单源双能CT能谱成像定量参数预测胃癌高度微卫星不稳定状态的价值

引用本文

胡文君, 陈安良, 刘义军, 刘爱连. 单源双能CT能谱成像定量参数预测胃癌高度微卫星不稳定状态的价值[J]. 中国中西医结合影像学杂志, 2025, 23(2): 137-144. DOI: 10.3969/j.issn.1672-0512.2025.02.002

HU Wenjun, CHEN Anliang, LIU Yijun, LIU Ailian. Quantitative parameters of single-source dual-energy CT spectral imaging in preoperative prediction of gastric cancer with high microsatellite instability[J]. Chinese Imaging Journal of Integrated Traditional and Western Medicine, 2025, 23(2): 137-144. DOI: 10.3969/j.issn.1672-0512.2025.02.002

单源双能CT能谱成像定量参数预测胃癌高度微卫星不稳定状态的价值

[PDF全文]

胡文君 , 陈安良 , 刘义军 , 刘爱连

大连医科大学附属第一医院放射科，辽宁大连 116011

收稿日期: 2024-11-26

通信作者: 刘爱连，Email：liuailian@dmu.edu.cn.

摘要：目的: 探讨单源双能CT能谱成像定量参数无创预测胃癌高度微卫星不稳定(MSI-H)状态的价值。方法: 收集行双能CT增强扫描且术后病理证实为胃癌的患者123例, 其中MSI-H组41例, 微卫星稳定(MSS)/低度微卫星不稳定(MSI-L)组82例。测量病灶平扫及3期增强扫描40~70 keV单能量CT值、能谱曲线斜率(K_40~70)、3期增强扫描碘浓度(IC)值、标准化碘浓度(NIC)值、平扫有效原子序数(Z_eff)值。比较2组病灶各参数值的差异, 采用logistic回归分析筛选预测胃癌MSI-H的独立影响因素。采用ROC曲线和DeLong检验比较各参数效能。结果: MSI-H组平扫40~60 keV CT值、Z_eff值及K_40~70值均大于MSS/MSI-L组; MSI-H组的3期增强扫描40~70 keV CT值、K_40~70值、IC值, 静脉期及延迟期NIC值均小于MSS/MSI-L组(均P < 0.05)。各参数预测胃癌MSI-H的AUC为0.612~0.723。logistic回归分析显示, 平扫40 keV CT值、静脉期50 keV CT值为独立影响因素(均P < 0.05), 两者联合诊断效能(AUC=0.746)高于各参数单独诊断。结论: 单源双能CT的多种参数能有效预测胃癌MSI-H, 平扫40 keV CT值、静脉期50 keV CT值联合可提升诊断效能。

关键词：胃肿瘤微卫星不稳定体层摄影术，X线计算机能谱成像

Quantitative parameters of single-source dual-energy CT spectral imaging in preoperative prediction of gastric cancer with high microsatellite instability

HU Wenjun , CHEN Anliang , LIU Yijun , LIU Ailian

Department of Radiology, First Affiliated Hospital of Dalian Medical University, Dalian 116011, China

Abstract: Objective: To evaluate the utility of quantitative parameters derived from single-source dual-energy CT (DECT) for noninvasive prediction of high microsatellite instability (MSI-H) status in gastric cancer. Methods: This retrospective study enrolled 123 patients with gastric cancer who underwent preoperative contrast-enhanced DECT. All patients were stratified into MSI-H group (41 cases) and microsatellite stable/low microsatellite instability (MSS/MSI-L) group (82 cases). Spectral imaging parameters were analyzed, including virtual monochromatic image (VMI) CT values at 40—70 keV, spectral curve slope (K_40—70), iodine concentration (IC), normalized iodine concentration (NIC), and effective atomic number (Z_eff) in plain scan and contrast enhancement. Intergroup differences were compared using independent t-tests. Logistic regression identified independent predictors, while ROC curves and DeLong tests assessed diagnostic performance. Results: The MSI-H group exhibited significantly higher CT values at 40—60 keV, Z_eff, and K_40—70 in plain scan compared to the MSS/MSI-L group (all P < 0.05). Conversely, lower CT values at 40—70 keV, K_40—70, IC in arterial, venous and delayed phases, and NIC in venous and delayed phases were observed in the MSI-H group (all P < 0.05). The AUC values of the individual parameters for predicting MSI-H status ranged from 0.612 to 0.723. Logistic regression analysis identified CT value at 40 keV in plain scan and CT value at 50 keV in venous phase as independent predictors (both P < 0.05), and their combination yielded superior diagnostic accuracy (AUC=0.746) compared to individual parameters. Conclusions: Quantitative spectral parameters from single-source DECT enable preoperative discrimination of MSI-H status in gastric cancer. The synergistic combination of CT value at 40 keV in plain scan and CT value at 50 keV in venous phase demonstrates enhanced diagnostic efficacy.

