引用本文： 周光紅, 楊陽, 楊雁, 陳麗娟, 陳先霞, 李紅燕, 鄒俊. 呼吸道光學相干斷層掃描技術在肺癌中的病理診斷價值研究. 中國呼吸與危重監護雜志, 2024, 23(5): 333-339. doi: 10.7507/1671-6205.202312040 復制
版權信息： ?四川大學華西醫院華西期刊社《中國呼吸與危重監護雜志》版權所有，未經授權不得轉載、改編
肺癌是全世界癌癥相關死亡率的最主要原因[1]。據統計，每年約有超過715 000人死于肺癌，且呈逐年上升趨勢，這與一些西方國家的發病率、病死率下降相反[2]。肺癌是一個重大的公共衛生問題，也是一個巨大的社會負擔。早期診斷可以明顯改善患者的生存率。肺癌診斷的“金標準”是組織病理學檢查，可通過電子支氣管鏡活檢、CT引導下肺組織活檢和外科手術等方式獲得。這些活檢方法均具有較高的診斷準確性。然而，活檢過程中患者可能會出現相應的并發癥，如出血、氣胸、感染，甚至腫瘤播散。目前部分活檢方式存在風險高、創傷大、成本高的缺點，但活檢陽性率卻仍不能滿足臨床需求。因此，迫切需要尋求更加高效且安全的活檢方式。
近年來，能夠提高活檢陽性率并有效避免組織活檢可能出現的并發癥的“無創組織學”活檢技術得到了突飛猛進的發展。其中，呼吸道光學相干斷層掃描（optical coherence tomography，OCT）檢查可以在不進行活檢的情況下實現類似的組織病理學診斷。OCT是一種新型的超高分辨率光學成像技術，具有無創無損、無輻射、活體實時動態、黏膜下成像、重復性高的特點[3]。OCT集成了光學、超靈敏檢測和計算機三維數據處理等新技術。它利用低能量近紅外光作為光源，利用光學干涉原理檢測生物組織的微觀結構。OCT圖像的分辨率為30 mm，檢測組織深度為3 mm。支氣管的黏膜層、黏膜下層、肺泡、腺體、軟骨和其他結構均可在OCT圖像上清晰地呈現。重要的是，OCT檢查還可區分氣道內的良惡性病變，預測癌癥的組織學分類，并精確地檢測癌前病變[4]。Ding等[5]研究發現OCT對肺外周結節良惡性進行分類，敏感性、特異性和準確性分別為90.41%、77.87%和83.51%。Lam等[4]研究發現通過自發性熒光電子支氣管鏡檢查（auto-fluorescence bronchoscopy，AFB）聯合OCT技術在氣道內病灶中癌前病變的診斷價值近乎組織病理。Hariri等[6]和朱強等[7]研究發現肺鱗癌、肺腺癌、低分化癌和小細胞肺癌的不同OCT圖像特征，其特異性及陽性預測值均超過90%。鑒于當時技術的敏感性和特異性局限，OCT仍不能完全取代組織病理活檢，但通過OCT引導定位活檢，可進一步提高標本的診斷陽性率。本研究旨在較大的樣本量中進一步驗證上述實驗結果，研究結果可能有助于OCT在肺癌診斷中的應用。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
本研究選取2023年1月1日—2023年12月1日在四川省人民醫院呼吸內鏡中心接受全麻下經電子支氣管鏡活檢的患者。在試驗前，所有受試者都符合成人診斷性可彎曲支氣管鏡檢查術應用指南[8]中的檢查指征。本研究由四川省人民醫院倫理委員會審查并批準［倫理編號：倫審（研）2023年第538號］。患者充分了解操作中及操作后可能存在的風險，并簽署知情同意書。
研究納入標準：（1）患者自愿參與并簽署書面知情同意書；（2）年齡≥18歲；（3）經臨床評估進行常規診斷性電子支氣管鏡檢查的患者；（4）心電圖正常；（5）血小板及凝血功能正常；（6）生命體征平穩；（7）常規電子支氣管鏡檢查中即發現異常病灶，無需進一步行超聲電子支氣管鏡檢查。排除標準：（1）存在電子支氣管鏡檢查禁忌證（如呼吸衰竭和急性心腦血管事件等）的患者；（2）因身體原因或個人意愿拒絕行電子支氣管鏡檢查的患者；（3）電子支氣管鏡檢查期間無法忍受手術，導致活檢未完成的患者；（4）無法得出可以解釋病情的病理結果。
1.2 方法
1.2.1 AFB及OCT
