Radiology：这究竟是不是肿瘤存活？只需多这一步，使LI-RADS治疗反应算法更准确！

越来越多肝细胞肝癌(HCC)患者接受局部治疗(LRT)，包括射频消融和经导管动脉化疗栓塞，以作为一线或二线治疗和肝切除或肝移植(LT)的桥梁。LRT的肿瘤病理反应是预测手术切除或肝移植术后效果的独立指标，因此肿瘤病理反应的影像学预测对于临床的术前预后分类十分重要。修正后的实体肿瘤反应评价标准仍然是评价肿瘤对LRT反应的标准影像学标准，通过评估治疗后病变的动脉强化区域来评价肿瘤的生存能力。

对于接受LRT治疗的HCCs，肝脏成像报告和数据系统(LI-RADS)引入了一种基于CT和MRI的逐病灶分类算法，称为LI-RADS治疗反应(LR-TR)算法。最近的研究回顾性地评估了LR-TR算法在基于外植体病理结果的肝移植候选者中的性能。然而，LR-TR算法在一般人群(包括非LT候选者)中的诊断价值尚不明确。

目前的LR-TR算法仅基于病变的增强模式，而LI-RADS CT和MRI诊断算法在分类调整中纳入了MRI辅助特征(AFs)进行评价。事实上，最近的一项研究提出并探讨了一种使用MRI AFs的改进的MRI算法对肿瘤活性进行评估，使得评估结果的敏感性及特异性均增强。然而，改进算法在预测病理肿瘤生存能力方面的价值仍需进一步的实验研究。

近日，发表在Radiology杂志的一项研究评价了MRI AFs在分类调整、检测病理肿瘤生存能力方面的潜在应用，并与CT和钆塞酸二钠增强MRI中的LR-TR算法进行了比较，为临床进一步准确评估肿瘤治疗后效果及预测患者预后提供了影像学支持。

本项回顾性研究纳入了2014年1月至2017年12月期间接受LRT治疗并行手术切除或肝移植的HCC患者，每位患者均在LRT治疗后接受了CT和钆塞酸二钠增强MRI扫描。三位放射科医生根据CT和MRI中的LR-TR算法及改进的MRI TR算法(允许使用MRI AFs进行分类调整)的共识阅读，对每个治疗的观察分进行治疗反应(TR)分类。以肿瘤病理活性为参考标准，将CT LR-TR肿瘤存活、MRI LR-TR肿瘤存活、改良MRI TR肿瘤存活分类与McNemar试验分别进行诊断性能的比较。

本研究对138名患者(119名男性;平均年龄58岁±9岁[标准偏差])共138个治疗观察(108个病理活性)进行了评估。CT LR-TR和MRI LR-TR肿瘤存活分类在预测肿瘤存活率方面的敏感性和特异性分别为73%(108个病灶中的79个;95%CI: 64%，81%)vs 76%(108个病灶中的82个；95%CI：67%，84%)和90%(30个病灶中的27个;95% CI: 74%，98%) vs 83%(30个病灶中的25个;95% CI: 65%，94%)，CT和MRI之间无统计学差异(P = .65和P = .63)。与CT或MRI LR-TR活性分类(P = .002和P = .01)相比，改良MRI TR肿瘤存活分类具有更高的敏感性(84%[108个病灶中的91个;95% CI: 76%，91%])，特异性无显著差异(80%[30个病灶中的24个];95%CI:61%、92%)(P = 38,P > 0)。

图 53岁，男性，肝细胞癌TACE术后。(a-c)轴位CT增强图像显示经TACE治疗的病灶周围没有出现动脉期高强化(APHE)(a箭头)，而(b)门静脉期和(c)延迟期图像上有明显的结节样廓清(箭头)。(d-i)在3.0T钆塞酸二钠增强MRI图像上，经TACE治疗的病变周围的结节样组织(箭头)在(d)平扫T1加权图像上表现为低信号，(e)动脉期可疑APHE， (f)门静脉期明显廓清，(g)肝胆期呈低信号，(h) T2加权图像呈高信号，(i)扩散加权图像上表现为扩散受限。根据肝脏成像报告和数据系统治疗反应(LR-TR)算法，在CT和MRI及改良MRI TR均将其分为肿瘤存活类别。手术切除，病理证实肿瘤存活(肿瘤坏死20%)。

表 影像学特征预测病理肿瘤存活的诊断性能。

综上所述，在预测经局部疗法（LRT）治疗的肝细胞癌（HCC）病理性肿瘤活性时，与传统的基于增强模式的LI-RADS LR-TR算法相比，在分类调整中应用MRI辅助特征可在特异性相当的情况下使诊断更敏感、更准确，从而有利于治疗方案的及时调整并改善患者预后。本研究为临床早期评估治疗效果及预测患者预后提供了有价值的参考意见，为进一步的相关研究提供了新的思路。

原文出处：

Sungeun Park,Ijin Joo,Dong Ho Lee,et al.Diagnostic Performance of LI-RADS Treatment Response Algorithm for Hepatocellular Carcinoma: Adding Ancillary Features to MRI Compared with Enhancement Patterns at CT and MRI.DOI:10.1148/radiol.2020192797