The value of magnetic resonance relaxation time quantitative imaging in predicting molecular subtypes of invasive ductal carcinoma

doi:10.11958/20231486

Abstract

Abstract:

Objective To explore the value of magnetic resonance relaxation time quantitative imaging in predicting molecular subtypes of invasive ductal carcinoma (IDC) of breast. Methods A total of 79 IDC patients underwent routine magnetic resonance imaging (MRI) scanning and relaxation time quantitative imaging. According to immunohistochemical results of lesions, patients were divided into different immunohistochemical index groups and molecular subtype groups. The differences in MRI signs, T₁ values and T₂ values of lesions were statistically compared between each group. Patient operating characteristic (ROC) curve was used to evaluate values of T₁ and T₂ alone and the combination of them in differential diagnosis of IDC molecular subtypes. Results There were 82 samples of lesion in 79 patients, in which, Luminal A type 16 (19.51%), Luminal B1 type 11 (13.41%), Luminal B2 type 27 (32.93%), tyrosine kinase receptor-2 overexpression type (Erb-B2) 14 (17.07%) and TNBC 14 (17.07%). There were no significant differences in patient age, lesion distribution, maximum diameter, morphology, margin and enhancement performance between patients with various molecular subtypes (P > 0.05). Among the immunohistochemical indexes, only the Ki-67 positive group had higher T₁ value than the negative group (P < 0.05). In ROC analysis, the critical T₁ value of Ki-67 positive lesions was 2 145 ms, Yoden index was 0.368, the sensitivity was 53.47%, the specificity was 83.33% and the area under the curve (AUC) was 0.640 (95%CI: 0.527-0.744). There were no significant differences in T₁ and T₂ values between Luminal A, Luminal B1, Luminal B2, Erb-B2 enriched and TNBC subtypes (P < 0.05). T₁ and T₂ values were lower in Luminal type lesion than those of TNBC type lesion (P<0.05). ROC curve analysis showed that the combined T₁ and T₂ values were more effective in differentiating Luminal/TNBC type than those of T₁ and T₂ values alone. Conclusion T₁ mapping can be used as one of the methods to predict the high or low expression levels of Ki-67 in IDC tumors. The combination of T₁ and T₂ values can improve the ability to predict Luminal/TNBC subtypes.

Key words: breast neoplasms, carcinoma, ductal, breast, magnetic resonance imaging, relaxation quantitative mapping, molecular subtype

CLC Number:

R737.9，R445.2

Figures/Tables 7

References 22

[1]	TSANG J Y S, TSE G M. Molecular Classification of Breast Cancer[J]. Adv Anat Pathol, 2020, 27(1):27-35. doi:10.1097/PAP.0000000000000232.
[2]	魏玲, 江林, 马学进, 等. 定量MRI在乳腺癌诊断中的研究进展[J]. 国际医学放射学杂志, 2023, 46(1):55-59.
	WEI L, JIANG L, MA X J, et al. Research progress of quantitative MRI in the diagnosis of breast cancer[J]. Int J Med Radiol, 2023, 46(1):55-59. doi:10.19300/j.2023.Z20042.
[3]	杨自力, 邵凯, 朱来敏, 等. 多模态MRI定量参数与乳腺癌HER-2表达状态的相关性分析[J]. 放射学实践, 2023, 38(8):1197-1200.
	YANG Z L, SHAO K, ZHU L M, et al. Correlation between mutiple parameters of magnetic resonance imaging and HER-2 expression status of breast cancer[J]. Radiologic Practice, 2023, 38(8):1197-1200. doi:10.13609/j.cnki.1000-0313.2023.08.009.
[4]	CURIGLIANO G, BURSTEIN H J, WINER E P, et al. De-escalating and escalating treatments for early-stage breast cancer:the St. Gallen International Expert Consensus Conference on the Primary Therapy of Early Breast Cancer[J]. Ann Oncol, 2017, 28(8):1700-1712. doi:10.1093/annonc/mdx308.
[5]	HAMMOND M E, HAYES D F, WOLFF A C, et al. American Society of Clinical Oncology/College of American Pathologists guideline recommendations for immunohistochemical testing of oestrogen and progesterone receptors in breast cancer[J]. J Oncol Pract, 2010, 6(4):195-197. doi:10.1200/JOP.777003.
[6]	FERNANDES J L, ROCHITTE C E. T1 mapping:technique and applications[J]. Magn Reson Imaging Clin N Am, 2015, 23(1):25-34. doi:10.1016/j.mric.2014.08.007.
[7]	MENG T B, HE N, HE H Q, et al. The diagnostic performance of quantitative mapping in breast cancer patients:apreliminary study using synthetic MRI[J]. Cancer Imaging, 2020, 20(1):88. doi:10.1186/s40644-020-00365-4.
[8]	BORIA F, TAGLIATI C, BALDASSARRE S, et al. Morphological MR features and quantitative ADC evaluation in invasive breast cancer:Correlation with prognostic factors[J]. Clin Imaging, 2018, 50:141-146. doi:10.1016/j.clinimag.2018.02.011.
[9]	SZABÓ B K, AAPELIN P, KRISTOFFERSEN W M, et al. Invasive breast cancer:correlation of dynamic MR features with prognostic factors[J]. Eur Radiol, 2003, 13(11):2425-2435. doi:10.1007/s00330-003-2000-y.
[10]	ALDUK A M, BRCIC I, PODOLSKI P, et al. Correlation of MRI features and pathohistological prognostic factors in invasive ductal breast carcinoma[J]. Acta Clin Belg, 2017, 72(5):306-312. doi:10.1080/17843286.2016.1266432.
[11]	DENKERT C, LOIBL S, MULLER B M, et al. Ki67 levels as predictive and prognostic parameters in pretherapeutic breastcancer core biopsies:a translational investigation in the neoadjuvantGeparTrio trial[J]. Ann Oncol, 2013, 24(11):2786-2793. doi:10.1093/annonc/mdt350.
[12]	WANG Z, REN G Y, YIN Q, et al. Correlation of magnetic resonance imaging quantitative parameters and apparent diffusion coefficient value with pathological breast cancer[J]. World J Clin Cases, 2022, 10(21):7333-7340. doi:10.12998/wjcc.v10.i21.7333.
[13]	MCSHEEHY P M, WEIDENSTEINER C, CANNET C, et al. Quantified tumor T1 is a generic early-response imaging biomarker forchemotherapy reflecting cell viability[J]. Clin Cancer Res, 2010, 16(1):212-225. doi:10.1158/1078-0432.CCR-09-0686.
[14]	罗宁斌, 苏丹柯, 黄向阳, 等. 乳腺癌新辅助化疗前后MR扩散加权成像ADC值与Ki-67表达水平的相关性研究[J]. 临床放射学杂志, 2018, 37(6):922-925.
	LUO N B, SU D K, HUANG X Y, et al. Correlation of ADC value of the breast cancer with Ki-67 expression during neoadjuvant chemotherapy[J]. Clinical Radiology, 2018, 37(6):922-925. doi:10.13437/j.cnki.jcr.2018.06.008.
[15]	KIM S H, LEE H S, KANG B J. Dynamic contrast-enhanced MRI perfusion parameters as imaging biomarkers of angiogenesis[J]. PLoS One, 2016, 11(12):e0168632. doi:10.1371/journal.pone.0168632.
[16]	CHOI E J, CHOI H, CHOI S A, et al. Dynamic contrast-enhanced breast magnetic resonance imaging for the prediction of early and late recurrences in breast cancer[J]. Medicine(Baltimore), 2016, 95(48):e5330. doi:10.1097/MD.0000000000005330.
[17]	GAO W, YANG Q, LI X, et al. Synthetic MRI with quantitative mappings for identifying receptor status,proliferation rate,and molecular subtypes of breast cancer[J]. Eur J Radiol, 2022,148:110168. doi:10.1016/j.ejrad.2022.110168.
[18]	VODUCK D, CHENG M C, TYLDESLEY S, et al. Breast cancer subtypes and the risk of local and regional relapse[J]. J Clin Oncol, 2010, 28(10):1684-1691. doi:10.1200/JCO.2009.24.9284.
[19]	PEROU C M, SORLIE T, EISEN M B, et al. Molecular portraits of human breast tumours[J]. Nature, 2000, 406(6797):747-752. doi:10.1038/35021093.
[20]	BADVE S, DABBS D J, SCHNITT S J, et al. Basal-like and triplenegative breast cancers:a critical review with an emphasis on the implications for pathologists and oncologists[J]. Mod Pathol, 2011, 24(2):157-167. doi:10.1038/modpathol.2010.200.
[21]	李婧琳, 于湛, 李然然, 等. 浸润性乳腺癌锥光束乳腺CT平扫影像特征与分子亚型及免疫组织化学受体的相关性研究[J]. 临床放射学杂志, 2023, 42(4):40-45.
	LI J L, YU Z, LI R R, et al. Study on the correlation between the cheracteristics of non-contrast-enhanced conebeam breast CT with molecular subtypes and immunohistochemical receptors in invasive breast cancer[J]. Clinical Radiology, 2023, 42(4):40-45. doi:10.13437/j.cnki.jcr.2023.04.017.
[22]	张宇, 刘梁生, 马文娟, 等. 早期肿块型乳腺浸润性导管癌超声征象与分子分型的相关性研究[J]. 天津医药, 2022, 50(8):853-858.
	ZHANG Y, LIU L S, MA W J, et al. Correlation between ultrasonographic features and molecular subtypes of early mass-type breast invasive ductal carcinoma[J]. Tianjin Med J, 2022, 50(8):853-858. doi:10.11958/20220230.