Key words: Stomach neoplasms Microsatellite instability Tomography, X-ray computed Spectral imaging

胃癌是常见的消化道恶性肿瘤，传统治疗方法在不同个体间治疗效果差异较大，5年生存率＜30%^[1-2]。微卫星不稳定（microsatellite instability，MSI）状态是胃癌的一种独立分子亚型，具有特殊的生物学行为，包括预后较好、无法从化疗中获益及对免疫检查点抑制剂治疗敏感^[3]。2017年，美国食品药品监督管理局批准PD-1检查点抑制剂派姆单抗用于治疗MSI状态的进展期或无替代治疗晚期胃癌患者^[4]。2021版美国国立综合癌症网络《胃癌临床实践指南》推荐所有新诊断的胃癌患者常规检测MSI状态^[5]。MSI的检测方法主要有免疫组化法和聚合酶链反应法^[6]，均需依靠胃镜活检或术后病理获得的组织样本进行检测，但存在有创、取样异质性、操作复杂及价格昂贵等不足，限制了在临床的广泛应用。因此，寻找一种无创、低成本术前预测MSI状态的方法至关重要。

双能CT通过单能量图像及物质分离等可提供多种能谱参数对组织同时进行定性、定量分析，在胃癌的诊断、分期、疗效预测等方面有良好的应用价值^[7]。Zhu等^[8]发现双层探测器光谱CT产生的静脉期能谱参数与胃癌MSI状态密切相关，由于不同双能CT技术具有不同的高低能级分离方法，该结论是否适用于单源双能CT还未可知，且研究未分析平扫、延迟期及各单能量CT值对MSI状态的预测效能。因此，本研究旨在进一步探讨单源双能CT平扫及3期增强能谱扫描参数预测胃癌MSI的价值，并筛选独立影响因素，为患者个体化精准治疗提供依据。

1 资料与方法 1.1 一般资料

回顾性收集2017年12月至2021年8月我院经病理证实的胃癌患者。纳入标准：①根治术后经病理证实的胃癌患者；②术前1个月内行单源双能CT平扫及3期增强能谱模式扫描；③术后肿瘤组织样本经免疫组化法获得胃癌高度微卫星不稳定（microsatellite instability-high，MSI-H）状态。排除标准：①能谱CT检查前接受过胃癌相关治疗，如手术、放疗、化疗等；②胃部充盈不佳、病灶显示不清或严重伪影造成图像质量差。多发病灶者选择最大病灶分析。共有MSI-H 41例（MSI-H组）；微卫星稳定（microsatellite stable，MSS）/低频度微卫星不稳定（microsatellite instability-low，MSI-L）419例，为避免样本不均衡导致的诊断偏倚，按照MSI-H与MSS/MSI-L患者1∶2的比例用简单随机抽样方法抽取82例MSS/MSI-L（MSS/MSI-L组）。本研究经医院医学伦理委员会批准（批号：PJKS-KY-2024-393）。

1.2 仪器与方法 1.2.1 CT检查方法

采用GE单源双能CT（Revolution CT）行平扫及3期增强能谱模式扫描。患者空腹6~ 12 h后于检查前20 min饮水800~1 000 mL，取仰卧位。扫描参数：80和140 kV瞬时切换，195~445 mA，螺距0.992∶1，转速0.6 s/r，探测器宽度80 mm，层厚、层距均为5 mm，标准算法重建，重建层厚、层距均为1.25 mm。经肘正中静脉注射对比剂碘海醇（碘浓度350 mg/mL）、碘佛醇（碘浓度320 mg/mL）或欧乃派克（碘浓度350 mg/mL），流率3~5 mL/s，剂量300~ 500 mg/kg体质量。通过智能触发监测行动脉期扫描，在腹主动脉中选择ROI，在达到阈值180 HU后5.9 s行动脉期扫描，前一期相扫描后28、90 s行静脉期及延迟期。

1.2.2 MSI-H状态的检测

采用免疫组化法检测术后病理标本MMR蛋白（MLH1、MSH2、MSH6、PMS2蛋白）的表达状况，判断是否有MMR系统功能缺陷。以肿瘤组织基质细胞和正常非肿瘤细胞的核染色作为阳性对照，磷酸盐缓冲液作为阴性对照。肿瘤细胞核呈棕色染色为MMR蛋白表达阳性，肿瘤细胞核未见着色而基质及正常组织核染色为MMR蛋白表达阴性。4种MMR蛋白均表达阳性定义为MSS/MSI-L，任一MMR蛋白表达阴性为MSI-H。

