2024年1月21日发(作者：)

国际肿瘤学杂志 2020

年 12

月第 47

卷第 12

期 J Int Oncol, December 2020, Vol. 47, No. 12• 723 ••论著•PSAMR联合PI-RADS

v2评分对高级另IJ前列腺癌的预测价值吉春冬刘凯冯越汪飞杨军薛荣波

攀枝花学院附属医院泌尿外科617000

通信作者：薛荣波,Email: 1522462011@

qq_

com【摘要】目的探讨前列腺特异性抗原质量比（PSAMR)联合前列腺影像学报告和数据系统

第2版（PI-RADSv2)评分对高级别前列腺癌的预测价值。方法回顾性分析攀枝花学院附属医院

2017年6月至2020年6月行前列腺穿刺并有明确病理诊断的207例患者的临床资料及辅助检查资料。

所有患者均抽血查血清前列腺特异性抗原（PSA)、多参数磁共振检查、前列腺穿刺活检。以病理穿刺活

检诊断结果为诊断金标准，将患者分为两组，高级别前列腺癌组U =95)和非高级别前列腺癌组（n =

112)(其中低级别前列腺癌26例、良性前列腺疾病86例）。比较两组患者的年龄、前列腺体积、PSA、前

列腺特异性抗原密度（PSAD)、PSAMR及PI-RADS

v2评分，采用多因素分析筛选出高级别前列腺癌的

独立预测指标;建立独立预测指标联合预测高级别前列腺癌的logistic回归模型,采用受试者工作特征

(R0C)曲线分析预测价值，并计算曲线下面积（AUC)。结果高级别前列腺癌组与非高级别前列腺癌

组患者年龄分别为（77. 34 ±7. 76)岁和（67.96 ±7. 02)岁，差异有统计学意义〇 = 4. 02,P <0. 001);前列

腺体积分别为（44. 00 ± 15. 31)

cm3 和（63. 9〇 ± 28.

45 )

cm3，差异有统计学意义（t = 19. 〇5 ,

P < 0. 001 );

PSA 分别为（35. 42 ± 12. 90)

pg/L 和（18. 85 ± 8. 69) |xg/L,差异有统计学意义（f = 6. 55 ,

P < 0. 001);.

朽人0分别为(0.86±0.36)|^8/(1^(；1113)和（0.32±0.13)(]1&/(1^(；1113),差异有统计学意义（_2 = 12.85,

P<0.001)

;PSAMR 分别为 4. 71 ±0. 30 和 1.79 ±0. 13,差异有统计学意义（f =9. 23,P <0. 001 );

PI-RADS

v2评分分别为（4. 31 ±0.88)分和（2. 73 ±0.87)分，差异有统计学意义（t= 6. 12,_P< 0.001 )。

logistic回归分析结果显示，年龄、PSA、前列腺体积、PSAMR,PSAD及PI-RADS

v2评分差异均有统计学

意义（均P <〇. 05)。PSAMR预测高级别前列腺癌的AUC值为0.834(阈值为2.480,P <0.001)，敏感性

为0.804,特异性为0.726;PI-RADS

v2评分的AUC值为0. 874(阈值为3.500，P<0. 001 ),敏感性为

0. 800,特异性为0. 821;二者联合的AUC值为0. 922(阈值为0. 690，P <0.001),敏感性为0. 995 ,特异性

为0.758。结论PSAMR联合PI-RADSv2评分可提高预测高级别前列腺癌的诊断效能。【关键词】前列腺肿瘤；前列腺特异性抗原；影像学报告和数据系统第2版

D0I： 10. 3760/cma.

j.

cn371439-20200716-00108Predictive value of PSAMR combined with PI-RADS v2 score in high-grade prostate cancerJi Chundong, Liu Kai, Feng Yue, Wang Fei，Yang Jun, Xue RongboDepartment of Urology Surgery, Affiliated Hospital of Panzhihua University, Panzhihua 617000, China

Corresponding author： Xue Rongbo, Email： *****************【Abstract】 Objective

To

explore

the

predictive

value

of

prostate

specific

antigen

mass

ratio (

PSAMR)

combined

with

prostate

imaging

reporting

and

data

system

version 2 (PI-RADS

v2)

score

for

high-grade

prostate

cancer.

Methods

The

clinical

data

and

auxiliary

examination

data

of 207

patients

with

prostate

biopsy

and

definite

pathological

diagnosis

in

the

Affiliated

Hospital

of

Panzhihua

University

from

June 2017

to

June 2020

were

retrospectively

analyzed.