分子亚型		n	年龄/岁			分布/个				最大径/mm		形态/个
分子亚型		n	年龄/岁			左		右		最大径/mm		圆形		椭圆		不规则
Luminal A型		16	45.50±11.22			8（50.00）		8（50.00）		21.13±13.83		1（6.25）		2（12.50）		13（81.25）
Luminal B1型		11	47.27±5.31			8（72.73）		3（27.27）		22.36±9.37		0（0.00）		0（0.00）		11（100.00）
Luminal B2型		27	48.29±9.51			15（55.56）		12（44.44）		27.00±18.39		0（0.00）		3（11.11）		24（88.89）
Erb-B2过表达型		14	53.43±6.82			7（50.00）		7（50.00）		21.07±5.21		0（0.00）		1（7.14）		13（92.86）
TNBC型		14	47.14±7.11			6（42.86）		8（57.14）		24.21±14.67		1（7.14）		4（28.57）		9（64.29）
F或χ²			1.743			2.466				0.638		8.485
分子亚型	边缘/个						强化/个						TIC曲线/个
分子亚型	完整			不规则	裂隙		均匀		不均匀		边缘		流入型		平台型		流出型
Luminal A型	3（18.75）			5（31.25）	8（50.00）		9（56.25）		7（43.75）		0（0.00）		1（6.25）		5（31.25）		10（62.50）
Luminal B1型	0（0.00）			1（9.09）	10（90.91）		7（63.64）		4（36.36）		0（0.00）		0（0.00）		5（45.45）		6（54.55）
Luminal B2型	3（11.11）			12（44.44）	12（44.44）		16（59.26）		10（37.04）		1（3.70）		0（0.00）		21（77.78）^a		6（22.22）
Erb-B2过表达型	1（7.14）			3（21.43）	10（71.43）		8（57.14）		5（35.71）		1（7.15）		0（0.00）		6（42.86）		8（57.14）
TNBC型	1（7.14）			2（14.29）	11（78.57）		7（50.00）		5（35.71）		2（14.29）		0（0.00）		9（64.29）		5（35.71）
F或χ²	10.686						3.803						14.491^＊