1.3 图像分析与数据测量

将原始数据传至AW4.6工作站，使用GSI Viewer软件重建出平扫及3期增强扫描40~70 keV单能量图像（间隔10 keV）、3期增强扫描碘（水）图、平扫有效原子序数（effective atomic number，Z_eff）图。由2位分别具有2、6年腹部CT读片经验的医师1和医师2采用双盲法进行图像分析及测量。参照增强扫描图像及MPR图像上选取肿瘤最大层面，于病灶实性部分放置3个ROI并取平均值，大小≥ 50 mm²，距肿瘤边缘＞2 mm，避开大血管、出血坏死、钙化区，并根据各期图像病灶的变化，使各期ROI位置和大小尽量保持一致。

测量参数包括：①平扫及3期增强扫描40~70 keV单能量CT值；计算能谱曲线斜率（K_40~70），公式为：K_40~70=（CT_{40 keV}-CT_{70 keV}）/30。②3期增强扫描胃癌病灶的碘浓度（iodine concentration，IC）值，同时放置大小约100 mm²的ROI于同层腹主动脉内，计算各期病灶的标准化碘浓度（normalizing iodine concentration，NIC）值，NIC值为病灶与同层腹主动脉IC值的比值。③Z_eff值。

1.4 统计学方法

使用SPSS 26.0和Medcalc19.1.2软件分析数据。采用ICC评价2位医师测量的一致性，ICC＜0.40为一致性差，0.40≤ ICC＜0.75为一致性中等，ICC≥ 0.75为一致性好。通过Kolmogorov-Smirnov检测数据是否正态分布，正态分布的计量资料以 x±s表示，组间比较行独立样本t检验；偏态性分布的计量资料以M（Q_L，Q_U）表示，组间比较行Mann-Whitney U检验。计数资料以例（%）表示，组间比较行χ²检验。采用logistic回归分析筛选预测胃癌MSI-H的独立影响因素，首先采用单因素logistic回归分析筛选P＜0.05的特征，再纳入多因素logistic回归分析，采用Foward：conditional法逐个排除冗余变量。采用ROC曲线评估参数单独应用和不同参数联合的预测效能。通过DeLong检验比较各参数的AUC差异。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果 2.1 2组临床特征比较

MSI-H组中，男26例，女15例，年龄32~82岁，中位年龄65岁；MSS/MSI-L组中，男57例，女25例，年龄48~82岁，中位年龄64岁。MSI-H组肿瘤多位于胃远端，直径大于MSS/MSI-L组，TNM分期早于MSS/MSI-L组，差异均有统计学意义（均P＜0.05）。2组其他临床特征差异均无统计学意义（均P＞0.05）（表 1）。

表 1 2组临床特征比较

组别	例数	年龄[岁，（M（Q_L，Q_U）]		性别[例（%）]			位置[例（%）]				肿瘤大小[cm，M（Q_L，Q_U）]
组别	例数	年龄[岁，（M（Q_L，Q_U）]		男	女		胃底、贲门	胃体	胃窦、幽门		肿瘤大小[cm，M（Q_L，Q_U）]
MSS/MSI-L组	82	64.00（58.00，70.00）		57（69.51）	25（30.49）		11（13.41）	24（29.27）	47（57.32）		5.00（3.50，7.00）
MSI-H组	41	65.00（60.70，71.00）		26（63.41）	15（36.59）		0（0）	10（24.39）	31（75.61）		7.00（4.88，8.36）
统计值		-1.167^a		0.463^b			7.178^b				-2.358^a
P值		0.243		0.496			0.028				0.018

组别	例数	大体分型[例（%）]
		进展期胃癌							早期胃癌
		Ⅰ型	Ⅱ型	Ⅲ型	Ⅳ型				隆起型	浅表型	凹陷型
MSS/MSI-L组	82	7（8.54）	52（63.41）	19（23.17）	3（3.66）				0（0）	1（1.22）	0（0）
MSI-H组	41	4（9.75）	31（75.61）	3（7.32）	0（0）				1（2.44）	1（2.44）	1（2.44）
统计值	1.041^b
P值	0.298

组别	例数	WHO组织学分型[例（%）]						分化程度[例（%）]
组别	例数	管状腺癌	印戒细胞癌、低黏附性癌	黏液腺癌	混合型腺癌	其他类型		高分化	中分化	低分化	非管状腺癌
MSS/MSI-L组	82	48（58.54）	27（32.92）	3（3.66）	3（3.66）	1（1.22）		0（0）	41（50.00）	13（15.85）	28（34.15）
MSI-H组	41	30（73.17）	8（19.51）	1（2.44）	2（4.88）	0（0）		1（2.44）	21（51.22）	12（29.27）	7（17.07）
统计值	1.253^b							1.097^b
P值	0.210							0.273

组别	例数	TNM分期[例（%）]						肿瘤浸润深度[例（%）]
组别	例数	Ⅰ+Ⅱ期	Ⅲ+Ⅳ期					T₁期	T₂期	T₃期	T₄期
MSS/MSI-L组	82	16（19.51）	66（80.49）					1（1.22）	4（4.88）	11（13.41）	66（80.49）
MSI-H组	41	19（46.34）	22（53.66）					3（7.32）	4（9.75）	9（21.95）	25（60.98）
统计值		9.664^b						1.867^b
P值		0.002						0.062

