作者：屈孟孟，冯雯，刘
传统定量弛豫序列一次扫描仅能获得一种弛豫图像，全部获取这些量化指标扫描时间过长，且分次采集过程会导致配准错误。合成
1. syMRI 技术概述
MR成像中的信号取决于组织内在特性和操作者可选择的外在参数。Gulani等采用基于反转恢复的真稳态自由进动序列获得的合成图像质量可与传统图像质量相媲美，证实了该技术的可行性。Warntjes等提出定量弛豫时间和PD的双回波饱和恢复梯度回波序列，并在此基础上获得经过改进的多动态多回波序列，在2个层面切换获取不同弛豫效应的图像，通过2个回波时间和4个反转时间的不同组合生成不同图像，利用Bloch方程计算每个像素的信号强度，从而有效量化物质的弛豫时间。
多动态多回波序列可在5min内一次扫描获得5种定量弛豫图，即T1、T2、反向弛豫率（R1、R2）和PD图，以及8种合成对比加权图，包括T1WI、T2WI、PD加权图像、T1WI液体衰减反转恢复序列、T2WI液体衰减反转恢复序列、短时反转恢复图像、相位敏感反转恢复图像和双反转恢复图像。目前，多动态多回波序列已陆续应用于各种MR设备，使syMRI技术临床应用成为现实。
2. syMRI 在乳腺癌中的应用
2.1 syMRI乳腺成像
图像质量能否达到诊断需求是推进影像新技术临床应用的前提。部分研究证实syMRI生成的加权图像具有与常规MRI相似的图像质量，两者的诊断准确度相当，且在全身多部位得到验证。Fujioka等发现合成T1WI和T2WI的图像质量与常规图像相似，而合成T2WI脂肪抑制图像质量低于常规图像，这可能是因为很难均匀地抑制整个乳腺的脂肪信号。乳房的体积和形态因人而异，给乳房添加适当的脂肪抑制序列具有挑战性。
Jung等比较多动态多回波序列和常规多回波自旋回波序列在乳腺成像中所获得的T2值，发现乳腺癌的平均T2值分别为84.75 ms和90.35 ms，脂肪组织的平均T2值分别为129.22 ms和102.11 ms，两者测量结果具有很好的一致性，且呈显著正相关。上述研究表明syMRI具有提供高质量图像的潜力，且能够提供较为可靠的定量参数评估组织特征。
2.2 鉴别乳腺良、恶性病变
乳腺肿瘤良恶性鉴别是临床选择治疗方式的前提，病理金标准的获取有创且取材范围有限。动态增强MRI是诊断乳腺疾病的有效方法，但良、恶性病变的形态学和血流动力学特征常存在重叠。因此，无创、可靠的定量诊断方法非常必要。Meng等首次探讨syMRI定量参数诊断乳腺癌的潜力，发现T1值和T2值可有效区分乳腺良性和恶性病变，且T1值诊断效能更高。高微波等证实PD值对乳腺良、恶性病变的鉴别诊断价值。
Gao等评估syMRI获得的T1、T2和PD值和扩散加权成像获得的表观扩散系数（ADC）值对乳腺良、恶性病变的诊断性能，结果表明T2值诊断效果最佳，且T2+PD+ADC多参数组合模型鉴别诊断性能优于乳腺影像报告和数据系统（breast imaging reporting and data system，BI-RADS）。
Matsuda等认为注射造影剂前的平均T1（T1pre）值是syMRI获得的唯一能独立区分乳腺良、恶性病变的有意义参数，syMRI联合DCE-MRI可提高乳腺良、恶性肿块（尤其是BI-RADS 4类肿块）的诊断准确性。而徐梦莹等认为T2pre、PDpre值可作为诊断乳腺癌的独立参数，同样，T2pre+PDpre联合DCE-MRI诊断效能最好。宋美娜等分析增强前后syMRI定量参数的相对变化率（ΔT%），结果显示恶性病变的ΔT1%显著大于良性病变。