分子亚型		n	年龄/岁			分布/个				最大径/mm		形态/个
分子亚型		n	年龄/岁			左		右		最大径/mm		圆形		椭圆		不规则
Luminal A型		16	45.50±11.22			8（50.00）		8（50.00）		21.13±13.83		1（6.25）		2（12.50）		13（81.25）
Luminal B1型		11	47.27±5.31			8（72.73）		3（27.27）		22.36±9.37		0（0.00）		0（0.00）		11（100.00）
Luminal B2型		27	48.29±9.51			15（55.56）		12（44.44）		27.00±18.39		0（0.00）		3（11.11）		24（88.89）
Erb-B2过表达型		14	53.43±6.82			7（50.00）		7（50.00）		21.07±5.21		0（0.00）		1（7.14）		13（92.86）
TNBC型		14	47.14±7.11			6（42.86）		8（57.14）		24.21±14.67		1（7.14）		4（28.57）		9（64.29）
F或χ²			1.743			2.466				0.638		8.485
分子亚型	边缘/个						强化/个						TIC曲线/个
分子亚型	完整			不规则	裂隙		均匀		不均匀		边缘		流入型		平台型		流出型
Luminal A型	3（18.75）			5（31.25）	8（50.00）		9（56.25）		7（43.75）		0（0.00）		1（6.25）		5（31.25）		10（62.50）
Luminal B1型	0（0.00）			1（9.09）	10（90.91）		7（63.64）		4（36.36）		0（0.00）		0（0.00）		5（45.45）		6（54.55）
Luminal B2型	3（11.11）			12（44.44）	12（44.44）		16（59.26）		10（37.04）		1（3.70）		0（0.00）		21（77.78）^a		6（22.22）
Erb-B2过表达型	1（7.14）			3（21.43）	10（71.43）		8（57.14）		5（35.71）		1（7.15）		0（0.00）		6（42.86）		8（57.14）
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F或χ²	10.686						3.803						14.491^＊

组别	n	T₁/ms	T₂/ms
ER阳性	54	2 080.34±330.59	91.40±18.41
ER阴性	28	2 205.85±287.04	97.78±16.15
t		1.703	1.550
PR阳性	52	2 076.92±330.28	91.38±18.58
PR阴性	30	2 203.40±290.05	97.38±16.05
t		1.740	1.478
HER-2阳性	41	2 110.85±349.15	92.29±14.34
HER-2阴性	41	2 135.54±292.34	94.87±20.86
t		0.347	0.653
Ki-67阳性	24	2 165.07±345.06	95.32±16.85
Ki-67阴性	58	2 021.99±225.85	89.35±19.75
t		2.213^＊	1.388

组别	n	T₁/ms	T₂/ms
ER阳性	54	2 080.34±330.59	91.40±18.41
ER阴性	28	2 205.85±287.04	97.78±16.15
t		1.703	1.550
PR阳性	52	2 076.92±330.28	91.38±18.58
PR阴性	30	2 203.40±290.05	97.38±16.05
t		1.740	1.478
HER-2阳性	41	2 110.85±349.15	92.29±14.34
HER-2阴性	41	2 135.54±292.34	94.87±20.86
t		0.347	0.653
Ki-67阳性	24	2 165.07±345.06	95.32±16.85
Ki-67阴性	58	2 021.99±225.85	89.35±19.75
t		2.213^＊	1.388

分子亚型	n	T₁/ms	T₂/ms
Luminal A型	16	2 019.68±248.80	82.30（74.40，112.38）
Luminal B1型	11	2076.00±267.33	89.86±22.82
Luminal B2型	27	2 044.80（1 853.60，2 453.00） 92.53±13.85
Erb-B2 过表达型	14	2 097.14±251.22	91.81±15.76
TNBC型	14	2 314.56±287.32	103.74±14.73
H		8.277	6.528