组别	例数	淋巴结转移[例（%）]					远处转移[例（%）			神经脉管侵犯[例（%）]
组别	例数	N₀期	N₁期	N₂期	N₃期		M₀期	M₁期		无	有
MSS/MSI-L组	82	13（15.85）	31（37.81）	21（25.61）	17（20.73）		77（93.90）	5（6.10）		19（23.17）	63（76.83）
MSI-H组	41	11（26.83）	14（34.15）	10（24.39）	6（14.63）		41（100.00）	0（0）		16（39.02）	25（60.98）
统计值	1.204^b							1.277^b		3.375^b
P值	0.228							0.258		0.066
注：MSS/MSI-L为微卫星稳定/低频度微卫星不稳定，MSI-H为高度微卫星不稳定。^a为Z值，^b为χ²值。

2.2 2位医师测量结果的一致性分析

2位医师测量病灶各参数的一致性好（ICC 0.791~0.994）。取医师2的测量结果进一步分析。

2.3 2组病灶CT能谱成像参数比较

MSI-H组的平扫40~60 keV CT值、Z_eff值及K_40~70值均大于MSS/MSI-L组；MSI-H组的3期增强扫描40~70 keV CT值、K_40~70值、IC值，静脉期及延迟期NIC值均小于MSS/MSI-L组；以上差异均有统计学意义（均P＜0.05）。2组平扫70 keV CT值及动脉期NIC值差异均无统计学意义（均P＞0.05）（表 2，图 1~3）。

表 2 2组病灶CT能谱成像参数比较

参数	MSS/MSI-L（n=82）	MSI-H（n=41）	统计值	P值
平扫
40 keV CT值[HU，M（Q_L，Q_U）]	63.70（58.27，70.19）	67.24（63.33，79.16）	-2.353^a	0.019
50 keV CT值[HU，M（Q_L，Q_U）]	52.39（47.30，57.49）	54.86（51.72，60.97）	-2.272^a	0.023
60 keV CT值[HU，x±s]	45.10±8.65	47.99±5.50	2.244^b	0.027
70 keV CT值[HU，x±s]	40.92±7.43	42.81±4.58	1.732^b	0.086
K_40~70值[M（Q_L，Q_U）]	0.79（0.61，0.91）	0.84（0.71，1.04）	-2.020^a	0.043
Z_eff值[M（Q_L，Q_U）]	7.85（7.78，7.90）	7.86（7.82，7.94）	-2.034^a	0.042
动脉期
40 keV CT值[HU，x±s]	184.36±51.49	163.46±36.02	-2.329^b	0.022
50 keV CT值[HU，M（Q_L，Q_U）]	128.59（111.46，152.49）	115.66（103.48，130.21）	-2.452^a	0.014
60 keV CT值[HU，x±s]	100.99±24.51	90.59±17.77	-2.416^b	0.017
70 keV CT值[HU，x±s]	81.26±18.44	73.30±13.56	-2.448^b	0.016
K_40~70值[M（Q_L，Q_U）]	3.37（2.66，4.00）	2.93（2.51，3.36）	-2.157^a	0.031
IC值[mg/mL，x±s]	18.24± 6.10	15.95± 4.08	-2.467^b	0.015
NIC值[M（Q_L，Q_U）]	0.11（0.09，0.14）	0.10（0.08，0.12）	-1.461^a	0.144
静脉期
40 keV CT值[HU，M（Q_L，Q_U）]	239.72（205.55，282.36）	194.85（183.14，222.54）	-3.943^b	< 0.001
50 keV CT值[HU，M（Q_L，Q_U）]	169.35（146.27，199.39）	143.14（131.45，159.37）	-4.013^b	< 0.001
60 keV CT值[HU，M（Q_L，Q_U）]	127.35（111.35，148.34）	108.01（100.16，118.62）	-3.927^b	< 0.001
70 keV CT值[HU，M（Q_L，Q_U）]	99.99（88.58，113.92）	85.86（79.81，94.30）	-3.841^b	< 0.001
K_40~70值[M（Q_L，Q_U）]	4.69（3.94，5.53）	3.77（3.44，4.28）	-3.842^b	< 0.001
IC值[mg/mL，M（Q_L，Q_U）]	2.48（2.09，2.94）	1.98（1.81，2.27）	-3.815^b	< 0.001
NIC值[M（Q_L，Q_U）]	0.48（0.41，0.54）	0.41（0.36，0.49））	-3.060^b	0.002
延迟期
40 keV CT值[HU，x±s]	224.21±56.29	195.09±34.65	-3.533^a	0.001
50 keV CT值[HU，x±s]	159.24±37.08	139.67±23.51	-3.559^a	0.001
60 keV CT值[HU，x±s]	119.17±25.57	105.58±16.88	-3.516^a	0.001
70 keV CT值[HU，x±s]	94.30±18.65	84.35±12.99	-3.443^a	0.001
K_40~70值[M（Q_L，Q_U）]	4.18（3.43，5.05）	3.62（3.19，4.05）	-2.967^b	0.003
IC值[mg/mL，M（Q_L，Q_U）]	22.16（18.25，26.77）	19.20（16.85，21.54）	-2.948^b	0.003
NIC值[x±s]	0.65±0.16	0.57±0.10	-3.575^a	0.001
注：MSS/MSI-L为微卫星稳定/低度微卫星不稳定，MSI-H为高度微卫星不稳定，K_40~70为40~70 keV能谱曲线斜率，Z_eff为有效原子序数，IC为碘浓度，NIC为标准化碘浓。^a为Z值，^b为t值。

