作者：赵雪宁，王晓晨，王思慧，陈灵旭，袁梦媛，孙胜军，首都医科大学附属北京天坛医院放射科

垂体腺瘤起源于垂体前叶，为仅次于脑膜瘤及胶质瘤的成人第三常见中枢神经系统原发性肿瘤和最常见颅底肿瘤。垂体腺瘤亚型众多，可根据是否分泌过量激素分为功能型及无功能型，或根据激素细胞染色分为生长激素细胞腺瘤、催乳素细胞腺瘤、促甲状腺激素细胞腺瘤、促肾上腺皮质激素细胞腺瘤、促性腺激素细胞腺瘤、零细胞腺瘤及多激素细胞腺瘤；2022年WHO垂体神经内分泌肿瘤分类又按细胞谱系将其分为嗜酸性细胞谱系、促性腺激素细胞谱系、促肾上腺皮质激素细胞谱系、未明确谱系及多发垂体内分泌肿瘤。

不同亚型垂体腺瘤之间侵袭性、治疗方式及预后均存在差异，精准评估对于制定个体化诊疗方案、预测疗效及改善远期预后至关重要。影像组学可于医学影像图像中提取海量定量特征，目前已广泛用于鉴别诊断垂体腺瘤、评估亚型、预测肿瘤侵袭性、预后及治疗反应等。本文围绕MRI影像组学用于垂体腺瘤研究进展进行综述。

1. 鉴别诊断垂体腺瘤

鞍区肿瘤类型较多，仅据常规影像学表现难以鉴别。MRI影像组学可于术前有效鉴别垂体腺瘤与鞍区其他肿瘤，其中T2WI及增强T1WI所提供的肿瘤异质性信息十分重要。ZHANG等于颅脑MRI中提取纹理特征鉴别垂体腺瘤与颅咽管瘤，结果取自T2WI的GLCM-Contrast、HISTO-Skewness及增强T1WI的GLCM-Energy特征具有一定鉴别诊断价值，其单独预测垂体腺瘤的曲线下面积(area under the curve, AUC)分别为0.728、0.584及0.685。

ZHAO等基于术前颅脑MRI及血液实验室指标构建的联合列线图模型可有效区分囊实性垂体腺瘤与颅咽管瘤(AUC为0.90),优于单一T2WI及增强T1WI组学模型。WANG等基于T2WI及增强T1WI构建多种影像组学模型鉴别囊性垂体腺瘤与Rathke囊肿，发现联合影像组学特征及语义特征的人工神经网络分类器的性能最佳，其在测试集的AUC为0.848。上述研究结果均表明，MRI影像组学可用于鉴别垂体腺瘤与鞍区其他肿瘤。

2. 判断垂体腺瘤亚型

无功能型垂体腺瘤不分泌过量激素。术前仅根据临床表现及生化指标判断垂体腺瘤亚型极为困难，而部分亚型(如沉默性促肾上腺皮质激素腺瘤)侵袭性强、复发率高、预后差，及早识别具有重要临床意义。零细胞腺瘤为罕见垂体腺瘤亚型，其激素染色均为阴性，具有一定侵袭性。

早在2017年WHO垂体神经内分泌肿瘤分类发表之前，已有学者利用MRI影像组学模型区分无功能型垂体腺瘤中的零细胞腺瘤与其他亚型，对此基于平扫T1WI的支持向量机(support vector machine, SVM)模型在训练集及测试集均表现出良好效能，AUC分别为0.831及0.804。

WHO提出以垂体转录因子对垂体腺瘤进行分类后，部分此前诊断的零细胞腺瘤的转录因子染色呈SF-1阳性，实属促性腺激素细胞谱系，并非真正意义上的零细胞腺瘤，提示仅以激素染色区分无功能型垂体腺瘤存在局限性。

RUI等发现利用T2WI影像组学模型可有效区分无功能型垂体腺瘤中的沉默性促肾上腺皮质激素腺瘤与其他亚型，其效能优于平扫T1WI及增强T1WI影像组学模型，而基于全部序列的影像组学联合语义特征模型的鉴别效能更可高达0.927，提示影像组学有助于评估无功能型垂体腺瘤亚型，为临床制定治疗决策提供依据。

催乳素细胞腺瘤为常见垂体腺瘤，临床常表现为溢乳、闭经、不孕等高催乳素血症症状，多予口服溴隐亭治疗；垂体大腺瘤压迫垂体柄可致多巴胺通路受阻，进而降低多巴胺对催乳素的抑制作用而使催乳素水平升高(即垂体柄效应),常需手术治疗。鉴别催乳素细胞腺瘤与非泌乳素型垂体大腺瘤所致垂体柄效应对制定合理治疗方案至关重要。孔鑫等基于颅脑MRI分别构建的logistic回归模型及SVM模型鉴别催乳素细胞腺瘤与非垂体腺瘤所致垂体柄效应的AUC分别为0.768及0.774。

除激素水平外，影像组学还可通过细胞谱系预测垂体腺瘤亚型。PENG等以颅脑T2WI SVM模型预测垂体腺瘤细胞谱系的AUC高达0.955，为制定临床决策提供了重要指导。

