洪士彬，程杰军，狄文
宫颈癌在全球女性肿瘤的发病率及死亡率均位居第4 位，且在不同经济水平及生活习俗的国家地区有明显的差异，在部分经济欠发达国家中，发病率居于第2 位，甚至第1 位，达到40/10 万～80/10 万，中国宫颈癌发病率居恶性肿瘤第7 位，为10.2/10 万[1]。在宫颈癌的规范化治疗方面，基于磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）在宫颈癌成像技术方面的进展和日益广泛研究，在宫颈癌分期评估价值方面越来越受到临床的重视，国际妇产科联盟（International Federation of Gynecology and Obstetrics，FIGO）在2018年根据临床实践更新宫颈癌分期标准。相较于2009年版本，此次更新将MRI 影像诊断的方法列入分期的重要参考指标，分别在ⅠA期、ⅠB期及ⅢC期做了调整[2]。新增了ⅢC期，即存在淋巴结转移被划分为ⅢC期，影像学证据和病理学结论评估淋巴结转移情况[2-3]。这也是FIGO 首次将影像学资料纳入分期评估系统。在美国国立综合癌症网络（National Comprehensive Cancer Network，NCCN）的宫颈癌临床实践指南以及国内结合实际情况对其的解读中，不论宫颈癌分期如何，在局部病灶进展的评估、治疗后的随访等方面，都推荐盆腔MRI 增强检查[4-5]。在宫颈癌局部病灶和盆腔腹膜后淋巴结的评估方面，MRI 具有软组织成像对比度高的特点，且随着功能成像序列的发展，MRI 在评估肿瘤大小以及盆腔扩散方面具有优势，为治疗方案的优化提供了可靠的评估方法[6]。现从宫颈癌分期评估方面综述MRI 在宫颈癌的临床应用及进展。
2018年FIGO 分期标准对于ⅠA期定义为浸润深度不大于5 mm，在临床工作中ⅠA期的确定，常由宫颈环切术后的病理结果确诊。对于常规T2 加权成像（T2W）和弥散加权成像（diffusion weighted imaging，DWI）序列，其空间分辨率有限，小于5 mm浸润深度的早期宫颈癌评估有一定的局限性，虽然MRI 检查对病变本身的显示存在局限性，但在合并局部淋巴结转移的情况下，完善MRI 检查仍有其必要性[7]。
对于有生育意愿，要求保留生育功能的宫颈癌患者，可选择根治性子宫颈切除+盆腔淋巴结切除[5]。该术式要求肿块最大径不超过2 cm（ⅠA期、ⅠB1期），且局限在宫颈未累及宫颈内口（距离宫颈内口＞5 mm），无宫旁浸润及淋巴结转移。MRI 能在冠状位测量肿瘤与宫颈内口的距离，能从横轴位、矢状位及冠状位三个不同层面评估肿瘤大小、位置及肿瘤生长方式（外生型、浸润型），了解宫颈间质浸润情况及局部淋巴结有无转移[8]。de Boer 等[9]系统分析了366 例宫颈癌累及宫颈内口的MRI 图像特征，发现冠状位T2W 对于评估宫颈癌肿块有无累及宫颈内口的敏感度为91%，特异度为97%。
肿瘤的脉管浸润（lymphovascular invasion，LVSI）是指肿瘤细胞侵袭到血管或淋巴管。在宫颈癌分期标准中，LVSI 的结果并不改变分期，但是有无LVSI 决定了早期无淋巴结转移宫颈癌患者的手术方式，若有LVSI 则需要行盆腔淋巴结清扫术[4]。并且在宫颈癌的SEDLIS 标准（淋巴结阴性、切缘阴性和宫旁阴性患者行根治性子宫切除术后是否考虑盆腔外放疗的标准）[4]，LVSI 的有无是其重要的参考因素之一。肿瘤LVSI 的有无，常由术后病理确定。近年通过术前影像学手段预测宫颈癌患者有无LVSI 逐步成为研究热点。