所有病例均使用同一AFB（奧林巴斯，東京，日本）對病灶進行評估，依據熒光鏡不同顯色結果，記錄良惡性預判結果。OCT系統（永士達醫療科技有限公司，廣東，中國）由主機（含光學干涉單元、圖像處理單元和探頭驅動定位裝置）和光纖掃描探頭組成。探頭尺寸為1.7 mm（直徑）×150 cm（長度）的圓柱形導管。光學主機發射λ=1 310 nm的近紅外光線，經分束器分束為探測光和參考光，探測光通過OCT探頭搭載電子支氣管鏡到達探測部位，對病灶進行實時觀測。圖像分辨率10～30 μm（接近細胞組團大小級別），人體組織穿透深度3 mm。通過支氣管鏡的工作通道置入OCT探頭，到達目標病灶并深入病灶遠端，然后勻速回抽探頭。
1.2.2 活檢過程
麻醉顯效后，由麻醉醫師置入喉罩，呼吸內鏡醫生（所有WLB、AFB及OCT檢查均由同一名醫生進行，該名醫師具有至少3年的呼吸內鏡操作經驗，且經過系統的OCT操作培訓）先后用WLB、AFB和OCT檢查病變，并分別依據AFB和OCT結果標記良惡性。OCT檢查后在同一位置進行組織活檢術，并將活檢樣本立即固定在10%福爾馬林中，用于隨后的組織病理學檢查。如果在電子支氣管鏡檢查中未能發現病變，則不會進行AFB及OCT檢查。患者在檢查結束后第3天和第7天通過電話或門診隨訪，記錄不良事件和輔助檢查結果。
1.2.3 組織病理學檢查
固定在10%福爾馬林中的標本及時送往病理科，根據標準組織學程序進行處理和切片、蘇木精-伊紅染色（hematoxylin-eosin staining，HE）染色。兩名病理學家獨立分析了每個受試者的病理切片，記錄病理診斷結果。
1.3 統計學方法
使用SPSS26.0進行數據統計分析。符合正態分布的數據用均數±標準差（x±s）表示，非正態分布數據用中位數（四分位數）［M（P25，P75）］表示，計量數據用例數和百分比表示。配對t檢驗用于符合正態分布數據的組內情況比較，獨立樣本t檢驗用于比較組間數據。非正態分布的數據采用配對秩和檢驗進行組內數據比較，而獨立樣本使用秩和檢驗對組間數據進行比較。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 一般資料
共有124名患者參與研究。男92例（74.20%），女32例（25.80%）。患者年齡18～84歲，平均年齡為（64.00 ±13.02）歲。83例（66.94%）患者有吸煙史。所有患者均在全身麻醉并置入喉罩情況下成功進行了AFB、OCT檢查和活檢術。其中，病變位于氣管有9例，右側氣道病變62例，左側氣道病變53例。病灶大小為51（26，64）mm。活檢標本數量平均值為5.9±1.9。病變的組織病理學結果包括17例（13.71%）良性病變和107例（86.29%）惡性病變。其中，惡性病變中肺鱗癌52例（41.94%），肺腺癌22例（17.74%），小細胞肺癌32例（25.81%），其他1例（0.01%）。OCT檢查的平均時間為（1.8±0.6）min（表1）。研究中未出現與OCT檢查直接相關的不良事件。
表1
患者一般資料［例（%）/（x±s）/M（P25，P75）］
2.2 良惡性病變的AFB及OCT特征
良性氣道內病變的AFB圖像特征為病灶呈綠色，而惡性氣道內病變的AFB圖像特征為病灶呈粉紅色（圖1）。通過AFB圖像區分氣道內病灶良惡性的準確性、敏感性和特異性分別為83.06%、84.40%和73.33%。受試者操作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC曲線）下面積（area under curve，AUC）為0.744±0.072［95%置信區間（confidential interval，CI）0.604～0.885，P<0.001］。良性氣道內病變的OCT圖像特征表現為完整的氣道結構，伴或不伴有黏膜腫脹，而惡性氣道內病變的OCT圖像表現為氣道正常結構的破壞，包括上皮細胞層、固有層和黏膜下層（圖2）。基于OCT的圖像特征區分氣道內病灶良惡性的準確性、敏感性和特異性分別為93.55%、94.39%和88.24%，AUC為0.913±0.047（95%CI 0.820～1.000，P<0.001）。結果見圖3。