All

patients

were

taken

blood

for

prostate

specific

antigen (PSA) ,

and

underwent

multi

parameter

magnetic

resonance

imaging

and

prostate

biopsy.

According

to

the

gold

standard

of

pathological

biopsy

diagnosis,

all

patients

were

divided

into

two

groups：

high-grade

prostate

cancer

group (n =

95)

and

non-high-

grade

prostate

cancer

group

(n = 112)

(including 26

cases

of

low-grade

prostate

cancer

and 86

cases

of

benign

prostate

disease).

The

patient^

age,

prostate

volume,

PSA,

prostate

specific

antigen

density (PSAD) ,

PSAMR

and

PI-RADS

v2

score

in

the

two

groups

were

compared.

The

independent

predictors

of

high-grade

prostate

cancer

were

selected

by

multivariate

analysis.

Logistic

regression

model

with

independent

predictors

was

established

for

• 724 .国际肿瘤学杂志 2020

年 12

月第 47

卷第 12

期 J Im Oncol，December 2020，Vol. 47，No. 12the prediction of high-grade prostate cancer. Receiver operating characteristic ( ROC) curve was used to analyze

the predictive value, and the area under the curve ( AUC) was calculated.

Results

In the high-grade prostate

cancer group and non-high-grade prostate cancer group, the ages of patients were (77. 34 ±7. 76) years and

(67.96 ±7.02) years, and there was a statistically significant difference (t =4. 02, P <0. 001 )

； the prostate

volumes were (44.00 ± 15. 31) cm3 and (63.90 ±28.45) cm3，and there was a statistically significant difference

(f = 19. 05，P <0• 001); the PSA levels of patients were (35. 42 ± 12. 90) (jug/L and ( 18. 85 ± 8. 69) jxg/L，

and there was a statistically significant difference (f = 6. 55，尸 <0.001 ); the PSAD of patients were (0• 86 ±

0. 36) jxg/ ( L • cm3) and (0• 32 ±0. 13) (xg/( L • cm3) , and there was a statistically significant difference (t =

12. 85，P <0.001); the PSAMR of patients were 4. 71 ±0.30 and 1.79 ±0. 13，and there was a statistically

significant difference (艺=9. 23，P <0.001); the PI-RADS v2 scores were 4. 31 ±0. 88 and 2. 73 ±0. 87, and

there was a statistically significant difference (t = 6. 2, P=0. 001). Logistic regression analysis showed that

there were statistically differences in age, PSA, prostate volume, PSAMR, PSAD and PI-RADS v2 scores (all P

<0.05). The AUC value of PSAMR in predicting high-grade prostate cancer was 0. 834 (threshold value was

2.480, P <0.001) , the sensitivity was 0. 804, and the specificity was 0. 726. The AUC value of PI-RADS v2

score was 0. 874 (threshold value was 3.500, P <0. (X)l) , the sensitivity was 0. 800, and the specificity was

0. 821 • The AUC value of PSAMR combined with PI-RADS v2 score was 0. 922 (threshold value was 0. 690，P <

0.001 ), the sensitivity was 0.995, and the specificity was 0. 758.

Conclusion

PSAMR combined with

PI-RADS v2 score can improve the diagnostic efficiency for predicting high-grade prostate cancer.【Key words】

Prostatic neoplasms; Prostate specific antigen; Prostate imaging reporting and data system version 2DOI： 10.3760/cma. j. cn371439-20200716-00108前列腺癌在全世界范围内发病率较高，在美国男

性癌症发病率中位居第二m，且其发病率呈持续性

增长趋势:2]。影响前列腺癌预后的因素众多，个体

差异也较大”。肿瘤侵袭性是影响前列腺癌患者预

后的主要因素。高级别前列腺癌侵袭性强，需根治性

手术及术后综合治疗;而低级别前列腺癌预后较好,

进展较缓慢，通常无需特殊治疗仅需主动监测[4]。

如果术前能够准确预测前列腺癌的级别，则可为制定

个体化治疗方案提供确切依据151。提高术前预测前

列腺癌级別的准确性和敏感性,不仅能够改善患者生

命质量，减轻患者心理负担，还可大幅降低医疗成本。

本研究探讨前列腺特异性抗原质量比（prostate

spe­经攀枝花学院附属医院伦理委员会审批通过(PZH20174255)。1.2 临床指标血清前列腺特异性抗原（prostate

specific

antigen,

PSA)值采用化学免疫分析仪测定获得，前列腺前后

径、上下径、横径由经直肠超声测定。前列腺体积

(cn?)=前后径（cm)

X上下径（cm)

X横径（cm)