注：患者，男，65岁，图 1a为平扫40 keV图，CT值为75.66 HU；图 1b为平扫50 keV图，CT值为60.44 HU；图 1c为平扫60 keV图，CT值为50.94 HU；图 1d为平扫70 keV图，CT值为45.13 HU；图 1e为平扫有效原子序数（Z_eff）图，Z_eff值为7.92；图 1f为静脉期40 keV图，CT值为198.64 HU；图 1g为静脉期50 keV图，CT值为144.99 HU；图 1h为静脉期60 keV图，CT值为112.01 HU；图 1i为静脉期70 keV图，CT值为91.46 HU；图 1j为静脉期碘（水）图，碘浓度（IC）值为1.902 mg/mL，标准化碘浓度（NIC）值为0.28 图 1 高度微卫星不稳定（MSI-H）胃癌CT图像

注：患者，女，52岁，图 2a为平扫40 keV图，CT值为56.09 HU；图 2b为平扫50 keV图，CT值为47.16 HU；图 2c为平扫60 keV图，CT值为41.53 HU；图 2d为平扫70 keV图，CT值为38.10 HU；图 2e为平扫有效原子序数（Z_eff）图，Z_eff值为7.78；图 2f为静脉期40 keV图，CT值为376.03 HU；图 2g为静脉期50 keV图，CT值为256.47 HU；图 2h为静脉期60 keV图，CT值为183.00 HU；图 2i为静脉期70 keV图，CT值为137.30 HU；图 2j为静脉期碘（水）图，碘浓度（IC）值为4.226 mg/mL，标准化碘浓度（NIC）值为0.50 图 2 微卫星稳定（MSS）/低度微卫星不稳定（MSI-L）胃癌CT图像

注：图 3a为平扫，图 3b为静脉期 图 3 高度微卫星不稳定（MSI-H）组及微卫星稳定（MSS）/低度微卫星不稳定（MSI-L）组胃癌患者40~140 keV能谱曲线

2.4 logistic回归分析

单因素logistic回归分析显示，平扫40~50 keV CT值、K40~70值及Zeff值，3期增强扫描40~70 keV CT值、K40~70值、IC值，静脉期及延迟期NIC值2组差异均有统计学意义（均P＜0.05）；多因素logistic回归显示，仅静脉期50 keV CT值和平扫40 keV CT值为胃癌MSI-H的独立影响因素（均P＜0.05）（表 3）。

表 3 CT能谱成像参数的多因素logistic回归分析

2.5 CT能谱成像参数诊断效能分析

单因素logistic回归分析差异有统计学意义的各CT能谱参数预测胃癌MSI-H的AUC为0.612~0.723，平扫40 keV CT值和静脉期50 keV CT值的联合诊断效能（AUC=0.746）高于各参数单独诊断，与平扫各参数及动脉期K_40~70值、IC值之间的AUC差异均有统计学意义（均P＜0.05）（表 4）。