圖1
良性及惡性病變的不同AFB圖像
a. 正常熒光鏡表現；b. 惡性病變的熒光鏡改變。正常氣道黏膜在AFB下呈綠色，惡性病灶呈粉紅色。
圖2
良性及惡性病變的不同OCT圖像
a. 正常OCT表現：正常氣道組織在OCT下可清晰地顯示上皮細胞層、固有層、黏膜下層和軟骨；b.惡性病變的OCT表現：惡性病變在OCT下表現為氣道結構紊亂，解剖分層模糊。
圖3
OCT與熒光鏡對氣道病變良惡性預判的ROC曲線
2.3 不同肺癌的OCT圖像特征
鱗癌的OCT主要圖像特征為：（1）上皮層的鱗狀突起；（2）“大黑斑”；（3）偶見囊腫樣暗區。結合特征（1）、特征（2）及特征（3），對鱗癌的預測準確性91.94%，敏感性和特異性分別為 94.23%，90.28%，AUC為0.92±0.03（95%CI 0.87～0.98，P<0.01），結果見圖4a及圖5a。
圖4
不同病理分型的肺癌OCT圖像特征
a. 鱗癌的OCT圖像特征表現：上皮層的鱗狀突起，“大黑斑”，偶見囊腫樣暗區；b. 腺癌的OCT圖像特征表現：黏膜層可見呈角度的低光亮區，黏膜下層可見連續的低光亮區；c. 小細胞肺癌的圖像OCT特征表現：黏膜下層增厚明顯，黏膜下層可見彌漫分布的梭形低光亮區，結構紊亂最嚴重。
圖5
OCT對不同病理分型肺癌預測的ROC曲線
a. OCT預測鱗癌的ROC曲線；b. OCT預測腺癌的ROC曲線；c. OCT預測小細胞肺癌的ROC曲線。
腺癌的OCT主要圖像特征為：（1）黏膜層可見呈角度的低光亮區；（2）黏膜下層可見連續的低光亮區；結合特征（1）與特征（2），對腺癌的預測準確性為94.35%，敏感性和特異性分別為85.00%，96.15%，AUC為0.91±0.05（95%CI 0.81～1.00，P<0.01），結果見圖4b及圖5b。
小細胞肺癌的OCT主要圖像特征為：（1）黏膜下層增厚明顯；（2）黏膜下層可見彌漫分布的梭形低光亮區，結構紊亂最嚴重。結合特征（1）與特征（2），對小細胞肺癌的預測準確性為94.35%，敏感性和特異性分別為87.88%，95.65%，AUC為0.93±0.04（95%CI 0.86～0.99，P<0.01），結果見圖4c及圖5c。
針對三種不同病理分型肺癌的OCT主要特征進一步行統計學分析，分別評估其特征的診斷準確性。鱗癌的主要特征（上皮層的鱗狀突起和“大黑斑”）的AUC為0.92±0.23（P<0.01）；腺癌的主要特征（黏膜層呈角度的低光亮區和黏膜下層可見連續的低光亮區）的AUC為0.89±0.32（P<0.01）；小細胞肺癌的主要特征（黏膜下層增厚明顯和黏膜下層可見彌漫分布的梭形低光亮區）的AUC為0.93±0.23（P<0.01，圖6）。結合實際病理結果，對上述三種主要OCT圖像特征進行多元Logistic回歸分析，發現各OCT特征圖像在預測對應病理分型的肺癌時與其他兩個特征表現出良好的區別，即不同的OCT圖像特征具有特定的病理診斷意義（表2）。
圖6
三種肺癌的不同OCT圖像特征區別于其他兩種類型肺癌的ROC曲線
a. 鱗癌OCT圖像特征區別于腺癌及小細胞肺癌的ROC曲線圖；b. 腺癌OCT圖像特征區別于鱗癌及小細胞肺癌的ROC曲線圖；c. 小細胞肺癌OCT圖像特征區別于鱗癌及腺癌的ROC曲線圖。
表2
基于不同OCT圖像特征對病理診斷預測價值的多元Logistic分析
3 討論
病理活檢是肺癌診療環節的重點，通過確定病理分型，為后續的化療、免疫治療提供精準的依據，亦可評估治療效果，協助調整治療方案。但病理活檢的陽性率目前仍不理想，且受諸多因素的影響，如活檢醫師經驗、病變部位、大小與血供情況等。目前多種方式可協助提高活檢陽性率，如活檢前熒光鏡、超聲、電磁導航引導活檢等，術中病理現場快速評估等。據文獻報道，上述方法在一定程度上提升了病理陽性率[9-11]，但仍不能滿足臨床需求。為進一步提高活檢陽性率，部分臨床醫生將目光聚焦于OCT。依據目前研究[4-7]來看，OCT作為一種新型醫學影像手段，確實在肺癌病理診斷中具有廣闊的應用前景，但病例數量仍然偏小，且結論不盡一致。本研究的重點在于進一步優化OCT在肺癌組織中的圖像特征。