X

0.52lf’。前歹丨J腺特异性抗原密度（prostate

specific

anti­gen

density ，

PSAD )=

PSA/前列 腺体积 。血 浆容量

(U =体表面积(m2)

x

1.670。前列腺特异性抗原质

量(prostate

specific

antigen

mass,

PSAM ) (

jxg )=

PSA

x血浆容量。PSAMR =

PSAM/前列腺体积[7]。1.3

仪器设备及扫描参数采用GE 3. 0

T磁共振扫描仪，接收线圈为8通

道体部相控阵线圈。扫描前1

d患者进食少渣易消

化饮食并口服5

g番泻叶，检查时患者取仰卧位，于

线圈外面采用绷带固定以减少因活动或呼吸运动对

成像的影响。扫描序列包括轴位、冠状位和矢状位

T2WI及轴位磁共振扩散加权成像、轴位动态对比增

强磁共振成像，扫描范围包括盆腔、前列腺及精囊。

多参数磁共振扫描序列及扫描参数见表1。动态增

强扫描时注人扎喷酸葡胺作为对比剂，注入剂量

0.2

m«l/kg，注射速度2

ml/s,采用1期平扫+6期动

态扫描。1.4前列腺穿刺及病理学诊断cific

antigen

mass

rati。，

PSAMR) 联合前列腺影像学报

告和数据系统第 2 版（prostate

imaging

reporting

and

data

system

version 2,

PI-RADS

v2)评分对高级别前列

腺癌的预测价值。1资料与方法1.1 一般资料回顾性分析攀枝花学院附属医院2017年6月至

2020年6月所有行前列腺穿刺活检并于穿刺前行前

列腺多参数磁共振检查的207例患者的临床资料及

辅助检查资料。患者年龄46〜89岁，以病理穿刺活

检诊断结果为诊断金标准，将患者分为两组，高级别

前列腺癌组95例，年龄（77.34 ±7.76)岁；非高级别

前列腺癌组112例,包括低级别前列腺癌26例、良性

前列腺疾病86例，年龄（67. 96 ±7. 02)岁。本研究由一名高年资泌尿外科医师行经直肠超声引导

国际肿瘤学杂志 2020

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期 J Int Oncol, December 2020, Vol. 47 , No. 12• 725 •下前列腺穿刺，采取六分区12针系统穿刺法,对多参

数磁共振可疑病灶加2 ~3针靶向穿刺。穿刺所得病

理组织立即送病理科进行石蜡包埋及染色。最后由

两名高年资前列腺病理诊断经验丰富的病理科医师

进行阅片商讨后得出病理诊断结果。1.5统计学方法采用SPSS 20.0统计软件进行统计学分析。定

量资料符合正态分布,采用;c ±s表示，组间比较采用

独立样本t检验;采用logistic回归分析筛选出高级别

前列腺癌的独立预测指标;建立独立预测指标联合预

测高级别前列腺癌的logistic回归模型。采用受试者

工作特征（receiver

operating

characteristic，ROC )曲线

分析预测价值，并计算曲线下面积（area

under

the

变量年龄PSA表3 207例前列腺癌患者logistic回归分析结果〇/?值0.919.731.068.403.382.3595% Cl0.89 -0.968.89-10.661.00 ~1.114. 10-17.21.00

〜12.31.48 -3.80P值0.0010.0050.0030.0060.007<0.001前列腺体积PSAMRPSADPI-RADS v2

评分注:PSA为前列腺特异性抗原;PSAMR为前列腺特异性抗原质量

比;PSAD为前列腺特异性抗原密度；PI-RADS v2为前列腺影像学报

告和数据系统第2版2.2

建立PSAMR联合PI-RADS

v2评分预测高级别

curve,

AUC)。检验水准

a =0.05。2结果前列腺癌的模型将PSAMR和PI-RADS

v2评分作为参考变量，病

理结果是否为高级别前列腺癌作为因变量，进行二项

分类logistic回归分析。根据结果建立PSAMR联合

2.1单因素及多因素分析结果单因素分析结果显示，两组患者的年龄、前列腺

体积、PSA、PSAD、PSAMR及Pl-RADS

v2评分差异有

统计学意义（均户<〇.〇5)，见表2。logistic回归分析

结果显示，年龄、PSA、前列腺体积、PSAMR、PSAD及

PI-RADS

v2 评分白勺

logistic 回归模型为：logistic(P)=

7. 035 -0. 611

x

PSAMR - 1.475

x

PI-RADS

v2 评分0

2. 3

PSA、PSAD、PSAMR、PI-RADS

v2

评分及

PSAMR联合PI-RADS

v2评分模型预测高级

H-RADS

v2评分差异均有统计学意义（均P <

0.05)，见表 3。别前列腺癌的效能评价绘制

PSA、PSAD、PSAM

R、PI-RADS

v2 评分及表1 mp-MFU扫描序列及参数参数序列TR(ms)TE (ms)FOV(cm)NEX轴位T2WIFSE3 500115.020.0 x 20.04.04.0冠状位T2WIFSE3 500115.024.0 x24.04.04.00.0矢状位T2W1FSE3 500115.026.0 x 26.04.04.00.0轴位DWIEPI2 800 ~ 3 10053.5