孙诗昀等也发现类似的结果，这表明与良性疾病相比，多数乳腺癌表现出强化速度更快、程度更高的特点，考虑可能与对比剂特性和良、恶性病变微循环结构不同有关。乳腺癌在生长过程中可释放血管内皮细胞生长因子，诱导大量新生毛细血管，这些血管内皮不完整、通透性高，导致大量含对比剂的血液快速流入肿瘤内部，使乳腺癌表现为更高的信号强
syMRI的加入大幅度提高了乳腺病变的诊断效能，虽然单一定量参数诊断效果并未达到最佳，但联合多种MRI技术的预测模型可为个体化诊断提供更准确的信息，且syMRI技术无需造影剂，可作为改善乳腺病变诊断的有效辅助或替代策略。虽然各研究获得的定量参数不完全相同，但提高乳腺癌诊断准确率的价值值得关注，尤其是注射造影剂前的T2值，在大部分研究中的诊断效能均较好，对于T1值和PD值有不同的结论，这可能与各研究纳入样本量及类型不同有关，需要更多大样本研究进一步验证。
T1、T2和PD值等定量参数的差异取决于病变组织成分，如大分子浓度、组织含水量以及微循环结构等，尤其是组织含水量。乳腺癌肿瘤细胞密度较大，细胞间隙内淋巴细胞、
2.3 评估肿瘤预后因素
乳腺癌是一种高度异质性疾病，在治疗耐药和疾病进展方面具有多样性。肿瘤大小、腋窝淋巴结状态、组织学分级、
2.3.1 评估组织学分级
组织病理学分级高的浸润性乳腺癌淋巴结转移率、复发率和死亡率较高。Li等分析syMRI定量参数直方图特征与浸润性导管癌预后因素的相关性， 表明组织病理分级高的患者PDmaxium、T1mean和T1median值均高于组织病理分级低的患者。与
2.3.2 预测激素受体状态
激素受体状态是长期预后和内分泌治疗反应的预测指标，ER可以降低血管内皮生长因子水平，抑制肿瘤血管生成。Du等发现激素受体阴性肿瘤的T1、T2、Kep及平均ADC值均显著高于激素受体阳性肿瘤。这与Li等的研究结果一致，其直方图分析发现乳腺癌PR阴性组的T110th显著高于PR阳性组；ER阴性组的T2 10th、T2mean和T2median显著高于ER阳性组。上述结果在Kazama等研究中再次证实，这项研究中T2值在区分ER阳性和阴性组的AUC（0.87）最高，最佳敏感度和特异度分别为100%和78%。激素受体阴性乳腺癌内皮不完整的血管生成增加，肿瘤细胞外游离水含量较多，导致T1和T2值较高。
2.3.3 预测Ki-67表达状态
Ki-67水平可反映乳腺癌肿瘤细胞增殖程度，较高的Ki-67表达与不良临床结局相关。Kazama等研究表明syMRI得到的T1、T2和PD值与Ki-67表达呈正相关。Matsuda等研究显示注射造影剂后的T1标准差在Ki-67高增殖组明显高于低增殖组，是Ki-67表达的独立预测因子（AUC=0.885），其预测Ki-67状态的敏感度、特异度和准确度分别为77.8%、87%和82%。Du等也证实Ki-67>14%的肿瘤T1、T2值和平均ADC值显著升高，其原因可能是高增殖肿瘤结构更加不均一。
2.3.4 预测HER-2表达状态
HER-2过表达可诱导血管内皮生长因子基础水平增加，这与细胞增殖、侵袭和转移有关。在治疗过程中HER-2表达会发生变化，对其进行无创评估有助于选择合适的辅助治疗。Du等研究提示HER-2阳性组的T1和T2值均低于HER-2阴性组，PD值高于阴性组。Li等认为HER-2阳性组患者PD中位数明显高于HER-2阴性组，进一步探讨syMRI定量参数直方图特征预测乳腺癌HER-2表达状态，并与ADC直方图特征的预测性能对比分析，最终结果显示HER-2阳性与HER-2阴性乳腺癌患者PD中位数、PD平均值、PD峰度、T1 10th、T1平均值、ADC峰度差异均有统计学意义，多因素分析结果表明PD中位数与T1平均值是HER-2表达状态的独立预测因素，两者构建的逻辑回归模型在预测HER-2表达状态方面具有较好的效能（AUC=0.853）。HER-2阳性肿瘤分化差、组织破坏严重，细胞密度和血管生成增加等可能是导致PD值显著增加的原因。
