影像学在评估骨肉瘤新辅助化疗效果中的意义

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1、影像学在评估骨肉瘤新辅助化疗效果中的意义作者：柳剑，郭卫，杨荣利，曲华毅，杨毅【关键词】骨肉瘤骨肉瘤是最常见的原发恶性骨肿瘤，约占骨原发恶性肿瘤的20%，80%以上的病人在就诊时就已出现肺的微小转移灶。以往骨肉瘤以手术为主要治疗方法，其5年生存率在20%以下。20世纪70年代以来大剂量化疗应用于骨肉瘤的治疗中，使骨肉瘤的5年生存率明显提高。现在骨肉瘤的标准治疗模式为：术前化疗+手术+术后化疗相结合的综合治疗模式。化疗的引入使得骨肉瘤患者的5年生存率达到70%～80%。同时由于术前化疗的应用，使患者的保肢率在80%以上，并且其5年生存率与5年无病生存率与截肢

2、病人无显著性差异。化疗成为手术以外影响骨肉瘤预后的关键因素。因此评价骨肉瘤的化疗效果就成为近年研究的焦点。对术前化疗的效果进行评估，才构成新辅助化疗的完整概念。主要包括：临床评估、影像学评估和组织病理学评估3种。本文仅对影像学评估进行综述。1X线片13X线平片在诊断骨肉瘤的过程中具有无可替代的重要价值。在评估化疗反应方面，肿瘤体积缩小，软组织中残存肿瘤出现钙化，髓腔及骨膜反应边界变得清晰曾被认为是好的预后因素。相反，软组织肿块不变甚至增大，肿瘤仍有侵袭性进展则提示预后不良。但是骨破坏、新骨形成、修复性钙化等变化表现多样，结果不确定，与病理评估得出的组织反应

3、性没有相关性［1］。因此在评估新辅助化疗效果中，X线平片的作用有限。2血管造影13血管造影是根据化疗前后肿瘤血管分布的变化，来评估骨肉瘤对化疗的反应。Kumpan等认为血管造影比X线平片评估的效果要好，并将血管造影的反应分为四级，与肿瘤坏死率相比较，得出了较好的相关性。有人将血管造影和铊-201核素扫描同时应用于骨肉瘤患者，评估化疗反应，结果显示两者均有较好的作用。血管造影进行评估的优点包括：直接显示肿瘤血管，观察重点突出，评估较为客观。缺点包括：（1）不能评估有无残存肿瘤细胞，即使肿瘤血管明确地减少甚至消失，也不能排除有残存肿瘤的可能。（2）特异性不高，

4、不能区分瘤周血管过多是因为残存肿瘤造成还是反应性增生造成。（3）不能直接观察肿瘤的变化。（4）为有创检查。有人认为，在监测新辅助化疗的各种影像中，血管造影应被废弃。MR血管造影可以显示：肿瘤断面，肿瘤滋养血管和正常血管。应用MR血管造影评估得出结论：化疗后肿瘤血管不变或增加，提示化疗反应不良；肿瘤血管明显减少，提示组织反应良好。因此，在评估新辅助化疗效果的过程中，血管造影评估作用有限。MR血管造影在评估中有一定的作用。3CT评估早在20世纪80年代，就有人应用CT评估骨肉瘤新辅助化疗的作用，CT可以准确的显示出肿瘤髓内浸润范围和软组织包块的范围，被证明是骨

5、肉瘤术前良好的评估手段。一些研究表明，尽管CT不能区分是否存在活着的肿瘤细胞，但是有效的化疗可以在CT中出现相应的征象：肌肉间脂肪层重新出现，肿瘤边缘或中心钙化增加，髓内异常信号范围缩小；相反，软组织侵犯增加，进行性的骨质破坏以及髓内异常信号增加，提示化疗反应不佳。CT与平片相比较，具有很多的优点：（1）可以评估软组织包块的变化程度；（2）显示出化疗后重新出现在肿瘤与肌肉间隙的脂肪层；（3）鉴别肿瘤钙化增多是由于肿瘤边缘修复增多还是肿瘤本身的钙化增加。但由于MRI更加出色，CT在评估术前化疗中的地位逐渐被MRI取代。4骨肉瘤的体积Bieling等通过研究发

6、现肿瘤的体积与预后的相关性密切(p=0.0013)，指出当肿瘤的体积小于70cm×70cm×7013cm时，5年的MFS是100%，没有1例发生了转移，肿瘤的体积在70cm×70cm×70cm到150cm×150cm×150cm时，5年的MFS是87%，其中有4例发生了转移，体积大于150cm3时，5年的MFS是58%，其转移和复发率较高。新辅助化疗完成后，评估化疗前后肿瘤体积的变化，并与肿瘤切除后的病理坏死率相比较，可以得出骨肉瘤对化疗的反应程度。计算肿瘤的体积有多种方法。最简单常用的方法是建立骨肉瘤的椭球模型，骨肉瘤的体积(V)≈π／6×长度×宽度×高

7、度。3个径线可以根据X线、CT或MRI得到，利用上述公式可以近似的得到肿瘤的体积。以上公式为骨肉瘤体积的近似公式，根据3条径线测量的准确程度不同，肿瘤的计算体积也有很大差异。X线测量最不准确，CT次之，MRI较为准确。比较精确的测量方法是应用三维核磁共振成像，所用扫描层面均应用数字化技术，扫描层面密集，最后应用三维重建软件，通过微积分计算肿瘤的体积［2］。应用骨肉瘤椭球模型进行评估，得出的结论为：骨肉瘤肿瘤体积增大与不良的组织反应相关性良好，但是肿瘤体积不变或变小，与良好的组织反应没有相关性。应用三维重建核磁计算骨肉瘤体积得出的结论为：体积不变或减小预示化

8、疗反应良好；体积增大预示着化疗反应不良［2］。因此应用肿瘤体积预测