〜60.030.0 x 30.08.04.00.0 ~0.5轴位 DCE-MRILAVA3 30022.036.0 x36.00.82.62.6层厚（mm)层间距（mm)0.0注:mp-MRI为多参数磁共振;DWI为磁共振扩散加权成像;DCE-MRI为动态对比增强磁共振成像;TR为重复时间;TE为回波时间；F0V为视

野;NEX为激发次数;FSE为快速自旋回波;EPI为单次激发自旋回波;LAVA为快速场回波表2组别高级别前列腺癌组（n =95)非高级别前列腺癌组（n = 112)年龄（岁）77.34 ±7.7667.96 ±7.024.02P值<0.001两组前列腺癌患者临床资料比较U±s)PSA(^g/L)35.42 ±12.9018.85 ±8.696.55<0.001前列腺体积(cm3)44.00 ±15.3163.90 ±28.4519. 05<0.001PSAMR4.71 ±0.301.79 ±0. 139.23<0.001PSAD[jxg/( L • cm3)]0.86 ±0.360.32 ±0. 1312.85<0.001PI-RADS v2评分（分）4.31 ±0.882.73 ±0.876. 12<0.001注:PSA为前列腺特异性抗原;PSAMK为前列腺特异性抗原质量比,PSAMR =前列腺特异性抗原质量/前列腺体积;PSAD为前列腺特异性抗

原密度，PSAD = PSA/前列腺体积;FM-RADS v2为前列腺影像学报告和数据系统第2版

■ 726 •国际肿瘤学杂志 2020

年丨2

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卷第 12

期 J Int Oncol, December 2020, Vol. 47，No. 12PSAMR联合PI-RADS

v2评分模型预测咼级别前列

腺癌的ROC曲线。PSAMR预测高级别前列腺癌的

AUC 值为 0.834(阈值为 2. 480，/3 <0• 001),敏感性

为0. 804,特异性为0.

726

;PI-RADS

v2评分预测高级

别前列腺癌的AUC值为0.

874(阈值为3. 500，P

<

〇. 〇〇1 )，敏感性为〇. 800,特异性为0. 821;

PSAMR联

合PI-RADS

v2评分预测高级别前列腺癌的AUC值

为0.

922

(阈值为0.

690,

P < 0.

001

)，敏感性为

0.995,特异性为0.

758。见图1、表4。義海PSAMR0.2PSADPSAP参考线卜RADS v2评分0.20.4 0.60.81.01-特异性注:PSA为前列腺特异性抗原;PSAD为前列腺特异性抗原密度；

PSAMR为前列腺特异性抗原质量比;PI-RADS v2为

前列腺影像学报告和数据系统第2版；R0C曲线为受试者工作特征曲线

图 1

PSA、PSAD、PSAMR、PI-RADS

v2 评分及

PSAMR 联合

PI-RADSv2评分模型预测高级别前列腺癌的ROC曲线表

4

PSA、PSAD、PSAMR、PI-RADS

v2 评分及

PSAMR 联合

PI-RADS

v2评分模型预测高级别前列腺癌的效能变量阈值AUC特异性敏感性Z3值PSA32.2700.7360.4950.866<0.001PSAD0.4200.8330.7370.768<0.001PSAMR2.4800.8340.7260.804<0.001PI-RADS v23.5000.8740.821评分0.800<0.001PSAMR +PI-RADS v2

评分0.6900.9220.7580.995<0.001注:PSA为血清前列腺特异性抗原;PSAD为血清前列腺特异性抗

原密度，PSAMR为前列腺特异性抗原质量比;PI-RADS

v2为前列腺影

像学报告和数据系统第2版;AUC为曲线下面积3讨论前列腺癌发病率较高，不同分级前列腺癌治疗方

式及预后各有差异。Gordetsky和Epstein

8的研究根

据危险程度将前列腺癌分为高级别癌和低级别癌，从

而制定合理的治疗方式及预后评估。Albertseri等[9]

