來越多的關注[4-9]。近期國家肺癌篩查試驗的調查結果顯示，針對肺癌高危患者使用低劑量CT篩查能夠降低20%的肺癌病死率[10]。GGO可表現為單純型GGO，即不含實體成分，也可表現含有實體成分的混合型GGO。臨床多種征象都可表現為GGO，如良性局灶性間質纖維化、炎癥和出血[11-12]。但是，始終不消失的GGO病灶往往是肺癌或者癌前病變[13]。大量GGO病例的回顧性研究顯示手術切除效果滿意，復發率為零[14-17]。
2011年，國際肺癌研究協會提出了新的肺癌國際多學科分類。肺腺癌分為浸潤前期病變和浸潤性病變，前者包括不典型腺瘤樣增生（atypical adenomatous hyperplasia，AAH）和原位腺癌（adenocarcinoma in situ，AIS），后者則包括了微浸潤腺癌（minimally invasive adenocarcinoma，MIA）和浸潤性腺癌（invasive adenocarcinoma，IA）[18-19]。
1 肺腺癌新分類對應的影像學特征分析
浸潤前期病變：AAH是指由肺泡Ⅱ型上皮細胞和/或Clara細胞沿肺泡壁及呼吸性細支氣管形成的局限性微小增殖。AIS是指純鱗屑狀生長的小實體腺癌（≤3 cm）[18]。Xing等[20]回顧性分析了59例AAH和35例AIS。在AAH病灶組中，有單純型GGO 44例、混合型GGO 15例；在AIS中，有單純型GGO 16例、混合型GGO 19例。在不同類型的GGO中，CT特征血管改變可用于鑒別AAH與AIS，而病灶直徑只在混合型GGO組中的差異存在統計學意義，其余影像學特征（包括分葉征、毛刺征、支氣管充氣征、胸膜凹陷等）的差異并無統計學意義。
微浸潤性腺癌：MIA指鱗屑狀方式為主的小實體腺癌（≤3 cm）且最大侵襲深度≤5 mm。MIA不侵犯淋巴管、血管或胸膜，病灶內無壞死，因此，徹底切除后疾病特異性生存率接近100%[18]。Lee等[21]回顧性分析了52例MIA，通過分析影像特征、比較實性部分的不同測量方法可知MIA影像既可表現為單純型GGO，也可表現為混合型GGO，病灶平均直徑（10.5±4.8）mm，常伴有分葉征、亮泡征、胸膜凹陷征。該研究同時指出，對于實性部分測量，CT肺窗與縱隔窗對于浸潤程度的評估差異無統計學意義，但縱隔窗測量數據偏小。在52例MIA中，有一例少見的黏液性MIA。
浸潤性腺癌：IA影像學上多表現為實性GGO。Lim等[22]通過隨訪46例單純GGO患者，得出IA、MIA和AIS可通過病灶直徑、病灶質量以及支氣管充氣征進行區別，直徑可用于區分IA最佳cut-off值16.4 mm（敏感性：61%，特異性：79%），即IA病灶直徑多大于16.4 mm，同時，IA常伴有支氣管充氣征。肺腺癌新分類對應的影像學特征見表 1。
表1
以GGO為表現的肺腺癌影像學特征
2 各組織學類型的對應影像學特征對比
浸潤前病變與微浸潤腺癌：Zhang等[23]回顧的分析了60個MIA病灶和80個AAH，AIS病灶（小于2 cm），通過對比病灶類型、形狀、邊緣、直徑、實性部分大小，是否存在支氣管充氣征、胸膜凹陷、血管改變等發現MIA病灶通常更大、不規則且含有大于5 mm的實性部分，常伴有分葉征、支氣管充氣征以及胸膜凹陷。