Xu 等[10]用PET 联合体素不相干运动成像（intravoxel incoherent motion，IVIM）预测宫颈癌患者的LVSI 情况，PET 图像参数中的病灶糖酵解总量（total lesion glycolysis，TLG）和IVIM 图像参数中的真弥散系数最小值（Dmin）在LVSI 阳性组和阴性组中存在差异，可作为预测有无LVSI 的重要参考因素，联合TLG 与Dmin 判断宫颈癌患者LVSI 情况，其受试者工作特征（ROC）曲线下面积（area under the curve，AUC）为0.624，敏感度为80%，特异度为86%。在有无LVSI 的评估中，除了新研发序列的应用，还有基于常规序列的后处理。Hua 等[11]用卷积神经网络分析等方法对早期病灶区域的T2W、DWI 进行分析，提取图像特征，并用机器学习支持向量机模型、逻辑回归模型等方式建立模型预测肿瘤有无LVSI，敏感度和特异度分别是73.9%和66.7%。
宫颈位于子宫的下端，连接子宫体及阴道穹窿，宫颈癌可沿着宫颈正常组织浸润生长，侵犯宫体、穹窿以及阴道。阴道累及范围的不同程度决定肿瘤是ⅡA期还是ⅢA期。肿块局限在阴道上2/3 且没有宫旁浸润被认为局部晚期（ⅡA期），可以行外科手术；
若是肿块已经累及到阴道下1/3，则认为是ⅢA期，不再考虑手术治疗。冠状位T2W 上阴道壁连续正常的低信号的丢失，正常的阴道壁低信号被肿瘤高信号所取代，或是肿瘤突入阴道，被认为是阴道受肿瘤累及的MRI 表现。
宫颈紧贴于膀胱，两者间存在狭长的宫颈膀胱间隙，被膀胱宫颈韧带牵拉固定。宫颈向后毗邻直肠，存在直肠宫颈间隙，由子宫骶韧带固定。宫颈旁的结缔组织主要由丰富的脂肪、血管、神经、纤维组织及淋巴管构成，由于缺乏筋膜的限制，肿瘤左右宫旁的直接浸润侵袭比前后宫旁更易发生。宫旁浸润的有无是宫颈癌分期中ⅡB期的关键。ⅡA期到ⅡB期的转变意味着宫颈癌治疗方式的不同，基于2021年NCCN 的宫颈癌临床实践指南，对于ⅡB期以上，推荐非手术治疗，以同步放化疗为主[5]。同时，ⅡB期也是宫颈癌5年生存率的分界点，ⅡB期前的5年生存率高于65.3%，Ⅲ期后的宫颈癌生存率低于41.4%[12]。
MRI 对于宫旁浸润的评估准确度高于单独经阴道超声检查，MRI 对宫旁浸润的敏感度、特异度及准确度分别为72.73%、82.14%和79.49%，均高于单独经阴道超声检查的18.18%、71.43%和56.41%[13]。宫旁浸润在MRI 图像的征象为肿瘤范围超过宫颈，宫颈基质环不完整或者缺失，宫颈外缘不规则毛糙，在T2W 上宫颈间质低信号环完整性的破坏。早期的宫旁浸润主要体现在宫颈外缘的不规则和毛糙，晚期的宫旁浸润是在宫旁脂肪组织中有肿块影。单独依靠MRI 征象对局部晚期肿瘤的宫旁浸润评估还存在局限，Kim 等[14]回顾性分析了ⅠB1～ⅡA2期患者术前MRI 图像及术后病理证实的宫旁浸润结果，基于MRI 宫旁浸润的征象，联合肿瘤最大径或者肿瘤体积（最佳筛查阳性界值分别为3.2 cm 与18 cm3），相对于单独依据宫旁浸润征象，能提高术前评估宫旁浸润的敏感度，达到86.7%。基于MRI 的T2W 和DWI 图像特征，并提取图像特征建立预测模型，结合临床信息（年龄、病理类型等）的影像组学评估ⅠB1～ⅡA1期肿瘤宫旁浸润的研究也成为近年的热点[15-16]，有助于更加精准判断宫颈癌的宫旁浸润情况。
