孤立性肺病灶(solitary pulmonary lesions, SPLs)的良恶性鉴别对于有效指导治疗决定与预测预后至关重要。在恶性SPLs病例中主要为非小细胞肺癌，其中肺腺癌(adenocarcinoma, AC)和鳞状细胞癌(squamous cellcarcinoma, SCC)是最常见的亚型，患者的5年总生存率分别为79%和47%。PET-CT作为常规诊断SPLs的有效方法，可提供代谢形态学参数诊断原发与转移性病变，但是对于高分化肺癌与良性炎性结节存在一定的误诊率。PET/MR可以提供丰富的软组织对比、功能成像及PET信息，在非小细胞肺癌的诊断与分期过程中具备更高的诊断精度。
王梅云主任团队的方婷和孟楠等研究者比较了酰胺质子转移加权成像(Amide proton transfer weighted imaging, APTw)、体素内不相干运动(Intravoxel incoherent motion, IVIM) 和PET显像在鉴别良性与恶性SPLs以及区分亚型上的效能。AC和SCC在肿瘤免疫谱中的表达亚型有所不同。因此,早期病理类型的诊断和干预措施的实施对非小细胞肺癌患者的预后尤为重要。
APTw是一种对交换敏感的分子MRI技术，被用于乳腺癌与肺癌的良恶性鉴别诊断;IVIM可以利用多b值数据和IVIM模型估计组织的灌注与扩散效应，并将其区分开来，这些参数对疾病评估尤其是肿瘤方面具有较大的应用价值;18F-FDG PET是目前临床上最常用的评估SPL的方法，并能有效区分腺癌与鳞状细胞癌亚型。本研究的主要目的是综合评估APTw、IVIM及PET成像在SPL评估及亚型分类上的诊断效力。
研究对95位患者，其中78例为恶性SPL(48例AC患者和17个SCC患者)，17例良性SPL行PET/MR扫描，其中MR扫描协议包含T2WI、APTw及IVIM。经过处理，APTw得到MTRasym;IVIM得到真实扩散系数(D)、伪扩散系数(D*)、灌注分数(f);PET图像得到SUVmax，并分别对数据进行一致性分析、参数比较、ROC分析、Pearson相关分析。
图1(a–h)一名66岁男性患者，左肺鳞状细胞癌(SCC)(a)为D伪彩图，D=0.948*10-3 mm2/s;(b)为f伪彩图，f=22.9%; (c)为D伪彩图，D*=115.01* 10-5mm2/s; (d)为T2WI; (e)是苏木精-伊红(H&e)染色图像，确认该SPL为SCC; (f)是SUV图和衰减校正图的融合图像，SUVmax=6.6; (g)是B0图;(h)是MTRasym图，该病灶MTRasym值为0.68%。
研究结果表明， 恶性SPLs组与良性SPLs组相比，MTRasym和SUVmax显著升高，D显著降低;与AC组相比，SCC组的MTRasym和D显著降低，SUVmax显著升高。这三种方法的结合在鉴别恶性和良性SPL方面显示出比任何单个方法更高的诊断效率。
表1 恶性和良性SPLs组之间以及SCC和AC之间的参数差异
研究对78例肺腺癌确诊且IHC检测Ki-67表达患者行18F-FDG PET/MR扫描，MR扫描序列包括T1WI、T2WI、多b值DWI。通过后处理获得DWI衍生参数，即表观扩散系数(ADC)、真实扩散系数(D)、伪扩散系数(D*)、灌注分数(f)、扩散不均匀性指数(α)和分布扩散系数(DDC);和PET衍生参数，即最大标准摄取值(SUVmax)、代谢肿瘤体积(MTV)、总病变糖酵解体积(TLG)，并分析PET衍生参数与DWI衍生参数之间的相关性。
图2：68岁男性肺腺癌患者(a) DWI原始地图(b=1000)(b–g)轴向D、f、D*、α、DDC、ADC伪彩色图像，显示右下肺肿块(白色箭头)，D=1.156* 10 -3 mm2/s，f=15.93%，D*=60.14*10-3 mm2/s，α=0.788 mm2/s，DDC=1.526-3mm2/s，ADC=1.246-3mm2/s(h) PET和MRI融合图，SUVmax=13.2g/cm3，MTV=42.67 g/cm3，TLG=351.8 cm3;(i)Ki-67免疫组化标记显示约90%的细胞核染色呈阳性(放大400倍)
研究结果表明，高Ki-67PI组与低Ki-67 PI组的SUVmax、MTV、TLG、ADC、D和DDC值存在显著差异。D值、SUVmax和MTV可独立预测Ki-67 增殖状态。D、SUVmax和MTV组合的ROC曲线下面积最大，明显大于单独DDC、SUVmax、MTV或TLG的AUC值。灌注分数与SUVmax、MTV或TLG无相关性。
图3：肺腺癌高Ki-67 PI组和低Ki-67 PI组PET衍生参数(SUVmax、MTV、TLG)和MRI衍生参数(ADC、D、f、D*、DDC、α)的比较(a)高Ki-67 PI组和低Ki-67 PI组之间的ADC比较(b)高Ki-67 PI组和低Ki-67 PI组之间的D比较(c)高Ki-67 PI组和低Ki-67 PI组之间f的比较(d)高Ki-67 PI组和低Ki-67 PI组之间的d*比较(e)高Ki-67 PI组和低Ki-67 PI组之间α的比较(f)高Ki-67 PI组和低Ki-67 PI组之间的DDC比较(g)高Ki-67 PI组和低Ki-67 PI组之间SUVmax的比较(h) 高Ki-67 PI组和低Ki-67PI组MTV的比较(i)高Ki-67 PI组和低Ki-67 PI组之间TLG的比较。
图4: ROC分析显示ADC、D、DDC、SUVmax、MTV和TLG对预测Ki-67 PI的诊断有积极作用(a)ADC、D和DDC的ROC曲线用于预测Ki-67 PI(b)SUVmax、MTV和TLG的ROC曲线用于预测Ki-67 PI
一体化PET/MR在肺癌的诊断与分型中可以一站式提供丰富的包括肿瘤代谢(SUV值)以及MR多参数信息在内的代谢和组织信息用于病灶的检出及定性。同时，又能较为丰富的提供肿瘤内部及周围组织细节信息，为临床诊断提供坚实、充分的影像学依据，有助于病变的一站式诊断。