AFB已被證明在區分氣道內良惡性病變方面具有高度敏感性[12-13]，但由于氣道內黏膜炎癥和出血因素的影響，其假陽性率很高。且研究發現AFB的診斷特異性相對較低[14]，限制了其部分應用，這在本研究中也得到印證。但AFB對氣道內惡性病變的鑒別價值高于WLB，對于疑似肺癌患者、肺癌手術患者的常規檢查和治療后隨訪，仍不失為一種不錯的選擇。
Brezinski等[15]發現OCT圖像能夠清晰顯示氣道上皮、黏膜下層和軟骨組織，圖像清晰度接近組織學切片，故稱為“光學活檢”。氣道內OCT在慢性阻塞性肺疾病[16-18]、支氣管哮喘[19-20]、支氣管擴張癥[21]、間質性肺病[22]等中均有應用，但無一例外均還處于臨床研究階段，在肺癌中的研究成果也未應用于臨床。本研究發現氣道結構完整性與否是OCT區分病灶良惡性的重要鑒別點，這在區分氣道內良惡性病變中的準確性高達93.55%，明顯高于AFB（83.06%），這與朱強等的研究[23]結果基本一致。但僅限于支氣管鏡直視下的中央型肺部病灶，對于肺外周病灶良惡性的預測目前暫無相關研究報道。鑒于肺外周病灶的活檢更具挑戰性，未來我們也會應用OCT來協助這部分病例進行活檢。
除了判斷病灶的良惡性，OCT還可以進一步深入分析其病理分型（鱗癌、腺癌、小細胞肺癌等）。國內外許多研究也報道了OCT在不同腫瘤分型中的主要圖像特征，準確性超過80%[6-7，23-25]。本研究發現OCT預測鱗癌、腺癌、小細胞肺癌的準確性分別為91.94%、94.35%、94.35%，均高于90%以上。但相較于國內外的其他研究，準確性還存在部分差異，尤其鱗癌方面。究其原因，可能與鱗癌中低分化患者比例存在、OCT探頭接觸表面壞死物附著干擾等因素有關。通過活檢破壞瘤體后插入病灶核心部位，可能會提高預測準確性，這是我們未來關注的方面之一。總體來講，關于鱗癌的特征性OCT圖像改變，研究者們幾乎達成一致觀點[6-7，23]，即上皮層的鱗狀突起與“大黑斑”表現。腺癌和小細胞肺癌的預測準確性與先前的報道[23]相當，腺癌的特征性OCT圖像表現為黏膜層呈角度的低光亮區，與黏膜下層連續的低光亮區。結合上述兩種圖像特征，預測的準確性接近于95%，這與朱強等的研究結果[23]相當。由于腺癌在氣道內可視條件下直接活檢的比例相較于鱗癌低，故仍需要擴大樣本量進一步驗證。小細胞肺癌的OCT圖像特征較既往的研究[6-7，23-25]有所差異，我們的研究發現小細胞肺癌的OCT圖像主要變現為黏膜下層明顯增厚，可見彌漫分布的梭形低光亮區，結構紊亂嚴重。鑒于小細胞肺癌的癌細胞具有快速分裂、高度轉移性、侵襲性和血管生成等特點，所以小細胞肺癌具有生長迅速、易于轉移、生存率低的特征[26]。也正因為小細胞肺癌具有上述細胞組織學特征，所以我們在該部分患者的OCT圖像中發現其黏膜下層增厚明顯，較鱗癌、腺癌為甚，且黏膜下彌漫分布的低光亮區，結構嚴重紊亂。但該研究的小細胞肺癌患者的例數偏少，未來也需要擴大樣本量進一步驗證。在綜合分析三種肺癌的不同OCT圖像特征時，發現它們還具有明顯的差異性，各自的圖像特征在預測相應病理類型腫瘤時與其他兩個特征表現出良好的區別，這使得預測價值進一步得到肯定。
盡管研究的結果接近組織病理，但OCT的準確性、敏感性和特異性仍不足以支持OCT作為組織活檢的完全替代品[27]。究其原因，一是OCT的影響與干擾因素的存在，如氣道內分泌物或出血；二是腫瘤分化程度的差異，低分化癌的圖像特征可能不甚典型；三是瘤體表面壞死物的存在，干擾探頭直接接觸癌細胞；最后，由于醫師對OCT圖像特征的認識差異，可能導致判斷錯誤。客觀因素方面，也需技術改良，如偏振OCT、自動化軟件分析的開發等。
總體來看，OCT作為醫學影像診斷界的一顆冉冉升起的新星，正逐步為廣大臨床醫生所關注，它不僅能提供實時病理診斷，指導病理活檢，還能量化病灶部位，指導介入治療[28]。但其在呼吸內鏡中的應用仍不像眼科、心血管介入等成熟、廣泛。未來我們會繼續擴大檢查樣本量，提高OCT在肺癌中診斷的準確性，同時拓展其在慢性阻塞性肺疾病、支氣管哮喘、間質性肺病、外周肺結節等中的應用，為呼吸內鏡的介入診斷注入新的希望。