2.3.5 评估分子亚型
根据预后分子标志物表达将乳腺癌分为不同的分子亚型，这些亚型均有其特异性的肿瘤生物学特性和临床预后。管腔亚型对化疗或内分泌治疗耐受，HER-2阳性乳腺癌患者可从化疗和抗HER-2靶向药物联合治疗中获益，三阴性乳腺癌（triple negative breast cancer，TNBC）表现为生物侵袭性和预后不良。相关研究表明通过syMRI增强前T1和T2值能够区分TNBC和非TNBC，TNBC的T1、T2值显著高于非TNBC，其中T2值是TNBC的显著独立预测因素。
Matsuda等研究显示增强前T2值和边缘强化是TNBC的独立预测因子，两者结合区分TNBC和非TNBC能力最优（AUC=0.858）。Du等报道T1值与TNBC相关，而T2值的加入显著提高了对管腔A亚型的诊断。Kazama等同时证明PD值区分乳腺癌亚型的有效性，管腔A型的T1、T2和PD值显著低于管腔B型。
恶性程度高的乳腺癌（TNBC或非管腔型乳腺癌）由于具有更高水平的血管内皮生长因子，表现为更高的微血管密度，这可能是其T1和T2值较高的原因。上述研究未报道区分HER-2过表达型和非HER-2过表达型的syMRI定量参数，可能由于HER-2过表达型乳腺癌数量较少。虽然部分研究中不同分子亚型乳腺癌间的syMRI参数值存在重叠，降低了其准确性，但syMRI的应用丰富了乳腺MRI的定量评估，通过这些定量参数及其直方图得到的影像学标志物，可更完整地了解病变生物学特征以指导临床治疗。
2.3.6 评估腋窝淋巴结状态
乳腺癌最常见的转移部分是腋窝淋巴结（axillary lymph nodes，ALN），发生ALN转移的乳腺癌患者5年生存率明显降低。术前准确评估ALN状态对乳腺癌患者的临床分期和个体化治疗至关重要，前哨淋巴结转移代表乳腺癌淋巴结转移的初始阶段。Yang等研究syMRI定量参数对评估乳腺癌前哨淋巴结状态的价值，结果显示乳腺肿瘤的PD值在前哨淋巴结转移组中显著高于无前哨淋巴结转移组，但T1和T2值无明显差异。
肿瘤最大直径、ADC值和PD值是前哨淋巴结转移的独立预测因子，其中PD值的诊断效能最好（AUC=0.75），三者联合模型的AUC最高（0.86）。余雪燕等分析增强前后syMRI定量参数对ALN状态的预测价值，发现ALN转移组增强前后的PD值均大于ALN未转移组，且syMRI模型的预测价值优于DCE-MRI，这些结果强调了PD值在评估淋巴结状态中的重要作用。
徐梦莹等研究基于Logistic回归得出乳腺癌ALN转移组和非转移组间肿瘤病灶的T2ratio、PD ratio（增强前后T2、PD比值）有显著差异，与Qu等的研究不一致，该研究结果显示在乳腺肿瘤的定量参数中，增强前T2tumor值、ΔT2、ΔPD在两组间有显著差异，但多因素Logistic回归并未筛出有意义的预测因子；在ALN定量参数中，增强前T1LN值可作为乳腺癌ALN转移的独立预测因子。