表 4 CT能谱成像参数的诊断效能

参数	AUC（95%CI）	阈值	敏感度（%）	特异度（%）	与联合诊断比较
平扫
40 keV CT值	0.630（0.539~0.716）	63.80	73.17	51.22	Z=2.248，P=0.025
50 keV CT值	0.626（0.534~0.711）	50.25	85.37	41.46	Z=2.333，P=0.020
K_40~70值	0.612（0.520~0.698）	0.94	39.02	80.49	Z=2.497，P=0.013
Z_eff值	0.615（0.523~0.701）	7.90	39.02	81.71	Z=2.315，P=0.021
动脉期
40 keV CT值	0.632（0.540~0.717）	171.72	68.29	58.54	Z=1.813，P=0.070
50 keV CT值	0.636（0.544~0.721）	123.62	68.29	59.76	Z=1.749，P=0.080
60 keV CT值	0.637（0.545~0.722）	100.05	80.49	45.12	Z=1.739，P=0.082
70 keV CT值	0.637（0.545~0.722）	69.35	43.90	81.71	Z=1.738，P=0.082
K_40~70值	0.620（0.528~0.706）	3.39	80.49	47.56	Z=2.161，P=0.031
IC值	0.622（0.530~0.707）	1.80	80.49	48.78	Z=1.964，P=0.049
静脉期
40 keV CT值	0.719（0.630~0.796）	221.04	75.61	69.51	Z=0.589，P=0.556
50 keV CT值	0.723（0.635~0.800）	160.84	82.93	62.20	Z=0.503，P=0.615
60 keV CT值	0.718（0.629~0.795）	119.58	80.49	64.63	Z=0.604，P=0.546
70 keV CT值	0.713（0.624~0.791）	91.51	73.17	70.73	Z=0.699，P=0.485
K_40~70值	0.713（0.624~0.791）	4.24	75.61	68.29	Z=1.008，P=0.314
IC值	0.711（0.623~0.790）	2.25	75.61	68.29	Z=0.732，P=0.464
NIC值	0.670（0.579~0.752）	0.41	53.66	71.95	Z=1.259，P=0.208
延迟期
40 keV CT值	0.680（0.590~0.761）	199.62	65.85	69.51	Z=1.165，P=0.244
50 keV CT值	0.685（0.595~0.766）	138.28	60.98	74.39	Z=1.069，P=0.285
60 keV CT值	0.690（0.601~0.771）	116.70	82.93	53.66	Z=0.966，P=0.334
70 keV CT值	0.693（0.604~0.773）	92.68	82.93	53.66	Z=0.903，P=0.367
K_40~70值	0.664（0.574~0.747）	3.85	70.73	64.63	Z=1.820，P=0.069
IC值	0.663（0.573~0.746）	1.99	68.29	65.85	Z=1.452，P=0.147
NIC值	0.685（0.595~0.766）	0.65	92.68	51.22	Z=0.971，P=0.331
联合诊断
静脉期50 keV+平扫40 keV CT值	0.746（0.660~0.820）	0.292	87.80	58.54
注：K_40~70为40~70 keV能谱曲线斜率，Z_eff为有效原子序数，IC为碘浓度，NIC为标准化碘浓度。CT值单位为HU，IC值单位为mg/mL。

3 讨论 3.1 MSI-H胃癌的临床病理特征

本研究发现，MSI-H型胃癌更易发生在胃远端，可能与不同部位胃癌的不同致癌遗传途径有关^[9-10]，与既往研究^[11-12]相似。本研究中MSI-H型胃癌TNM分期更早，这也与MSI-H型胃癌的较好预后相符。本研究还发现，MSI-H型较MSS/MSI-L型胃癌肿瘤直径更大，与Kim等^[13]的研究结果一致，可能与MSS/ MSI-L型胃癌的膨胀性生长模式、低侵袭性有关。

3.2 平扫双能CT能谱成像参数在MSI-H和MSS/ MSI-L型胃癌间的差异

平扫双能CT生成的Z_eff值可显示物质间的原子序数差别，反映组织密度变化^[14]。虚拟单能量图像可消除硬化伪影，获得较常规CT更稳定精确的CT值^[15]。能谱曲线斜率代表不同能级下X线衰减的变化程度，可反映肿瘤组织成分的差异^[16]。本研究选取组织对比度较大的40~70 keV单能量图像进行分析，研究显示MSI-H组的平扫各参数大于MSS/MSI-L组，这可能与MSI-H型和MSS/MSI-L型胃癌的组织结构差异有关，既往病理研究显示MSI-H型胃癌细胞呈实体样紧密排列，伴大量淋巴细胞在肿瘤间质募集，而MSS/MSI-L胃癌中低黏附癌、印戒细胞癌占比较多，细胞排列松散且含大量黏液，因此MSI-H型胃癌细胞密度更高，对X线的衰减更明显，导致平扫各参数值更高^[17-18]。不同于本研究，詹鹏超等^[19]研究发现MSI-H和MSS/MSI-L胃癌常规CT平扫CT值间差异无统计学意义，这可能是因为传统混合能量成像CT值测量不准确导致的。

3.3 增强双能CT能谱参数在MSI-H和MSS/MSI-L型胃癌间的差异

在增强扫描图像中，低keV单能量图及其能谱曲线斜率会放大碘衰减，更清晰显示肿瘤强化结构及程度的差异^[20]。碘（水）图可准确显示肿瘤内的碘含量及分布情况，间接反映肿瘤血管生成水平^[21-22]。与Zhu等^{[8, 23]}的研究结果相同，本研究显示MSI-H组的3期增强扫描40~70 keV CT值、K_40~70值、IC值，以及静脉期、延迟期NIC值小于MSS/MSI-L组，可能与MSS/MSI-L胃癌相比，MSI-H胃癌的血管相关基因表达、血管内皮生长因子及微血管密度更低^[24-25]，增强扫描后的碘对比剂浓度低，因此增强扫描各参数值更小。黄喆等^[26]在常规CT的研究中也发现相似结果，即MSI-H组的增强斜率小于MSS/MSI-L组。