利益沖突：本研究不涉及任何利益沖突。
肺癌是全世界癌癥相關死亡率的最主要原因[1]。據統計，每年約有超過715 000人死于肺癌，且呈逐年上升趨勢，這與一些西方國家的發病率、病死率下降相反[2]。肺癌是一個重大的公共衛生問題，也是一個巨大的社會負擔。早期診斷可以明顯改善患者的生存率。肺癌診斷的“金標準”是組織病理學檢查，可通過電子支氣管鏡活檢、CT引導下肺組織活檢和外科手術等方式獲得。這些活檢方法均具有較高的診斷準確性。然而，活檢過程中患者可能會出現相應的并發癥，如出血、氣胸、感染，甚至腫瘤播散。目前部分活檢方式存在風險高、創傷大、成本高的缺點，但活檢陽性率卻仍不能滿足臨床需求。因此，迫切需要尋求更加高效且安全的活檢方式。
近年來，能夠提高活檢陽性率并有效避免組織活檢可能出現的并發癥的“無創組織學”活檢技術得到了突飛猛進的發展。其中，呼吸道光學相干斷層掃描（optical coherence tomography，OCT）檢查可以在不進行活檢的情況下實現類似的組織病理學診斷。OCT是一種新型的超高分辨率光學成像技術，具有無創無損、無輻射、活體實時動態、黏膜下成像、重復性高的特點[3]。OCT集成了光學、超靈敏檢測和計算機三維數據處理等新技術。它利用低能量近紅外光作為光源，利用光學干涉原理檢測生物組織的微觀結構。OCT圖像的分辨率為30 mm，檢測組織深度為3 mm。支氣管的黏膜層、黏膜下層、肺泡、腺體、軟骨和其他結構均可在OCT圖像上清晰地呈現。重要的是，OCT檢查還可區分氣道內的良惡性病變，預測癌癥的組織學分類，并精確地檢測癌前病變[4]。Ding等[5]研究發現OCT對肺外周結節良惡性進行分類，敏感性、特異性和準確性分別為90.41%、77.87%和83.51%。Lam等[4]研究發現通過自發性熒光電子支氣管鏡檢查（auto-fluorescence bronchoscopy，AFB）聯合OCT技術在氣道內病灶中癌前病變的診斷價值近乎組織病理。Hariri等[6]和朱強等[7]研究發現肺鱗癌、肺腺癌、低分化癌和小細胞肺癌的不同OCT圖像特征，其特異性及陽性預測值均超過90%。鑒于當時技術的敏感性和特異性局限，OCT仍不能完全取代組織病理活檢，但通過OCT引導定位活檢，可進一步提高標本的診斷陽性率。本研究旨在較大的樣本量中進一步驗證上述實驗結果，研究結果可能有助于OCT在肺癌診斷中的應用。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
本研究選取2023年1月1日—2023年12月1日在四川省人民醫院呼吸內鏡中心接受全麻下經電子支氣管鏡活檢的患者。在試驗前，所有受試者都符合成人診斷性可彎曲支氣管鏡檢查術應用指南[8]中的檢查指征。本研究由四川省人民醫院倫理委員會審查并批準［倫理編號：倫審（研）2023年第538號］。患者充分了解操作中及操作后可能存在的風險，并簽署知情同意書。
研究納入標準：（1）患者自愿參與并簽署書面知情同意書；（2）年齡≥18歲；（3）經臨床評估進行常規診斷性電子支氣管鏡檢查的患者；（4）心電圖正常；（5）血小板及凝血功能正常；（6）生命體征平穩；（7）常規電子支氣管鏡檢查中即發現異常病灶，無需進一步行超聲電子支氣管鏡檢查。排除標準：（1）存在電子支氣管鏡檢查禁忌證（如呼吸衰竭和急性心腦血管事件等）的患者；（2）因身體原因或個人意愿拒絕行電子支氣管鏡檢查的患者；（3）電子支氣管鏡檢查期間無法忍受手術，導致活檢未完成的患者；（4）無法得出可以解釋病情的病理結果。
1.2 方法
1.2.1 AFB及OCT
