肺癌的表观扩散系数值与肿瘤细胞密度的关系及其诊断价值

摘要

1.肿瘤ADC值与肿瘤细胞密度的相关性:meta分析
　　背景与目的:
　　无论是细胞实验还是动物模型试验均证实,肿瘤的表观扩散系数(ADC)值与肿瘤细胞密度呈明显负相关。但是,在临床工作中,肿瘤的ADC值受很多因素的影响,同时,有不少研究结果显示肿瘤的ADC值与细胞密度的不相关或正相关。因此,本研究采用Meta分析的方法来分析,对临床肿瘤患者而言,肿瘤的ADC值是否与肿瘤细胞密度相关。
　　材料与方法:
　　全面检索PubMed、EMBASE、CBM数据库收集至2012年11月的相关文献。根据诊断试验文献纳入和排除标准进行筛选,参照诊断试验质量评价标准(QUADAS)对纳入文献进行评价。利用STATAversion11.0软件计算汇总相关系系数(r)值和95％可信区间,对发表偏倚进行评估并绘制漏斗图,通过敏感性分析和亚组分析来探讨异质性来源。
　　结果:
　　按照纳入和排除标准,最终纳入29篇文献。统计结果显示汇总相关系数为-0.57(95%CI:-0.62,-0.52),但是异质性明显(P<0.001)。经过敏感性分析排除2篇文献后,结果显示汇总相关系数为-0.61(95%CI:-0.66,-0.56),且同质性较好(P=0.132)。亚组分析结果显示脑肿瘤的ADC值与细胞密度呈显著负相关。Begg’s检验未提示存在显著的发表性偏倚。
　　结论:
　　在肿瘤患者中,肿瘤的ADC值与细胞密度呈显著负相关,尤其是脑肿瘤。但是,还需要大样本、前瞻性的研究来进一步证实其他类型肿瘤的ADC值与细胞密度的相关性。
　　2.肺癌的ADC值与肿瘤细胞密度的相关性研究
　　背景与目的:
　　前瞻性评价表观扩散系数(ADC)值与肺癌的细胞密度的相关性,同时探讨不同组织学类型肺癌肿瘤细胞密度的特点。
　　材料与方法:
　　对60例(41男性,19例女性)经CT引带穿刺活检病理证实的肺癌患者进行DWI成像(b值为50,1000s/mm2)检查并计算瘤体的平均ADC值和最小ADC值,其中,腺癌37例,鳞状细胞癌14例,小细胞肺癌9例。运用ImageJ软件分析肿瘤细胞密度,用SPSS18.0软件对资料进行相关性分析。
　　结果:
　　1.ADC与肿瘤细胞密度测量结果腺癌的平均ADC值为(1.07±0.12)×10-3mm2/s,最小ADC值为(0.86±0.14)×10-3mm2/s,肿瘤细胞密度为(14.9±2.6)%;鳞状细胞癌的平均ADC值为(0.88±0.10)×10-3mm2/s,最小ADC值为(0.73±0.12)×10-3mm2/s,肿瘤细胞密度为(20.6±4.4)%;小细胞肺癌的平均ADC值为(0.89±0.13)×10-3mm2/s,最小ADC值为(0.67±0.13)×10-3mm2/s,肿瘤细胞密度为(18.3±3.5)%。鳞癌和小细胞肺癌的核胞比均大于腺癌的核胞比,且差异有统计学意义(P〈0.01和P=0.002〉。
　　2.相关性分析结果肺癌的平均ADC值与细胞密度呈显著负相关(r=-0.597,P=0.001),肺癌的最小ADC值亦与细胞密度呈显著负相关(r=-0.466,P〈0.001)。
　　结论:
　　肺癌的ADC值与肿瘤细胞密度呈显著负相关,但是肿瘤细胞密度并不是影响ADC值的唯一因素;磁共振弥散加权成像的ADC值可能能够为鉴别肺癌的组织学类型提供一定的参考价值。
　　3.磁共振弥散鉴别肺部良恶性实性肿瘤的Meta分析
　　背景与目的:
　　采用Meta分析的方法评价磁共振扩散加权成像(DWI)鉴别良恶性肺部实性肿瘤的价值。
　　材料与方法:
　　全面检索PubMed、EMBASE、CBM数据库收集至2011年9月的相关文献。根据诊断试验文献纳入和排除标准进行筛选,参照诊断试验质量评价标准(QUADAS)对纳入文献进行评价。利用Meta-Discversion1.4软件,进行异质性检验,选择合适效应模型绘制森林图,计算汇总敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比数比,绘制sROC曲线及计算曲线下面积(AUC),分别进行阈值效应检验、Meta回归、亚组分析来探讨异质性来源。利用STATAversion11.0软件软件对发表偏倚进行评估并绘制漏斗图。
　　结果:
　　按照纳入和排除标准,最终纳入11篇文献。统计结果显示汇总敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比数比分别为0.79(95%CI:0.76,0.83)、0.94(95%CI:0.91,0.96)、9.77(95%CI:3.65,12.11)、0.25(95%CI:0.20,0.30)、47.17(95%CI:27.98,79.51),AUC为0.91(95%CI:0.88,0.93),Q*值为0.86,阈值效应检验、Meta回归、亚组分析提示阈值效应为异质性的主要来源。Deeks漏斗图提示存在一定的发表性偏倚。
　　结论:
　　DWI在鉴别肺实性疾病的良恶性方面有较高准确性。但是,还需要更多大样本、设计良好的诊断性试验来进一步验证。
　　4.表观扩散系数值在鉴别不同组织学类型肺癌中的价值
　　背景与目的:
　　探讨DWI表观扩散系数(ADC)值鉴别肺癌组织学类型的可能性。
　　材料与方法:
　　对58例经病理证实的肺癌患者(男39例,女19例)行胸部DWI检查,b值选择为50和1000s/mm2,计算meanADC值,其中,腺癌29例,鳞状细胞癌14例,小细胞肺癌15例。采用单因素方差分析方法检测不同组织学类型肺癌ADC值的差异,并应用ROC曲线评价ADC值鉴别肺癌组织学类型的能力。
　　结果:
　　小细胞肺癌的平均meanADC值为(1.02±0.24)×10-3mm2/s;非小细胞肺癌的平均meanADC值为(1.03±0.24)×10-3mm2/s,其中腺癌、鳞癌的平均meanADC值分别为(1.10±0.14)×10-3mm2/s、(0.89±0.09)×10-3mm2/s。腺癌的平均meanADC值显著高于鳞癌(P<0.001)。在非小细胞肺癌中,ROC曲线下面积(Az)为0.91±0.04。
　　结论:
　　腺癌的平均ADC值显著高于鳞癌;ADC值有助于鉴别非小细胞肺癌中的腺癌和鳞癌。

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缩略语表

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第一章 前言

第二章 肿瘤ADC值与细胞密度的相关性：meta分析

2.1 引言

2.2 材料与方法

2.3 结果

2.4 讨论

第三章 肺癌的ADC值与肿瘤细胞密度的相关性研究

3.1 引言

3.2 材料与方法

3.3 结果

3.4 讨论

第四章 磁共振弥散鉴别肺部良恶性实性肿瘤的Meta分析

4.1 引言

4.2 材料与方法

4.3 结果

4.4 讨论

第五章 表观扩散系数值在鉴别不同组织学类型肺癌中的价值

5.1 引言

5.2 材料与方法

5.3 结果

5.4 讨论

全文结论

参考文献

文献综述

参考文献

硕士期间发表论文

致谢