膀胱直肠作为毗邻宫颈前后的盆腔脏器，可受到肿瘤直接蔓延的转移侵袭。宫颈与直肠及膀胱之间的脂肪间隙的消失，仅能提示直肠和膀胱受累及，不能证实是肿瘤侵袭转移，需要内镜活检证实[2]。Rockall 等[17]对比MRI 和内镜两种方法评估宫颈癌有无累及膀胱直肠，MRI 的阴性预测值为100%，MRI 检查能够避免不必要的内镜检查，但是也存在过度评估的局限性，MRI 检查的特异度在88%～91%。在T2W 图像上，膀胱直肠壁若表现为局部的增厚与高信号，更倾向于泡样水肿而不是肿瘤浸润，而泡样水肿不是Ⅳ期的标准。MRI 图像中脂肪间隙完整可以排除肿瘤对相邻器官的侵犯[18]。若是膀胱直肠的内镜活检证实肿瘤侵犯累及，意味着肿瘤侵袭到膀胱直肠的黏膜层，则划分为ⅣA期，行同步放化疗及后装治疗，5年生存率在24%左右[12]。
2018年宫颈癌FIGO 分期中，在原来ⅢA期、ⅢB期的基础上新增了ⅢC期，并根据仅盆腔淋巴结转移和存在腹主动脉旁淋巴结转移分为ⅢC1期和ⅢC2期，两者的5年生存率存在较大差别，前者60.8%，后者37.5%[12]。淋巴结转移的有无以及不同部位淋巴结转移作为宫颈癌预后的高危因素，是此次分期更新单独列出ⅢC期的重要依据。与此同时，此次分期更新也首次提出影像学（r）及病理学（p）分期证据。
MRI 和CT 广泛用于盆腔淋巴结及腹主动脉旁淋巴结的评估，但是两者对于淋巴结转移的评估主要基于淋巴结的形态学特征。动态增强MRI（DCEMRI）和DWI 能够提供灌注和弥散受限的信息，反映肿瘤生长特征。在针对宫颈癌淋巴结转移的回顾性研究中，联合淋巴结短径、短长径比值以及表观弥散系数（apparent diffusion coefficient，ADC）最小值，三者的最佳筛查阳性界值分别为6.12 mm、0.69 和0.910×10-3mm2/s，其鉴别淋巴结转移的敏感度及特异度分别是93.5%和88.2%[19]。相对于正电子发射计算机断层扫描（PET-CT）反映组织代谢状态，MRI 对淋巴结转移的敏感度还存在局限性，尤其在淋巴结微转移的识别方面[20]。相对于常规影像诊断，Wu 等[21]和Xiao 等[22]通过对T2W、T1W 以及DWI 等提取图像特征，用人工智能及影像组学的方式解决早期宫颈癌淋巴结转移评估敏感度低的问题，其检出淋巴结转移的敏感度达到94.3%以上。
临床实践中常规成像序列有T1W、T2W、DWI和DCE-MRI 等。除常规序列外，近年逐渐研发的IVIM-MRI、弥散张量成像（diffusion tensor imaging，DTI）、小视野弥散加权图像（rFOV-DWI）和磁共振波谱（magnetic resonance spectroscopy，MRS）等新技术在宫颈癌诊断及分期评估方面有了新的发现和应用，作为常规MRI 诊断的补充手段。
rFOV-DWI 技术的出现为早期局部病灶的评估提供了可能。该成像技术具有较高的空间分辨率，相对于常规DWI 图像2.143 mm×2.143 mm 的空间分辨率，rFOV-DWI 的分辨率达到了1.375 mm×1.375 mm[23]。Takeuchi 等[24]比较rFOV-DWI、T2W 和对比增强T1 加权成像在27 例早期子宫颈癌大小及边缘的评估，相对于后者，在小病灶（直径≤20 mm）的肿块边缘、宫旁浸润等方面，rFOV-DWI 优于后两者，敏感度与特异度均为100%。
IVIM-MRI 是基于DWI 的双指数模型来定量评估组织扩散成像参数[25]。相较于DWI 序列，该序列可区别组织中水分子的自由弥散扩散和微循环中的灌注，更真实地反映组织的弥散特点。米红兰等[26]回顾性分析对比LVSI 阳性组与阴性组的IVIM 与DCEMRI 的影像参数，阳性组的容积转运常数（Ktrans）与假弥散系数（D*）显著低于阴性组（P 分别为0.003和0.004），联合IVIM 和DCE-MRI 技术诊断LVSI的敏感度与特异度分别是84.2%和90.3%。
