扩散-弛豫相关波谱成像在口腔舌癌肿瘤分化表征及淋巴结转移预测中的突破性应用

《European Radiology Experimental》：Advanced diffusion-relaxation imaging for tumoral differentiation and metastasis prediction in oral tongue cancer

　　本研究针对口腔舌鳞状细胞癌(OTSCC)术前精准评估颈淋巴结转移(CLNM)的临床难题，创新性应用扩散-弛豫相关波谱成像(DR-CSI)技术，通过多b值多回波扫描获得扩散-T2光谱，将肿瘤划分为VA-VE五个亚区。研究发现CLNM+患者VB区（中T2、低扩散性）和VD区（中T2、中扩散性）显著增加，且VB与神经侵犯(PNI)和浸润深度(DOI)呈正相关，VD与肿瘤-间质比(TSR)相关。最终构建的VB+DOI联合预测模型AUC达0.821，为OTSCC术前决策提供了革命性无创评估工具。

　　

在全球范围内，口腔舌鳞状细胞癌(Oral Tongue Squamous Cell Carcinoma, OTSCC)的发病率呈现持续上升趋势，尤其女性和年轻群体中增长显著。尽管手术、放疗和化疗等治疗手段不断进步，患者5年总体生存率仍低于60%，约40%的病例在两年内出现复发。颈淋巴结转移(Cervical Lymph Node Metastasis, CLNM)是影响预后的关键因素，早期干预可使5年无病生存率从50.7%提升至85.1%。然而，现有计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)等技术难以准确区分良恶性淋巴结，约30%的早期OTSCC存在隐匿性淋巴结转移。传统影像学生物标志物如表观扩散系数(Apparent Diffusion Coefficient, ADC)和T₂弛豫时间值存在单参数评估的局限性，无法解析 voxel内异质性，亟需能够精细刻画肿瘤微环境的先进成像技术。

针对这一临床挑战，李思雨等研究人员在《European Radiology Experimental》发表的最新研究，创新性地将扩散-弛豫相关波谱成像(Diffusion-Relaxation Correlation Spectroscopic Imaging, DR-CSI)技术应用于OTSCC的术前评估。该技术通过二维关联扩散和弛豫特性，突破传统单参数模型限制，实现对肿瘤微结构的亚体素级解析。

研究团队采用前瞻性设计，纳入57例经病理证实的OTSCC患者，使用3.0T MRI扫描仪进行多b值(0-1500 s/mm²)和多回波时间(7-150 ms)扫描，生成标准化扩散-T₂光谱。通过创新性光谱分割策略，将肿瘤微环境划分为五个功能亚区(VA-VE)，并系统分析其与病理参数（肿瘤-间质比TSR、神经侵犯PNI、Ki-67等）的关联。特别关注了CLNM阳性(CLNM+, n=34)与阴性(CLNM-, n=23)组间的差异表达模式。

DR-CSI光谱特征揭示肿瘤异质性演变规律

研究显示，正常舌组织主要表现为VA区（短T₂<40ms，中低扩散性<4μm²/ms）和VE区（高扩散性>4μm²/ms）双峰特征。OTSCC进展过程中出现特征性改变：VB区（中T₂40-140ms，低扩散性<1μm²/ms）和VD区（中T₂40-140ms，中扩散性1-4μm²/ms）显著增生，而VC区（长T₂>140ms）为OTSCC特有表现。CLNM+组较CLNM-组呈现VA区进一步降低(47.9%→30.3%, p<0.001)，VB(17.4%→28.9%, p<0.001)和VD(16.2%→24.6%, p=0.003)持续升高，ADC值显著降低(1.07→0.96μm²/ms, p=0.021)。

微结构-病理关联验证DR-CSI生物学意义

相关性分析显示VB与神经侵犯PNI(ρ=0.34)和浸润深度DOI(ρ=0.31)呈显著正相关，提示其可作为肿瘤侵袭性的影像学生物标志物。VD与肿瘤-间质比TSR(ρ=0.36)密切相关，表征肿瘤相关间质成分。VA则与侵袭性病理特征负相关，其减少程度与肿瘤恶性进展平行。这些发现通过组织学切片得到验证，CLNM+病例在肿瘤侵袭前沿呈现更丰富的间质成分和神经侵犯特征。

多参数模型显著提升CLNM预测效能

多因素逻辑回归确定VB(OR=1.079, p=0.011)和DOI(OR=3.394, p=0.047)为CLNM+的独立预测因子。受体操作特征曲线(ROC)分析显示VB的曲线下面积(AUC)达0.770，灵敏度0.941；DOI的AUC为0.742。而VB+DOI联合模型预测效能显著提升(AUC=0.821)，优于传统ADC指标(AUC=0.681)和肿瘤最大直径(MD, AUC=0.672)。基于此构建的列线图模型校准曲线接近理想标准，证实其临床适用性。

本研究通过DR-CSI技术成功实现OTSCC微环境的无创解析，首次建立影像学亚区与病理特征的定量关联。VB区作为肿瘤细胞侵袭性的直接影像标志物，VD区反映肿瘤间质微环境，二者协同作用为CLNM预测提供全新视角。相较于传统ADC等单参数指标，DR-CSI的多维信息捕获能力显著提升对肿瘤异质性的解析精度。该技术无需对比剂增强，5分35秒的扫描时间具备临床转化可行性，为个体化治疗决策提供重要依据。

研究团队指出，未来将通过多中心大样本研究验证DR-CSI的普适性，并探索其在外科切缘评估、疗效监测等场景的应用价值。随着快速成像技术和人工智能分析工具的进步，DR-CSI有望成为头颈部肿瘤精准影像评估的标准工具，最终实现"影像组学指导下的精准外科"这一临床愿景。