所有病例均使用同一AFB（奧林巴斯，東京，日本）對病灶進行評估，依據熒光鏡不同顯色結果，記錄良惡性預判結果。OCT系統（永士達醫療科技有限公司，廣東，中國）由主機（含光學干涉單元、圖像處理單元和探頭驅動定位裝置）和光纖掃描探頭組成。探頭尺寸為1.7 mm（直徑）×150 cm（長度）的圓柱形導管。光學主機發射λ=1 310 nm的近紅外光線，經分束器分束為探測光和參考光，探測光通過OCT探頭搭載電子支氣管鏡到達探測部位，對病灶進行實時觀測。圖像分辨率10～30 μm（接近細胞組團大小級別），人體組織穿透深度3 mm。通過支氣管鏡的工作通道置入OCT探頭，到達目標病灶并深入病灶遠端，然后勻速回抽探頭。
1.2.2 活檢過程
麻醉顯效后，由麻醉醫師置入喉罩，呼吸內鏡醫生（所有WLB、AFB及OCT檢查均由同一名醫生進行，該名醫師具有至少3年的呼吸內鏡操作經驗，且經過系統的OCT操作培訓）先后用WLB、AFB和OCT檢查病變，并分別依據AFB和OCT結果標記良惡性。OCT檢查后在同一位置進行組織活檢術，并將活檢樣本立即固定在10%福爾馬林中，用于隨后的組織病理學檢查。如果在電子支氣管鏡檢查中未能發現病變，則不會進行AFB及OCT檢查。患者在檢查結束后第3天和第7天通過電話或門診隨訪，記錄不良事件和輔助檢查結果。
1.2.3 組織病理學檢查
固定在10%福爾馬林中的標本及時送往病理科，根據標準組織學程序進行處理和切片、蘇木精-伊紅染色（hematoxylin-eosin staining，HE）染色。兩名病理學家獨立分析了每個受試者的病理切片，記錄病理診斷結果。
1.3 統計學方法
使用SPSS26.0進行數據統計分析。符合正態分布的數據用均數±標準差（x±s）表示，非正態分布數據用中位數（四分位數）［M（P25，P75）］表示，計量數據用例數和百分比表示。配對t檢驗用于符合正態分布數據的組內情況比較，獨立樣本t檢驗用于比較組間數據。非正態分布的數據采用配對秩和檢驗進行組內數據比較，而獨立樣本使用秩和檢驗對組間數據進行比較。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 一般資料
共有124名患者參與研究。男92例（74.20%），女32例（25.80%）。患者年齡18～84歲，平均年齡為（64.00 ±13.02）歲。83例（66.94%）患者有吸煙史。所有患者均在全身麻醉并置入喉罩情況下成功進行了AFB、OCT檢查和活檢術。其中，病變位于氣管有9例，右側氣道病變62例，左側氣道病變53例。病灶大小為51（26，64）mm。活檢標本數量平均值為5.9±1.9。病變的組織病理學結果包括17例（13.71%）良性病變和107例（86.29%）惡性病變。其中，惡性病變中肺鱗癌52例（41.94%），肺腺癌22例（17.74%），小細胞肺癌32例（25.81%），其他1例（0.01%）。OCT檢查的平均時間為（1.8±0.6）min（表1）。研究中未出現與OCT檢查直接相關的不良事件。
表1
患者一般資料［例（%）/（x±s）/M（P25，P75）］
2.2 良惡性病變的AFB及OCT特征
良性氣道內病變的AFB圖像特征為病灶呈綠色，而惡性氣道內病變的AFB圖像特征為病灶呈粉紅色（圖1）。通過AFB圖像區分氣道內病灶良惡性的準確性、敏感性和特異性分別為83.06%、84.40%和73.33%。受試者操作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC曲線）下面積（area under curve，AUC）為0.744±0.072［95%置信區間（confidential interval，CI）0.604～0.885，P<0.001］。良性氣道內病變的OCT圖像特征表現為完整的氣道結構，伴或不伴有黏膜腫脹，而惡性氣道內病變的OCT圖像表現為氣道正常結構的破壞，包括上皮細胞層、固有層和黏膜下層（圖2）。基于OCT的圖像特征區分氣道內病灶良惡性的準確性、敏感性和特異性分別為93.55%、94.39%和88.24%，AUC為0.913±0.047（95%CI 0.820～1.000，P<0.001）。結果見圖3。
圖1
良性及惡性病變的不同AFB圖像
a. 正常熒光鏡表現；b. 惡性病變的熒光鏡改變。正常氣道黏膜在AFB下呈綠色，惡性病灶呈粉紅色。