浸潤前病變與浸潤性病變：Lee等[24]回顧分析了272個GGO，包括64個單純型GGO和208個混合型GGO。在單純型GGO中，浸潤前病變（AAH、AIS）比浸潤性病變（MIA、IA）的病灶更小、分葉征更少，病灶直徑是唯一可區分兩者的因素，其最佳cut-off值為10 mm（敏感性：53.33%，特異性：100%），即浸潤前病變病灶直徑通常小于10 mm。在混合型GGO中，兩者在病灶直徑、實性成分大小、所含實形成分比率、病灶形狀、病灶邊界以及是否有胸膜凹陷存在區別。可通過病灶大小、實性成分比率、是否存在分葉征或毛刺征區分出浸潤前病灶。Liu等[25]回顧分析了105個單純型GGO，指出可通過病灶直徑，是否存在分葉征，以及血管擴張預測浸潤性病變。病灶直徑最佳cut-off值12.5 mm，即對于單純型GGO，浸潤性病變多大于12.5 mm且伴有分葉征及血管擴張。與此同時，有研究[26-28]先后通過肺紋理技術定量分析GGO，同樣可通過不同參數區分浸潤前病變與浸潤性病變。各組織學類型對應的影像學特征對比見表 2。
表2
組織學類型影像特征對比
3 GGO病灶的影像學預測模型
臨床處理GGO主要依據費萊舍爾學會提出的推薦意見[29]，如果腫瘤實體成分達到或超過5 mm，應考慮進行活組織檢查或手術切除。日本CT篩查協會推薦GGO病變≥15 mm或實體成分≥5 mm時應該進行手術切除或活體組織檢查。然而，GGO行CT引導下細針穿刺活組織檢查的準確率為64.6%～93.0%[30-32]，這取決于病變組織的直徑和GGO所占比例；此外，CT熒光內鏡引導穿刺活體組織檢查準確率更高，為82.0%～97.0%[33-35]。新分類中指出不能依據微小的穿刺組織或細胞學標本診斷AIS和MIA，如果穿刺的微小組織為非侵襲型，那么應該描述為鱗屑狀生長[18]。因此，如何通過術前CT以及臨床資料預測GGO良、惡性以及浸潤程度在臨床決策中起到了至關重要的作用。
3.1 良惡性預測模型
良、惡性條件下病變均可表現為GGO [11-12]。Zheng等[36]回顧性分析了846例孤立性的肺部GGO患者，所有病灶病理結果來自外科手術或穿刺活檢。他們通過分析了臨床資料和影像特點，將GGO分為兩組（GGO成分≥50%組、GGO成分 < 50%組）。在GGO成分≥50%組，患者性別、一秒率（FEV1%）、病灶直徑、是否鈣化可作為預測因素建立模型；在GGO成分 < 50%組，患者年齡、是否存在體征、病灶直徑、是否存在分葉征及鈣化灶作為預測因素納入模型。
3.2 浸潤程度預測模型
GGO影像特點與病理診斷密切相關，Liang等[37]通過對149例GGO（單純型74例、混合型75例）患者影像特點的分析，建立預測模型。在單純型GGO中，作者指出可將血管數量作為判斷浸潤前病變和浸潤性病變的標準且敏感度100%、浸潤性病變血管數量≥1。在混合型GGO中，實性部分體積及胸膜凹陷征作為預測因素納入模型且驗證結果優于單獨使用此兩項預測因素之一預測浸潤程度。在Lee等[24]的研究中，關于單純型GGO，可通過病灶直徑判斷是否為浸潤性病變；對混合型GGO，他指出病灶直徑、實性部分比率、分葉征及毛刺征可作為預測因素。文中給出了模型受試者工作特征（ROC）曲線圖比較，但未給出具體公式計算常數。GGO病灶的影像學預測模型見表 3。
表3
GGO預測模型
4 展望
影像特征預測GGO病變良、惡性以及浸潤程度成為術前可行的方式，但目前均為回顧性研究，暫無統一且前瞻性的模型可用。同時，臨床對于GGO處理原則尚無統一定論。因此，隨著影像技術精度的不斷提高，組織病理學的不斷改進以及從基因水平對GGO的認識不斷完善，術前的全面性預測模型以及針對性的個體化治療策略將有待建立。
