European Radiology：增强CT对胰腺神经内分泌肿瘤的定量分析

胰腺神经内分泌肿瘤（PanNENs）是一组具有不同临床和病理特征的异质性肿瘤，由神经内分泌细胞产生，占所有胰腺恶性肿瘤的1-3%。近年来，对PanNENs的分子生物学和病理生理学的认识迅速提高，致使其诊断和治疗策略的大幅改进。最初，神经内分泌肿瘤根据Ki-67指数或有丝分裂指数分为分化良好和分化不良的神经内分泌肿瘤（NENs）。因此，所有1级（G1）和2级（G2）病例被视为分化良好，而所有3级（G3）病例被视为分化不良。根据这个系统，分化好但Ki-67指数高的肿瘤在技术上被归为G3级神经内分泌癌（NECs）。根据2017年WHO分类，PanNENs被分层为G1，Ki-67指数≤2%或每10个高倍视野（HPFs）有丝分裂计数<2；G2，Ki-67指数3-20%或每10个HPFs有丝分裂计数2-20；G3，Ki-67指数>20%或每HPFs有丝分裂计数>20。此外，G3被细分为分化好的NENs和分化差的NECs。分化好的病变Ki-67指数<55%；而分化差的病变Ki-67指数≥55%，临床进展迅速。

新分类的目的是为了指导临床制定适当的治疗策略和病人护理，并提高对生存结果的预测。因此，将胰腺NECs（PNECs）与分化良好的G1/2/3胰腺神经内分泌肿瘤（PNETs）区分开来尤为重要。以往的研究发现，与G1/2 PanNENs或胰腺癌相比，G3 PanNENs具有不同的影像学特征和生存预后。然而，没有任何研究对这些分类进行定量分析。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究通过评估增强CT的定量指标来实现PNECs和G1/2/3 PNETs的准确鉴别，为临床准确制定治疗方案及预测预后提供了技术支持及参考依据。

本研究回顾性地纳入了17名PNECs患者和131名经活检或手术证实的PNETs患者。收集了一般人口统计学（性别、年龄）和CT定量参数（动脉/门静脉绝对增强、动脉/门静脉相对增强比、动脉/门静脉增强比）。进行了单变量和多变量的逻辑回归分析，以确认区分PNECs和PNETs的独立变量，并生成每个定量参数的接收操作特征（ROC）曲线以确定其诊断能力。 

本研究发现，PNECs的平均动脉/门静脉绝对增强值（19.5±11.0 vs. 78.8±47.2；28.1±15.8 vs. 77.0±39.4）、动脉/门静脉相对增强比（0. 57±0.36 vs. 2.03±1.31；0.80±0.52 vs. 1.99±1.13）以及动脉/门静脉增强比（0.62±0.27 vs. 1.22±0.49；0.74±0.19 vs. 1.21±0.36）明显低于PNETs（所有P<0.001）。经过多变量分析，动脉绝对增强（几率[OR]：0.96，95%置信区间[CI]：0.93，0.99）和门静脉绝对增强（OR：0.96，95%CI：0.92，0.99）是区分PNECs与PNETs的独立因素。对于每个定量参数，病变的动脉增强产生了最高的诊断性能，其曲线下面积（AUC）为0.922（95% CI：0.867-0.960），其次是门静脉绝对增强。 

图 a 67岁女性，胰头内G1级PNET，表现为明显增强（箭头）。 b 63岁男性，胰头内G2级PNET，表现为均匀增强（箭头）。c 一位46岁的女性，在胰腺尾部有分化良好的3级PNET，呈现中度强化（箭头）。 d 一位73岁的男性，在胰腺体部有分化不良的PNEC，呈现轻微强化（箭头）

本研究表明，增强CT的定量参数可用于PNECs和PNETs的鉴别诊断，其中动脉/门静脉绝对增强值是独立预测因素，在区分PNETs和PNECs方面具有良好的诊断准确性。

原文出处：

Hai-Yan Chen,Yao Pan,Jie-Yu Chen,et al.Quantitative analysis of enhanced CT in differentiating well-differentiated pancreatic neuroendocrine tumors and poorly differentiated neuroendocrine carcinomas.DOI:10.1007/s00330-022-08891-4