在我国,肺癌发病率和死亡率高居恶性肿瘤首位。非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)是最常见的肺癌类型,同步放化疗(concurrent chemoradiotherapy,CCRT)是不可切除的局部晚期非小细胞肺癌的标准治疗模式。目前,评价肺癌放化疗疗效的主要手段仍是CT等常规解剖影像学检查,存在着局限性,而功能影像检查越来越多用于临床,如功能磁共振、PET-CT等。弥散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)是一种磁共振功能成像,其成像原理是水分子的布朗运动,能够反应组织的细胞密度、细胞膜的完整性及血管通透性等,较CT等常规解剖影像学检查可以更早的观察到肿瘤组织的改变。表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC值),实现了 DWI的量化分析,放化疗过程中肿瘤细胞密度、细胞膜的完整性及血管通透性改变,可引起DWI信号及ADC值改变,因此可通过ADC值预测肿瘤放化疗疗效及评估预后。肺癌患者对放化疗的反应,个体之间存在差异,考虑可能与机体的某些分子生物特征有关。在NSCLC研究中,已经有多项研究探索生物标记(Biomarker)来预测和评估预后、肿瘤对治疗反应以及毒性反应等,这些生物标记物主要包括免疫细胞,细胞因子,基因组学,肿瘤代谢产物,蛋白质组学及微小RNA等。Survivin是凋亡抑制蛋白(inhibitor of apoptosis protein,IAP)家族新成员,在肿瘤组织中高表达,具有阻止细胞凋亡以及调控细胞周期的功能,与肿瘤细胞增殖及转移密切相关。Survivin已被确认为可独立预测肿瘤患者的预后。放射性肺炎是肺癌放疗常见的并发症,尤其同步放化疗患者更易发生,如果治疗中发生放射性肺炎,可能会影响放化疗的顺利进行。基于上述研究背景,在本研究中,我们将通过磁共振DWI的ADC值来预测局部晚期非小细胞肺癌同步放化疗疗效,并联合Survivin进行疗效预测,以期寻找最佳联合预测模型。如果在放疗中能预测并规避放射性肺炎的发生,将对同步放化疗的顺利进行提供安全性保障。第一部分MR DWI预测局部晚期非小细胞肺癌同步放化疗疗效的探索研究目的探讨MR DWI在局部晚期非小细胞肺癌同步放化疗疗效预测中的价值。方法本研究依据入排除标准入组81例局部晚期NSCLC患者,给予同步放化疗治疗,入组患者均于治疗前1周行MRI检查,行MRI常规和DWI序列扫描,在同步放化疗中段(放疗剂量40Gy)时再次行MRI成像。结合MRI常规序列,先于DWI图像明确病变位置,然后在对应的ADC图上测量ADC值。结合放疗末CT疗效评价,分析ADC值对局部晚期NSCLC患者近期疗效的预测价值。然后对治疗后患者进行随访,进一步分析ADC值对生存的评估作用。注:ADCpre为治疗前平均ADC值,ADCmid为治疗中平均ADC值,AADC为治疗前中ADC值变化率。AADC=(ADCmid-ADCpre)/ADCpre x 100%。结果1.入组局部晚期非小细胞肺癌患者共81例,最终72例患者资料可用于分析,依据CT疗效评价,放化疗敏感组(CR+PR)50例,不敏感组(SD+PD)22例,敏感组肿瘤消退率为(54.31±21.56)%,高于不敏感组(23.11±12.66)%,两组比较差异有统计学意义(P<0.05)。2.放化疗敏感组治疗前ADCpre、治疗中ADCmid及治疗前后ADC变化率AADC分别为(1.33±0.22)×1 0-3mm2/s、(1.85±0.39)×1 0-3mm2/s、(40.01±32.33)%,不敏感组 ADCpre、ADCmid 及 AADC 分别为(1.52±0.26)×1 0-3mm2/s、(1.64±0.25)×10-3mm2/s、(9.63±1 6.86)%,比较差异均有统计学意义(P<0.05)。肿瘤消退率与ADCprc呈负相关、与AADC呈正相关。ROC曲线分析显示ADCpre、ADCmid及AADC预测CCRT疗效均有意义,曲线下面积分别为0.7532,0.6655及 0.7991。3.依据CT疗效评价(RECIST标准),放化疗敏感组平均无进展生存时间为(18.3±11.8)个月,高于不敏感组(6.8±4.9)个月;放化疗敏感组平均总生存时间为(22.5±12.6)个月,高于不敏感组(9.1±1.3)个月,比较差异均有统计学意义(P<0.05)。4.