通过大量的回顾性研究发现，与较低级别的前列腺癌

相比，高级别前列腺癌患者的10年生存率较低。依据前列腺癌分级选择个体化的治疗方案，不仅能够减

轻患者心理负担，还可以降低医疗成本[。Gleason

评分是反映前列腺癌恶性程度的客观指标，评分越高

则前列腺癌的浸润能力越强。目前，指导前列腺癌个

体化治疗及评估预后的常用指标仍是Gleason评分,

但是获得Gleason评分的方式为有创操作。有研究

认为，通过有创操作获得的Gleason评分常常会低估

前列腺癌的侵袭能力[n]，导致中高级别的前列腺癌

患者错过最佳的治疗时机及治疗手段。因此，寻求一

种无创的检查手段，提高评估术前前列腺癌侵袭能力

的准确性和敏感性迫在眉睫。血清PSA浓度是临床上常用于前列腺癌早期筛

查的指标，有研究发现PSA浓度与Gleason评分密切

相关[12]。PSA浓度不仅受泌尿系疾病影响，还受前

列腺体积及患者体重指数的影响m4]。为排除PSA

浓度的影响因素，Choi等[15]和心；1(；2等[16]提出了新

参数PSAM和PSAMIU PSAM是血清PSA浓度与血

浆容量的乘积，PSAMR表示PSAM与前列腺体积的

比值。PSAMR消除了前列腺体积及体重指数对PSA

浓度的影响。因此，PSAMR能更有效地反映前列腺

癌的侵袭性。Hong等n7]的研究也显示，PSAMR能

精确地评估前列腺癌的侵袭性，从而更好地指导前列

腺癌个体化治疗。单纯依靠PSAMK诊断前列腺癌

侵袭性仍有一定的局限性，目前部分学者建议将

PSAMR与Pl-RADS v2评分联合诊断高级别前列腺

癌。多参数磁共振检查无创且敏感性及特异性均较

高，同时对评估前列腺癌恶性程度也具有独特优势。

Hamoen等[〜的研究也显示，P1-RADS评分评估术前

前列腺癌恶性程度的准确性较高。尤其PI-RADS v2,

不仅优化了评分指标:19:，并且其判断中高级别前列

腺癌的敏感性也高达89. 7% [2°]。PSAMR与

PI-RADS v2评分临床上较容易获得，并且对前列腺癌

侵袭能力的评估具有重要价值。将PSAMR与

PI-RADS v2评分联合可以更为准确地评估前列腺癌

的侵袭性,为术前前列腺癌患者提供更准确的治疗。既往大多数学者都研究PSA联合PI-RADS v2

评分诊断前列腺癌，或者PSAD联合PI-RADS v2评

分诊断前列腺癌[21:,而对PSAMR联合PI-RADS v2

评分诊断前列腺癌的研究较少。本研究不仅考虑了

前列腺体积对PSA的影响，还考虑了血容量对PSA

的影响，提局■!实验室指标诊断局级别F31I列腺癌的准

确性。另外，本研究将诊断前列腺癌的多种指标作了

联合，结果显示PSAMR联合PI-RADS v2评分在预测

前列腺癌恶性程度上具有独特的优势。本研究也显

示PSAMR联合PI-RADS v2评分预测高级别前列腺

国际肿瘤学杂志 2020

年 12

月第 47

卷第 12

期 J Int Oncol, Droember 2020, Vol. 47, No. 12• 727 •癌的准确性和敏感性均较高。PSA、PSAD、PSAMR、

PI-RADS

v2评分及PSAMR联合PI-RADS

v2评分模

型预测高级别前列腺癌的AUC值分别为0. 736、

0.833、0. 834、0. 874、0. 922。因此，临床上可以将

PSAMR联合丨M-RADS

v2评分作为预测前列腺癌预

后、复发的重要手段。通过无创检查在术前对前列腺

癌恶性程度作出准确评估，能够帮助临床医师制定更

为准确的治疗方案，大大减少过度诊疗或诊疗不及时

的情况出现，从而实现前列腺癌患者的个体化治疗。综上，PSAMR联合PI-RADS

v2评分可以提高预

测高级别前列腺癌的敏感性和特异性，对前列腺癌患

者的治疗具有重要的临床意义。但是，本研究也存在

一些局限性：回顾性研究;纳人样本存在选择偏倚;纳

人多变量回归分析的指标较少，建立的模型不够全

面。希望今后的研究能够纳人更多样本、更多临床有

意义的指标，建立更加准确的预测模型，实现前列腺

癌患者的精准医疗。利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突

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