IDH1突变胶质瘤磁共振波谱和纹理分析的影像学研究

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第一部分IDH1R132H突变与促红细胞生成素受体(EpoR)在不同类型和级别胶质瘤中的表达情况目的:研究IDH1R132H阳性表达/阴性表达胶质瘤中促红细胞生成素受体(erythropoietin receptor, EpoR)表达的差异。方法:收集2004年1月至2005年10月间在复旦大学附属华山医院神经外科手术患者的胶质瘤标本共计299例,其中毛细胞型星形细胞瘤40例,星形细胞瘤55例,少突胶质细胞瘤24例,星形-少突细胞瘤1例,间变性星形细胞瘤54例,间变性少突胶质细胞瘤27例,胶质母细胞瘤60例,室管膜瘤20例,间变性室管膜瘤17例,室管膜下瘤1例,制成组织芯片(Tissue microarray, TMA)后使用免疫组织化学染色评价IDH1R132H和EpoR表达情况。使用SPSS统计软件计算Kendal1的等级相关系数分析IDH1R132H和EpoR之间的关系。结果:免疫组化结果示IDH1R132突变蛋白主要表达于胞浆,在Ⅰ级毛细胞型星形细胞瘤和Ⅱ/Ⅲ级室管膜瘤中没有表达;Ⅱ级星形细胞瘤中表达阳性率为43.4%;Ⅲ级星形细胞瘤中阳性率为38%;II级少突胶质细胞瘤中阳性率为50%;Ⅲ级少突胶质细胞瘤中阳性率为34.6%;Ⅳ级胶质母细胞瘤中阳性率为6.78%。EpoR主要表达于胞膜和胞浆,在Ⅰ级毛细胞型星形细胞瘤中表达阳性率为50%;Ⅱ级星形细胞瘤中阳性率为56.6%;Ⅲ级星形细胞瘤中阳性率为64%;Ⅱ级少突胶质细胞瘤中阳性率为58.3%;Ⅲ级少突胶质细胞瘤中阳性率为61.5%;Ⅳ级胶质母细胞瘤中阳性率为59.3%。EpoR在IDH1R132H阳性表达胶质瘤中的表达率为82.35%,在IDH1R132H阴性表达胶质瘤中为49.33%。Kenda11的Tau-b等级相关系数示IDH1R132H与EpoR表达之间呈正相关(r=0.385,p<0.001)。在IDH1R132H阴性表达的Ⅱ/Ⅲ级星形细胞瘤,Ⅱ/Ⅲ级少突胶质细胞瘤和Ⅳ级胶质母细胞瘤中,EpoR与胶质瘤的WHO分级之间存在正相关(r=0.149,p<0.05)。结论:星形细胞瘤和少突胶质细胞瘤中广泛存在IDH1R132H突变,胶质母细胞瘤中IDH1R132H突变较少,毛细胞型星形细胞瘤和室管膜瘤不存在IDH1R132H突变。EpoR表达在所有胶质瘤中广泛存在,且在IDH1R132H阳性表达的胶质瘤中高表达,在IDH1R132H阴性表达的胶质瘤中表达程度与WHO分级存在相关性。第二部分IDH1R132H阳性表达/阴性表达胶质瘤的磁共振波谱分析目的:比较研究IDH1R132H阳性表达/阴性表达胶质瘤的磁共振波谱变化。方法:纳入2012年6月至2013年2月间在复旦大学附属华山医院神经外科手术的幕上新发胶质瘤患者。分析患者的MRS资料,比较患者MRS上肿瘤实质部分Cho/NAA比值最高处NAA、Cho和Cr等代谢产物的水平和比值,使用免疫组化染色评价IDH1R132H和MIB-1表达情况。使用SPSS统计软件计算t检验量分析IDH1R132H阳性表达/阴性表达胶质瘤MRS代谢和MIB-1表达程度的差异。结果:磁共振波谱分析的NAA水平(r=-0.244, p<0.05)、Cho/NAA比值(r=0.239,p<0.05)和MIB-1表达程度(r=0.732,p<0.05)和胶质瘤WHO分级存在相关性,但不同IDH1R132H突变状态Ⅱ/Ⅲ级星形细胞瘤和少突胶质细胞瘤患者间的MRS代谢产物水平和MIB-1表达程度无统计学差异。结论:MRS可以用于鉴别胶质瘤的WHO分级。胶质瘤IDH1R132H突变对NAA和Cho/NAA等MRS代谢产物指标和MIB-1表达程度没有影响。使用常规MRS方法对检测胶质瘤IDH1R132H突变没有帮助。第三部分基于支持向量机算法的MRI图像特征分析在检测胶质瘤IDH1R132H突变中的应用初探目的:探讨通过MRI图像特征来预测胶质瘤IDH1R132H突变状态的可能性。方法:纳入2011年1月至2013年2月间在复旦大学附属华山医院神经外科手术的胶质瘤患者18位。每例都有三个磁共振序列图像(T1-FLAIR、T2-FLAIR和T1增强),每例MR图像选取2-4个感兴趣区(region of interest, ROI),共选出50个ROI,其中IDH1R132H阳性表达者32个,阴性表达者18个。从ROI中提取特征参数,包括灰度共生矩阵、灰度梯度共生矩阵和游程矩阵。按留一法将R0I分成训练组和测试组。用支持向量机(Support vector machine, SVM)算法在训练组中学习分类,然后在测试组中检验推广能力。将分类结果和免疫组化结果比较,计算分类的准确率、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值。并画出ROC工作曲线并计算曲线下面积(area under curve, AUC)以评价分类方法的效率。结果:分类准确率为0.67,敏感度为0.61,特异度为0.76,阳性预测值为0.83,阴性预测值为0.52。AUC为0.69。结论:基于支持向量机算法的MRI图像特征分析可能成为一种无创判断星形细胞瘤中IDH1R132H阳性表达/阴性表达的新方法。
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