通过ROC曲线得出ADC值临界值预测效能最佳,以ADC临界值作为阈值,将ADCpre、ADCmid及AADC分成两组进行生存比较。将ADCpre分成ADCpre≥1.41 ×10-3mm2/s组和ADCpre<1.41×10-3mm2/s组,两组平均无进展生存时间为(10.5±6.2)vs(18.4±10.7)个月,平均总生存时间为(13.6±7.5)vs(22.6±11.5)个月;将 ADCmid 分成 ADCmid ≥1.66× 10-3mm2/s 组和 ADCmid<1.66×10-3mm2/s 组,两组平均无进展生存时间为(18.8±10.9)vs(9.1±4.7)个月,平均总生存时间为(22.7±12.1)vs(12.6 ± 4.9)个月;将 ΔADC 分成 ΔADC>18.18%组和ΔADC<18.18%组,两组平均无进展生存时间为(19.6±9.6)vs(6.7±4.7)个月,平均总生存时间为(23.9±10.4)vs(9.4±5.9)个月;上述每组比较差异均有统计学意义(P<0.05)。结论ADC值可以早期预测局部晚期非小细胞肺癌同步放化疗疗效,以ADC临界值分组与按RECIST标准分组所得生存分析结果一致。因此MR DWI可以对局部晚期非小细胞肺癌同步放化疗进行疗效预测及预后评估。第二部分MRDWI联合Survivin预测局部晚期非小细胞肺癌同步放化疗疗效的探索研究目的探讨MR DWI联合Survivin在局部晚期非小细胞肺癌同步放化疗疗效预测中的价值。方法对72例可供分析的入组患者均于治疗前留取组织标本(经皮肺穿刺或支气管镜活检获得),分别于治疗前1周及放疗中段(40Gy)时采集外周静脉血2ml。应用免疫组化S-P法检测组织中的Survivin表达,Real-time PCR法检测外周血Survivin表达。结合放疗末CT疗效评价,分析组织中及外周血Survivin表达对局部晚期NSCLC患者近期疗效的预测价值,然后联合ADC值,进一步分析联合因子对患者近期疗效的预测价值。对治疗后患者进行随访,分析ADC值及Survivin多因素对预后的评估作用。注:Survivinpre为外周血治疗前平均Survivin水平,Survivinmid为外周血治疗中平均Survivin水平,ΔSurvivin为治疗前中Survivin 变化率。ASurvivin=(Survivinpre-Survivinmid)/Survivinpre x l00%。结果1.对入组的72例患者,采用半定量结果判定组织中Survivin表达,Survivin阳性表达患者共有31例,阳性表达率为43%。放化疗敏感组Survivin阳性表达率34%,不敏感组Survivin阳性表达率63.6%,两组比较差异有统计学意义(P<0.05)。2.放化疗敏感组与不敏感组外周血治疗前Survivinpre表达水平,比较差异无统计学意义(P>0.05)。敏感组治疗中Survivinmid为(2.86±1.29),低于不敏感组(4.41±1.78),比较差异有统计学意义(P<0.05)。敏感组治疗前后Survivin变化率ΔSurvivin为(39.51±26.66),高于不敏感组(19.72±22.32),比较差异有统计学意义(P<0.05)。肿瘤消退率与Survivinmid呈负相关。ROC曲线分析显示Survivinmid及ASurvivin预测CCRT疗效有意义,曲线下面积分别为0.7514、0.6900。3.比较组织与外周血Survivin表达相关性。发现组织Survivin阳性表达组外周血Survivinpre水平高,但较阴性表达组差异无统计学意义(P>0.05)。组织Survivin阴性表达组外周血Survivinmid降低及ΔSurvivin变化显著,与Survivin阳性表达组比较差异有统计学意义(P<0.05)。4.比较组织中Survivin阳性表达组与Survivin阴性表达组患者的ADCpre、ADCmid及ΔADC,差异均有统计学意义(P<0.05)。5.将ADCpre、AADC及外周血Survivinmid联合因子预测CCRT疗效效能最佳,特异度、敏感度、准确度分别为76.00%、77.27%、76.39%,曲线下面积达0.8727。6.组织中Survivin阳性表达组平均无进展生存时间及平均总生存时间低于Survivin阴性表达组,差异有统计学意义(P<0.05)。以外周血Survivinmid及ASurvivin临界值分组,比较平均无进展生存时间及平均总生存时间,差异均有统计学意义(P<0.05)。