报告：CT特征在预测肺部纯磨玻璃结节（PGGNs）恶性程度中的应用研究

一、研究概况

该研究由朱志刚（Zhi-gang Chu）、李旺佳（Wang-jia Li）、傅彬杰（Bin-jie Fu）和吕发金（Fa-jin Lv）等人共同完成，研究发表于《American Journal of Roentgenology》（AJR），2020年8月，编号215。研究的主要内容是分析肺部纯磨玻璃结节（PGGNs）的CT特征，以预测结节的侵袭性，进一步为临床决策提供依据。

二、学术背景

随着低剂量CT（LDCT）在肺癌筛查中的广泛应用，肺部磨玻璃结节（GGNs）被检测的频率大大增加。GGNs根据是否含有实心成分可分为纯磨玻璃结节（PGGNs）和混合磨玻璃结节。纯磨玻璃结节通常与非侵袭性病变如典型腺瘤性增生（AAH）、原位腺癌（AIS）等相关，而含有实心成分的混合磨玻璃结节则更可能是恶性肿瘤，如浸润性腺癌（IA）。然而，许多纯磨玻璃结节最终被诊断为微侵袭性腺癌（MIA）或浸润性腺癌（IA），其发生率高达22.8%到40.4%。因此，如何通过CT特征区分非侵袭性病变与侵袭性病变，预测PGGNs的恶性程度，成为肺癌筛查中的一个重要问题。

本研究的目的正是通过回顾性分析不同病理类型PGGNs的CT特征，探讨哪些CT特征能够有效区分这些结节的侵袭性，为临床提供更准确的预测工具。

三、研究方法

1. 研究设计及对象

本研究为回顾性研究，研究对象为2016年3月到2019年3月间，通过手术切除并病理确诊的PGGNs患者。研究共纳入161例患者，172个PGGNs，其中包括14例AAH、59例AIS、68例MIA和31例IA。排除标准为：未提供1mm或更薄切片的CT图像、影像伪影导致无法准确评估的病例，以及PGGN周围有弥漫性病变的患者。

1. CT检查

所有患者均接受了128排多层螺旋CT扫描，扫描时采用110-120 kVp的管电压和50-150 mA的管电流，扫描厚度为0.625mm。CT图像在肺窗设置下进行评估，主要分析参数包括结节的直径、面积、形态、密度均匀性、边缘形态、界面定义、分叶、尖刺、胸膜压迹等。

1. 数据分析方法

数据通过SPSS 20.0软件进行统计分析。首先使用卡方检验和Kruskal-Wallis检验比较不同组之间的基本特征。然后，使用受试者工作特征曲线（ROC曲线）来评估各CT参数对PGGNs侵袭性的预测效能。通过多元分析筛选出与结节侵袭性相关的预测因子。

四、研究结果

1. 结节的CT特征分析

   • 结节大小与面积：结节的直径和面积在IA组明显大于其他组（AAH、AIS、MIA）。通过ROC曲线分析，直径大于10.5mm或面积大于86.5mm²的结节，其侵袭性风险较高，具有较高的敏感性和特异性。

   • CT衰减值：CT衰减值较高的PGGNs更可能为侵袭性病变。研究发现，MIA和IA的衰减值显著高于AAH和AIS。通过ROC曲线分析，CT衰减值大于-632 HU的PGGNs具有较高的侵袭性预测价值，敏感性为78.8%，特异性为59.8%。

2. 形态学特征分析

   • 密度均匀性：侵袭性PGGNs（MIA和IA）通常表现为不均匀的密度，而非侵袭性PGGNs（AAH和AIS）则多为均匀的密度。

   • 形态与边缘：AAH和AIS的结节多为圆形或椭圆形，边缘平滑；而MIA和IA的结节则通常为不规则形态，边缘粗糙。

   • 分叶、尖刺与胸膜压迹：MIA和IA结节常表现为分叶、尖刺以及胸膜压迹，这些特征与结节的侵袭性密切相关。

3. 血管变化：结节内的血管变化对于预测PGGNs的恶性程度具有重要意义。侵袭性PGGNs（MIA和IA）常见结节内血管扩张或畸形，而非侵袭性PGGNs则较少出现此类变化。

4. 预测因子：通过多元分析，研究发现CT衰减值和分叶特征是预测PGGNs侵袭性的关键因素。

五、研究结论

该研究表明，PGGNs的大小、CT衰减值、形态特征、密度均匀性以及血管变化等CT特征均与其侵袭性密切相关。较大的结节（直径>10.5mm或面积>86.5mm²）、较高的CT衰减值（> -632 HU）、不均匀的密度、不规则的形态、粗糙的边缘、分叶、尖刺、胸膜压迹以及血管扩张或畸形等，都提示结节具有较高的恶性风险。因此，CT图像的这些特征可用于帮助临床医师评估PGGNs的恶性风险，为进一步的治疗决策提供参考。

六、研究意义与价值

该研究为临床提供了一种通过CT特征评估PGGNs恶性程度的新方法。通过对不同病理类型PGGNs的CT特征进行分析，研究提出了多个预测侵袭性的关键CT参数，为肺癌筛查中的PGGNs提供了更加明确的管理标准。该研究不仅有助于改善PGGNs的早期诊断，还为个性化治疗方案的制定提供了依据。

七、研究亮点

本研究的亮点在于通过细致的CT特征分析，揭示了不同病理类型PGGNs的侵袭性特征，并明确了与侵袭性病变相关的关键CT参数。尤其是CT衰减值和分叶特征作为预测PGGNs恶性程度的重要指标，为今后的临床实践提供了有力的支持。此外，研究的方法具有较好的可重复性和临床推广价值，能够为进一步的临床研究提供借鉴。