上述发现表明，syMRI参数可以帮助预测ALN转移。Zeng等探讨基于syMRI定量图的全肿瘤直方图模型预测乳腺癌ALN状态，在单一syMRI定量图模型中，增强后T1-Gd图诊断模型（能量、最小值和方差）的AUC最高（0.823），结合临床特征（年龄和多灶性）的联合模型AUC进一步提高（0.879）。然而，Li等研究中基于syMRI的直方图参数在不同ALN状态之间并无显著差异。syMRI在乳腺癌淋巴结方面的研究尚少，需要更多研究进一步探讨其价值。
2.4 评估乳腺癌新辅助化疗（ neoadjuvantchemotherapy，NAC）治疗反应
手术前的NAC已成为局部晚期乳腺癌治疗的标准策略，可降低大肿瘤分期，促进保乳手术，改善患者预后，消除全身微转移，以期达到病理完全缓解（pathological complete response，pCR），但仅约20%~30%的患者在NAC后可获得pCR，早期准确预测肿瘤对NAC的反应对于个体化治疗管理至关重要。
syMRI定量参数可能是一种很有前途的监测NAC反应的影像学生物标志物。Matsuda等评估基线syMRI参数在预测NAC后pCR中的作用，发现治疗前T2值的标准差是pCR的独立预测因子（AUC=0.829）。而在Zhan等的研究中，部分病理反应（pPR）患者和pCR患者的治疗前T1、T2和PD值无显著差异；治疗后pPR患者的T2值明显低于pCR患者，提示syMRI定量参数预测NAC治疗效果的潜力。
Du等研究同时纳入NAC第1周期和第2周期后的syMRI参数，结果显示Δ%T1最具预测性；T2值也是有效的预测因子，但在监测治疗反应方面与T1比较无过早或过强，仍需结合ADC值和肿瘤大小变化。Zhao等研究表明T1、T2、PD值在整个NAC期间持续下降，NAC一个周期后的T1值变化可能最有助于早期评估乳腺癌NAC反应。T1值降低反映剩余存活和增殖肿瘤细胞数量减少，高增殖肿瘤细胞对化疗药物敏感，经过1个周期NAC后，这部分肿瘤成分迅速减少，从而导致T1值降低。此外，NAC后具有顺磁性的O2的恢复以及细胞凋亡引起的失水、固缩和核破裂均会导致T1值降低。但在NAC中晚期，未分化的肿瘤细胞残留较少，导致T1下降不明显，表明早期合成弛豫时间变化反映了肿瘤病理生理学的变化，其下降可提示肿瘤对NAC有病理反应。
Hwang等将放射组学分析应用于乳腺癌患者的定量T1、T2和PD数据，以确定基于syMRI获得的定量图谱的影像组学模型是否有助于预测TNBC的NAC治疗反应。结果表明，在独立测试队列中，4个周期的NAC治疗后，由PD、T1和T2图上灰度共生矩阵特征组成的多变量放射组学模型区分pCR和非pCR具有较高的性能，表明通过非对比syMRI方法获得的放射组学特征可能有助于作为TNBC患者NAC的早期反应标志物。但需要在更大的患者队列中进一步研究，以提高基于syMRI放射组学的模型在临床应用中的预测准确度。
3. 总结与展望
总之，syMRI因成像快、可同时提供定量和对比加权图像等优势，在乳腺成像中具有极大的应用价值，syMRI的加入可显著提高MRI对乳腺癌的综合诊断和疗效评估能力。现阶段获得syMRI图像和数据需要额外的扫描和后处理时间，为了进一步推进临床应用，有必要进一步改进和优化扫描技术。随着技术不断发展、成熟及临床研究的继续深入，未来将进一步研究syMRI纹理特征在乳腺癌诊疗中的意义，更好地发挥该技术的优势。
来源：屈孟孟,冯雯,刘欣然,等.合成MRI定量参数在乳腺癌诊断和评估中的研究进展[J].中国医学影像学杂志,2025,33(01):107-112.
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