DTI 是以水分子在不同组织中呈现不同弥散方向和速率为基础原理的MRI 成像方法，反映组织的微观结构，包括了细胞密度以及纤维组织的方向性[27]。在一项针对15 例宫颈癌病例的前瞻性研究中，发现DTI 中的部分各项异性（fractional anisotropy，FA）、平均扩散系数（mean diffusivity，MD）、轴向扩散系数（axial diffusivity，AD）与肿瘤的分化程度、浸润深度以及淋巴结转移有关，肿瘤分化程度越差，FA、MD 及AD 的值越低；
转移的淋巴结相对于正常淋巴结，FA、MD 及AD 的值也较低[28]。Dappa 等[29]通过对DWI、IVIM 及DCE 多种方法评估宫颈癌的宫旁浸润、淋巴结转移、病理分型及复发预测的Meta 分析，指出DWI 能清晰勾勒出肿瘤轮廓以及预测淋巴结有无转移，DWI 联合DCE 能预测病理分型，并且IVIM 以及DCE 的参数能作为肿瘤生物学行为以及微环境的定量分析工具。
MRS 是利用化合物不同原子核共振频率的不同，了解化合物结构信息，反映组织代谢物变化，最初主要应用于大脑肿瘤的诊断，后逐渐扩展到前列腺癌、乳腺癌等肿瘤的诊断[30-31]。Rizzo 等[32]回顾性分析MRS 与DWI 评估宫颈癌辅助治疗效果，其中MRS 的胆碱/水比值对于预测治疗效果不理想，但是DWI 的ADC 能较好预测治疗效果。
针对MRI 影像数据的处理并建立模型评估肿瘤生物学行为的方法也日益受到研究者的关注，影像组学分析方法是基于肿瘤影像学特征，与基因、蛋白质等改变密切相关，肿瘤异质性在基因与蛋白上的改变可能体现在宏观影像特征的假设，通过提取分析肿瘤的图像特征，分析其生物学行为[33]，判断病理分型和治疗预后等。Wu 等[21]、Xiao 等[22]针对早期宫颈癌的淋巴结转移的MRI 评估，通过对MR 不同成像序列等进行图像特征提取，通过机器学习的方式（支持向量机、随机树等）建立模型，训练模型，预测淋巴结转移，其特异度及敏感度均优于常规影像诊断。Becker 等[34]的前瞻性研究通过对患者术前DWI 图像行纹理分析提取图像特征，发现灰度矩阵（gray-level matrices，GLM）特征与肿瘤分化程度密切相关，用以预测病理分型以及淋巴结转移情况。Fang等[35]通过对治疗前的MRI 影像提取影像组学特征，建立评分模型作为预后参考标志物，用于早期宫颈癌患者的无病生存率的预测，预测3年无病生存率的敏感度为（78.0±5.3）%，特异度为（70.0±11.7）%。在对妇科肿瘤中的卵巢癌的影像组学的文献回顾中，提出用基于MRI 和CT 的影像组学代替单一的活检取样评估整个肿瘤的异质性[36]。与常规影像学诊断方法比较，影像组学以及人工智能技术通过将现有的医学图像转化为更多维度、更多信息且可挖掘的数据，通过高通量的数据分析获取更多的信息，为更精确评估肿瘤的生物学行为，判断预后提供较可行的评估方法。
MRI 具有较好的软组织分辨率且无电离辐射、在宫颈癌诊断及治疗评估方面日益受到临床的重视，在肿瘤大小和周围组织器官浸润评估等方面相对于CT 有明显的优势。对于初发的宫颈癌患者，不论有无保留生育的需求，都推荐行盆腔MRI 检查评估肿瘤局部情况。DTI-MRI[28]、rFOV-DWI[37]和IVIMMRI[26]等不仅可以使得宫颈癌的评估更加精准，还可以通过人工智能的方法，基于医学影像的影像组学大数据，结合代谢组学、蛋白质组学等其他组学信息，提高对宫颈癌生物学特征评估的精准度，从而有助于临床制定治疗方案、改善治疗策略和判断预后等。相信随着MRI 新技术的应用及人工智能技术的日益发展及成熟，其在宫颈癌治疗前分期评估中的临床应用将发挥更大的潜力。
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