3.4 单能量CT值预测胃癌MSI-H的价值

本研究中多个能谱成像参数在MSI-H和MSS/ MSI-L组间差异均有统计学意义，但logistic回归分析显示仅平扫40 keV CT值、静脉期50 keV CT值为胃癌MSI-H的独立影响因素。这可能表明单能量图可能提供了比碘图更丰富的信息，MSI-H与MSS/MSI-L型胃癌间组织结构及细胞密度的差异较单纯的血供差异更大。既往研究证实肿瘤内大量淋巴细胞的活化和募集是MSI-H胃癌特殊生物学行为的主要原因^{[3, 6]}，MSI-H型胃癌的肿瘤浸润淋巴细胞水平较MSS/MSI-L型更高^[27-28]；而低keV单能量图像具有较高的对比噪声比^[29-30]，可提高组织对比度，放大MSI-H和MSS/MSI-L组间的细胞密度差异。Zhu等^[8]研究显示，双层探测器光谱CT产生的静脉期NIC、Z_eff及能谱曲线斜率是胃癌MSI-H的独立影响因素，研究间差异可能是由于使用了不同的双能CT技术及研究测量方法导致的，因此不同能谱参数预测胃癌MSI-H状态的价值仍需进一步探索。

本研究的局限性：①样本量较小，未来需更大的样本量和多中心数据集进一步验证结果；②为回顾性研究，可能存在病例选择偏倚；③MSI-H表达具有肿瘤异质性，放置ROI的位置未完全与病理切片对照，可能影响测量准确性。

综上所述，双能CT能谱成像的多种参数均对预测胃癌MSI-H有一定价值，其中平扫40 keV CT值和静脉期50 keV CT值为胃癌MSI-H的独立影响因素，两者联合可提升诊断效能，可作为无创预测胃癌MSI-H的潜在影像标志物，未来将通过多中心、前瞻性研究进一步验证本研究结果。