圖2
良性及惡性病變的不同OCT圖像
a. 正常OCT表現：正常氣道組織在OCT下可清晰地顯示上皮細胞層、固有層、黏膜下層和軟骨；b.惡性病變的OCT表現：惡性病變在OCT下表現為氣道結構紊亂，解剖分層模糊。
圖3
OCT與熒光鏡對氣道病變良惡性預判的ROC曲線
2.3 不同肺癌的OCT圖像特征
鱗癌的OCT主要圖像特征為：（1）上皮層的鱗狀突起；（2）“大黑斑”；（3）偶見囊腫樣暗區。結合特征（1）、特征（2）及特征（3），對鱗癌的預測準確性91.94%，敏感性和特異性分別為 94.23%，90.28%，AUC為0.92±0.03（95%CI 0.87～0.98，P<0.01），結果見圖4a及圖5a。
圖4
不同病理分型的肺癌OCT圖像特征
a. 鱗癌的OCT圖像特征表現：上皮層的鱗狀突起，“大黑斑”，偶見囊腫樣暗區；b. 腺癌的OCT圖像特征表現：黏膜層可見呈角度的低光亮區，黏膜下層可見連續的低光亮區；c. 小細胞肺癌的圖像OCT特征表現：黏膜下層增厚明顯，黏膜下層可見彌漫分布的梭形低光亮區，結構紊亂最嚴重。
圖5
OCT對不同病理分型肺癌預測的ROC曲線
a. OCT預測鱗癌的ROC曲線；b. OCT預測腺癌的ROC曲線；c. OCT預測小細胞肺癌的ROC曲線。
腺癌的OCT主要圖像特征為：（1）黏膜層可見呈角度的低光亮區；（2）黏膜下層可見連續的低光亮區；結合特征（1）與特征（2），對腺癌的預測準確性為94.35%，敏感性和特異性分別為85.00%，96.15%，AUC為0.91±0.05（95%CI 0.81～1.00，P<0.01），結果見圖4b及圖5b。
小細胞肺癌的OCT主要圖像特征為：（1）黏膜下層增厚明顯；（2）黏膜下層可見彌漫分布的梭形低光亮區，結構紊亂最嚴重。結合特征（1）與特征（2），對小細胞肺癌的預測準確性為94.35%，敏感性和特異性分別為87.88%，95.65%，AUC為0.93±0.04（95%CI 0.86～0.99，P<0.01），結果見圖4c及圖5c。
針對三種不同病理分型肺癌的OCT主要特征進一步行統計學分析，分別評估其特征的診斷準確性。鱗癌的主要特征（上皮層的鱗狀突起和“大黑斑”）的AUC為0.92±0.23（P<0.01）；腺癌的主要特征（黏膜層呈角度的低光亮區和黏膜下層可見連續的低光亮區）的AUC為0.89±0.32（P<0.01）；小細胞肺癌的主要特征（黏膜下層增厚明顯和黏膜下層可見彌漫分布的梭形低光亮區）的AUC為0.93±0.23（P<0.01，圖6）。結合實際病理結果，對上述三種主要OCT圖像特征進行多元Logistic回歸分析，發現各OCT特征圖像在預測對應病理分型的肺癌時與其他兩個特征表現出良好的區別，即不同的OCT圖像特征具有特定的病理診斷意義（表2）。
圖6
三種肺癌的不同OCT圖像特征區別于其他兩種類型肺癌的ROC曲線
a. 鱗癌OCT圖像特征區別于腺癌及小細胞肺癌的ROC曲線圖；b. 腺癌OCT圖像特征區別于鱗癌及小細胞肺癌的ROC曲線圖；c. 小細胞肺癌OCT圖像特征區別于鱗癌及腺癌的ROC曲線圖。
表2
基于不同OCT圖像特征對病理診斷預測價值的多元Logistic分析
3 討論
病理活檢是肺癌診療環節的重點，通過確定病理分型，為后續的化療、免疫治療提供精準的依據，亦可評估治療效果，協助調整治療方案。但病理活檢的陽性率目前仍不理想，且受諸多因素的影響，如活檢醫師經驗、病變部位、大小與血供情況等。目前多種方式可協助提高活檢陽性率，如活檢前熒光鏡、超聲、電磁導航引導活檢等，術中病理現場快速評估等。據文獻報道，上述方法在一定程度上提升了病理陽性率[9-11]，但仍不能滿足臨床需求。為進一步提高活檢陽性率，部分臨床醫生將目光聚焦于OCT。依據目前研究[4-7]來看，OCT作為一種新型醫學影像手段，確實在肺癌病理診斷中具有廣闊的應用前景，但病例數量仍然偏小，且結論不盡一致。本研究的重點在于進一步優化OCT在肺癌組織中的圖像特征。