3. 预测垂体腺瘤侵袭性

经影像学或术后病理证实侵犯海绵窦的垂体腺瘤具有较高侵袭性。病理学以符合Ki-67指数>3%、p53(+)及有丝分裂计数>2/10个高倍视野之中的2项及以上者为难治性垂体腺瘤。预测垂体腺瘤侵袭性或评估垂体腺瘤是否具有难治性对于选择术式及辅助治疗方式均十分重要。

Knosp分级根据冠状位MRI所示垂体腺瘤与海绵窦的位置关系评估垂体腺瘤侵袭性：0～1级代表肿瘤尚未侵袭海绵窦，2～3级为海绵窦侵犯情况不确定，4级多已发生海绵窦侵袭。NIU等基于临床-MRI影像组学模型预测Knosp 2～3级垂体腺瘤实际侵犯海绵窦的AUC为0.871。

LIU等采用纹理分析基于动态增强MRI预测垂体大腺瘤的侵袭性，发现6个肿瘤形态相关纹理特征、24个体积转移常数纹理特征、20个血管外体积分数特征及3个速率常数特征在侵袭组与非侵袭组之间存在显著差异，尤以体积转移常数纹理特征中灰度不均匀性特征的预测效能最佳，其AUC为0.903,提示纹理分析技术有助于反映肿瘤增殖活性、预测其侵袭性。部分学者基于单一MRI如T2WI、增强T1WI纹理特征及形状特征术前预测难治性垂体腺瘤，均表现出良好效能，对指导个体化治疗垂体腺瘤及改善预后具有一定意义。

4. 预测垂体腺瘤质地

垂体腺瘤质地为经蝶骨肿瘤切除术成功与否的主要决定因素之一，纤维含量高、质地较硬的垂体腺瘤较难切除，术后易残留肿瘤组织，常需辅以化学治疗(化疗)。CUOCOLO等基于MR T2WI构建的影像组学模型预测垂体腺瘤质地的敏感度、特异度、准确率及AUC分别为100%、87%、93%及0.99。FAN等联合T2WI、平扫及增强T1WI影像组学及临床特征(患者年龄、Knosp分级)构建的SVM模型预测训练集和验证集肢端肥大症患者垂体腺瘤质地一致性的AUC分别为0.83及0.81，提示MRI影像组学可在术前有效预测垂体腺瘤一致性，有助于及时调整手术方案、降低复发风险。

5. 预测垂体腺瘤治疗效果

对多数垂体腺瘤需及时手术干预，部分也可采取药物治疗、放射治疗(放疗)或放化疗等。对上述治疗的敏感性及治疗反应存在个体差异，术前预测疗效对制定个体化治疗方案十分重要。KOCAK等基于T2WI纹理分析预测生长激素细胞腺瘤对生长抑素类似物的治疗反应，发现K邻近法模型的效能最佳，其准确率及AUC分别为85.1%及0.847。FAN等在垂体腺瘤致肢端肥大症患者的平扫T1WI、T2WI及增强T1WI中筛选6个非零系数特征并构建SVM模型，其预测化疗效果的AUC为0.92,联合临床特征后更高达0.96，提示MRI影像组学有助于预测垂体腺瘤对于治疗的反应。

6. 预测垂体腺瘤预后

评估垂体腺瘤预后包含术后复发、内分泌缓解及视力恢复等多方面内容。影像组学预测垂体腺瘤术后复发、内分泌缓解及视力恢复等方面效能良好。既往研究构建的MRI影像组学模型预测垂体腺瘤术后5年复发的AUC为0.783～0.962。ZHANG等分别基于增强T1WI影像组学特征及包含体质量指数、术后皮质醇水平的临床特征构建极端梯度提升树模型，其预测促肾上腺皮质激素细胞腺瘤术后远期皮质醇水平的AUC分别为0.767及0.819。另有学者利用手术前、后冠状位T2WI中视交叉的相差影像组学特征及临床特征预测垂体腺瘤术后视觉恢复，其在训练集和测试集的AUC分别为0.841及0.840。

7. 小结与展望

影像组学在垂体腺瘤中的应用主要包括鉴别诊断、区分亚型，预测侵袭性、质地、治疗效果及预后等，在提高诊断准确率、制定治疗方案、改善远期预后方面具有广阔应用前景。但目前垂体腺瘤相关影像组学研究的科学性及报告质量均存在局限性：①缺乏良好的开源公共数据集，且多为单中心研究，不利于验证及临床转化；②多数研究采用手动方法分割垂体腺瘤，其可重复性及临床实际应用价值均有限，需建立可靠的自动分割模型以精确分割病灶并提取特征；③现有影像组学模型的可解释性、重复性、稳健性及可推广性均有待进一步提升。随着关键技术的不断进步及研究的规范及标准化，相信未来影像组学将在垂体腺瘤诊疗中发挥更重要的作用。

来源：赵雪宁,王晓晨,王思慧,等.MRI影像组学用于垂体腺瘤研究进展[J].中国医学影像技术,2024,40(10):1619-1622.

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