7.应用Cox比例风险回归分析,对临床特征,包括性别、年龄、分期,以及 ADCpre、ADCmid、AADC、Survivinmid、ASurvivin 及组织 Survivin 进行多因素预后分析,结果提示临床分期、AADC及肿瘤组织中Survivin表达是影响预后的主要因素。结论Survivin在局部晚期NSCLC组织中高表达。Survivin可以预测放化疗疗效,ADC值联合Survivin较单独应用可以更好的预测放化疗疗效。应用Cox回归对多因素进行预后分析,提示患者的预后与肿瘤的临床分期,治疗前后ADC值变化率以及组织中Survivin表达相关。第三部分MR DWI联合生物标记对放射性肺炎的预测价值目的探讨MR DWI联合生物标记对放射性肺炎的预测价值,为同步放化疗患者进行安全性评估。方法对72例可供分析的入组患者分别于治疗前1周及放疗中段(40Gy)时采集外周静脉血2ml,ELISA法检测外周血细胞因子水平。依据放射性肺炎的分级标准对急性放射性肺炎进行分级。探索ADC值、Survivin及细胞因子对放射性肺炎的预测价值。ΔTGF-β1=(TGF-β1mid-TGF-β1pre)/TGF-β1pre x 100%,ΔIL-6=(IL-6m,d-IL-6pre)/IL-6pre x 100%。结果1.对72例患者随访至放疗结束后12周,共有30例(41.6%)患者发生放射性肺炎,包括1级反应22例(30.5%),2级反应5例(6.9%),3级反应3例(2.7%),无患者发生4级反应。2.比较放射性肺炎组与无放射性肺炎组患者ADCpre、ADCmid及ΔADC值,均无统计学差异(P>0.05)。按照放射性肺炎的发生程度分成放射性肺炎轻型组(1级)及放射性肺炎重型组(2级及以上),两组患者ADCpre无差异(P>0.05)。放射性肺炎轻型组ADCmid为(1.67±0.35)×10-3mm2/s,低于重型组(1.95±0.30)×10-3mm2/s;轻型组ΔADC 为(21.70±29.58)%,低于重型组(51.61±20.79)%,比较均有统计学差异(P<0.05)。3.比较放射性肺炎组与无放射性肺炎组,以及放射性肺炎轻型组与放射性肺炎重型组之间的Survivin水平,均未发现Survivin表达对放射性肺炎有预测意义(P>0.05)。4.放射性肺炎组与无放射性肺炎组放疗前血清TGF-β1pre、IL-6pre水平比较,无统计学差异(P>0.05)。放射性肺炎组TGF-β1mid、IL-6mid分别为(53.72±14.32)pg/ml、(26.25±10.16)pg/ml,无放射性肺炎组分别为(47.93±12.38)pg/ml、(20.77±7.04)pg/ml,放射性肺炎组水平高,比较差异有统计学意义(P<0.05)。放射性肺炎组ATGF-β1、AIL-6 分别为(52.59±17.14)%、(54.49±16.48)%,无放射性肺炎组分别为(27.34±9.68)%、(42.62±26.55)%,放射性肺炎组高,比较差异有统计学意义(P<0.05)。放射性肺炎轻型组与放射性肺炎重型组细胞因子水平比较,两组患者TGF-β1pre、IL-6pre及AIL-6水平比较,无统计学差异(P>0.05)。放射性肺炎轻型组 TGF-β1mid、IL-6mid及ATGF-β1 分别为(47.31±15.39)pg/ml、(21.29±7.61)pg/ml、(33.41±27.28)%,重型组分别为(64.17±11.84)pg/ml、(27.55±6.67)pg/ml、(63.94± 18.18)%,重型组水平高,比较差异均有统计学意义(P<0.05)。5.放射性肺炎分级前ROC曲线显示将TGF-β1mid、ATGF-β、lL-6mid及AIL-6因子联合后,预测效能最佳,曲线下面积可达到0.8167。放射性肺炎分级后ROC曲线显示将 ADCmid、AADC、TGF-β1mid、ATGF-β1、IL-6mid 因子联合后,预测效能最佳,曲线下面积可达到0.9091。6.以TGF-β1和IL-6预测放射性肺炎的临界值分组,分析ADC值与细胞因子的关系,发现ADC值与细胞因子水平无相关(P>0.05)。结论DWI预测放射性肺炎在亚组分析比较中有意义,因入组病例数少,结果需要扩大病例数进一步证实。我们研究表明放疗中段TGF-β1及IL-6水平升高与放射性肺炎发生相关,TGF-β1、IL-6及其治疗前后变化率可以作为预测放射性肺炎的指标,且联合预测效能最佳。