AFB已被證明在區分氣道內良惡性病變方面具有高度敏感性[12-13]，但由于氣道內黏膜炎癥和出血因素的影響，其假陽性率很高。且研究發現AFB的診斷特異性相對較低[14]，限制了其部分應用，這在本研究中也得到印證。但AFB對氣道內惡性病變的鑒別價值高于WLB，對于疑似肺癌患者、肺癌手術患者的常規檢查和治療后隨訪，仍不失為一種不錯的選擇。
Brezinski等[15]發現OCT圖像能夠清晰顯示氣道上皮、黏膜下層和軟骨組織，圖像清晰度接近組織學切片，故稱為“光學活檢”。氣道內OCT在慢性阻塞性肺疾病[16-18]、支氣管哮喘[19-20]、支氣管擴張癥[21]、間質性肺病[22]等中均有應用，但無一例外均還處于臨床研究階段，在肺癌中的研究成果也未應用于臨床。本研究發現氣道結構完整性與否是OCT區分病灶良惡性的重要鑒別點，這在區分氣道內良惡性病變中的準確性高達93.55%，明顯高于AFB（83.06%），這與朱強等的研究[23]結果基本一致。但僅限于支氣管鏡直視下的中央型肺部病灶，對于肺外周病灶良惡性的預測目前暫無相關研究報道。鑒于肺外周病灶的活檢更具挑戰性，未來我們也會應用OCT來協助這部分病例進行活檢。
除了判斷病灶的良惡性，OCT還可以進一步深入分析其病理分型（鱗癌、腺癌、小細胞肺癌等）。國內外許多研究也報道了OCT在不同腫瘤分型中的主要圖像特征，準確性超過80%[6-7，23-25]。本研究發現OCT預測鱗癌、腺癌、小細胞肺癌的準確性分別為91.94%、94.35%、94.35%，均高于90%以上。但相較于國內外的其他研究，準確性還存在部分差異，尤其鱗癌方面。究其原因，可能與鱗癌中低分化患者比例存在、OCT探頭接觸表面壞死物附著干擾等因素有關。通過活檢破壞瘤體后插入病灶核心部位，可能會提高預測準確性，這是我們未來關注的方面之一。總體來講，關于鱗癌的特征性OCT圖像改變，研究者們幾乎達成一致觀點[6-7，23]，即上皮層的鱗狀突起與“大黑斑”表現。腺癌和小細胞肺癌的預測準確性與先前的報道[23]相當，腺癌的特征性OCT圖像表現為黏膜層呈角度的低光亮區，與黏膜下層連續的低光亮區。結合上述兩種圖像特征，預測的準確性接近于95%，這與朱強等的研究結果[23]相當。由于腺癌在氣道內可視條件下直接活檢的比例相較于鱗癌低，故仍需要擴大樣本量進一步驗證。小細胞肺癌的OCT圖像特征較既往的研究[6-7，23-25]有所差異，我們的研究發現小細胞肺癌的OCT圖像主要變現為黏膜下層明顯增厚，可見彌漫分布的梭形低光亮區，結構紊亂嚴重。鑒于小細胞肺癌的癌細胞具有快速分裂、高度轉移性、侵襲性和血管生成等特點，所以小細胞肺癌具有生長迅速、易于轉移、生存率低的特征[26]。也正因為小細胞肺癌具有上述細胞組織學特征，所以我們在該部分患者的OCT圖像中發現其黏膜下層增厚明顯，較鱗癌、腺癌為甚，且黏膜下彌漫分布的低光亮區，結構嚴重紊亂。但該研究的小細胞肺癌患者的例數偏少，未來也需要擴大樣本量進一步驗證。在綜合分析三種肺癌的不同OCT圖像特征時，發現它們還具有明顯的差異性，各自的圖像特征在預測相應病理類型腫瘤時與其他兩個特征表現出良好的區別，這使得預測價值進一步得到肯定。
盡管研究的結果接近組織病理，但OCT的準確性、敏感性和特異性仍不足以支持OCT作為組織活檢的完全替代品[27]。究其原因，一是OCT的影響與干擾因素的存在，如氣道內分泌物或出血；二是腫瘤分化程度的差異，低分化癌的圖像特征可能不甚典型；三是瘤體表面壞死物的存在，干擾探頭直接接觸癌細胞；最后，由于醫師對OCT圖像特征的認識差異，可能導致判斷錯誤。客觀因素方面，也需技術改良，如偏振OCT、自動化軟件分析的開發等。
總體來看，OCT作為醫學影像診斷界的一顆冉冉升起的新星，正逐步為廣大臨床醫生所關注，它不僅能提供實時病理診斷，指導病理活檢，還能量化病灶部位，指導介入治療[28]。但其在呼吸內鏡中的應用仍不像眼科、心血管介入等成熟、廣泛。未來我們會繼續擴大檢查樣本量，提高OCT在肺癌中診斷的準確性，同時拓展其在慢性阻塞性肺疾病、支氣管哮喘、間質性肺病、外周肺結節等中的應用，為呼吸內鏡的介入診斷注入新的希望。
利益沖突：本研究不涉及任何利益沖突。