参考文献

[1]	CHEN W, ZHENG R, ZHANG S, et al. Report of incidence and mortality in China cancer registries 2009[J]. Chin J Cancer Res, 2013, 25(1): 10-21.
[2]	CHEN W, ZHENG R, BAADE P D, et al. Cancer statistics in China, 2015[J]. CA Cancer J Clin, 2016, 66(2): 115-132. DOI:10.3322/caac.21338
[3]	RATTI M, LAMPIS A, HAHNE J C, et al. Microsatellite instability in gastric cancer: molecularbases, clinicalperspectives, and new treatment approaches[J]. Cell Mol Life Sci, 2018, 75(22): 4151-4162. DOI:10.1007/s00018-018-2906-9
[4]	ARORA A, BALASUBRAMANIAM S, ZHANG W, et al. FDA approval summary: pembrolizumab plus lenvatinib for endomentrial carcinoma, a collaborative international review under project orbis[J]. Clin Cancer Res, 2020, 26(19): 5062-5067. DOI:10.1158/1078-0432.CCR-19-3979
[5]	林天龙, 赵恩昊. 2021年度美国国立综合癌症网络《胃癌临床实践指南》回顾和更新要点解读[J]. 肿瘤, 2022, 42(8): 527-532. DOI:10.3781/j.issn.1000-7431.2022.2108-0550
[6]	PULIGA E, CORSO S, PIETRANTONIO F, et al. Microsatellite instability in gastric cancer: between lights and shadows[J]. Cancer Treat Rev, 2021, 95: 102175.
[7]	王学东, 田士峰, 刘爱连. 能谱CT成像在胃癌中的应用进展[J]. 医学综述, 2019, 25(16): 3259-3263. DOI:10.3969/j.issn.1006-2084.2019.16.027
[8]	ZHU Y, WANG P, WANG B, et al. Dual-layer spectraldetector CT for predicting microsatellite instability status and prognosis in locally advanced gastric cancer[J]. Insights Imaging, 2023, 14(1): 151.
[9]	CHUNG H W, LEE S Y, HAN H S, et al. Gastric cancers with microsatellite instability exhibit high fuorodeoxyglucose uptake on positron emission tomography[J]. Gastric Cancer, 2013, 16: 185-192. DOI:10.1007/s10120-012-0165-2
[10]	SHAH M A, KHANIN R, TANG L, et al. Molecular classification of gastric cancer: a new paradigm[J]. Clin Cancer Res, 2011, 17: 2693-2701. DOI:10.1158/1078-0432.CCR-10-2203
[11]	POLOM K, MARANO L, MARRELLI D, et al. Metaanalysis of microsatellite instability in relation to clinicopathological characteristics and overall survival in gastric cancer[J]. Br J Surg, 2018, 105(3): 159-167. DOI:10.1002/bjs.10663
[12]	LEE H S, CHOI S I, LEE H K, et al. Distinct clinical features and outcomes of gastric cancers with microsatellite instability[J]. Mod Pathol, 2002, 15(6): 632-640. DOI:10.1038/modpathol.3880578
[13]	KIM J Y, SHIN N R, KIM A, et al. Microsatellite instability status in gastric cancer: a reappraisal of its clinical significance and relationship with mucin phenotypes[J]. Korean J Pathol, 2013, 47(1): 28-35. DOI:10.4132/KoreanJPathol.2013.47.1.28
[14]	ALBRECHT M H, VOGL T J, MARTIN S S, et al. Review of clinical applications for virtual monoenergetic dual-energy CT[J]. Radiology, 2019, 293(2): 260-271.
[15]	王夏婉, 高剑波, 柴亚如. CT能谱成像在胃腺癌分化程度评估中的应用价值[J]. 放射学实践, 2017, 32(4): 410-413.
[16]	柏荣荣, 孙骏, 丁健, 等. CT能谱成像在壶腹周围癌诊断中的价值研究[J]. 中国临床医学影像杂志, 2013, 24(10): 739-741. DOI:10.3969/j.issn.1008-1062.2013.10.017
[17]	CAI Z, RUI W, LI S, et al. Microsatellite status affects tumor response and survival in patients undergoing neoadjuvant chemotherapy for clinical stage Ⅲ gastric cancer[J]. Front Oncol, 2020, 10: 614785.
[18]	MATHIAK M, WARNEKE V S, BEHRENS H M, et al. Clinicopathologic characteristics of microsatellite instable gastric carcinomas revisited: urgent need for standardization[J]. Appl Immunohistochem Mol Morphol, 2017, 25(1): 12-24.
[19]	詹鹏超, 邱庆雅, 刘珂衍, 等. 微卫星高度不稳定型胃癌的CT及临床病理学特征分析[J]. 实用放射学杂志, 2023, 39(7): 1101-1105. DOI:10.3969/j.issn.1002-1671.2023.07.013
[20]	EULER A, LAQUA F C, CESTER D, et al. Virtual monoenergetic images of dual-energy CT-impact on repeatability, reproducibility, and classification in radiomics[J]. Cancers (Basel), 2021, 13(18): 4710.
[21]	CHEN X H, REN K, LIANG P, et al. Spectral computed tomography in advanced gastric cancer: can iodine concentration non-invasively assess angiogenesis?[J]. World J Gastroenterol, 2017, 23(9): 1666-1675.
[22]	LV P, LIU J, YAN X, et al. CT spectral imaging for monitoring the therapeutic efficacy of VEGF receptor kinase inhibitor AG-013736 in rabbit VX2 liver tumours[J]. Eur Radiol, 2017, 27(3): 918-926.
[23]	WU J, LV Y, WANG N, et al. The value of singlesource dual-energy CT imaging for discriminating microsatellite instability from microsatellite stability human colorectal cancer[J]. Eur Radiol, 2019, 29(7): 3782-3790.
[24]	MIYAMOTO N, YAMAMOTO H, TANIGUCHI H, et al. Differential expression of angiogenesis-related genes in human gastric cancers with and those without highfrequency microsatellite instability[J]. Cancer Lett, 2007, 254(1): 42-53.
[25]	QING X, XU W, LIU S, et al. Molecular characteristics, clinicalsignificance, and cancer immune interactions of angiogenesis-associated genes in gastric cancer[J]. Front Immunol, 2022, 13: 843077.
[26]	黄喆, 陈伟志. 多排螺旋CT增强扫描预测dMMR/MSI胃癌的初步研究[J]. 中国临床医学影像杂志, 2023, 34(5): 349-352, 359.
[27]	CHIARAVALLI A M, FELTRI M, BERTOLINI V, et al. Intratumour T cells, their activation status and survival in gastric carcinomas characterised for microsatellite instability and Epstein-Barr virus infection[J]. Virchows Arch, 2006, 448(3): 344-353.
[28]	KIM K J, LEE K S, CHO H J, et al. Prognostic implications of tumor-infiltrating FoxP3+ regulatory T cells and CD8+ cytotoxic T cells in microsatellite-unstable gastric cancers[J]. Hum Pathol, 2014, 45(2): 285-293.
[29]	LIU J J, LIU W, JIN Z Y, et al. Improved visualization of gastric cancer and increased diagnostic performance in lesion depiction and depth identification using monoenergetic reconstructions from a novel dual-layer spectral detector CT[J]. Acad Radiol, 2020, 27(6): e140-e147.
[30]	DE CECCO C N, CARUSO D, SCHOEPF U J, et al. A noise-optimized virtual monoenergetic reconstruction algorithm improves the diagnostic accuracy of late hepatic arterial phase dual-energy CT for the detection of hypervascular liver lesions[J]. Eur Radiol, 2018, 28(8): 3393-3404.