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《Neurosurgery Clinics of North America》杂志 2023年7月[ Jul;34(3):335-345.]刊载美国 Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School的Erik K Loken , Raymond Y Huang撰写的综述《脑膜瘤高级成像。Advanced Meningioma Imaging》（doi: 10.1016/j.nec.2023.02.015.）。 无创影像学方法用于准确诊断脑膜瘤，并追踪其生长和位置。这些技术，包括计算机断层扫描、MRI和核医学，也被用于收集更多关于肿瘤生物学的信息，并可能预测它们的级别和对预后的影响。在本文中，我们将讨论这些成像技术的当前和发展应用，包括在脑膜瘤的诊断和治疗(包括治疗计划和肿瘤行为的预测)中，利用影像组学进行额外的分析。 要点 ●68GA DOTATATE PET对脑膜瘤中丰富的生长抑素受体具有较高的敏感性和特异性，在脑膜瘤的诊断和治疗中具有许多潜在的临床应用价值。 ●影像组学方法在预测脑膜瘤分级、脑侵袭和肿瘤复发方面显示出良好的效果，但还需要多中心、前瞻性数据集的验证。 ●脑膜瘤的ADC值具有鉴别良、不典型或恶性肿瘤的潜力，但缺乏经过验证的阈值限制可靠性。
引言 计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)的引入大大提高了影像学在脑膜瘤诊断和治疗中的应用。当这些技术与静脉内对比剂配对时，可显示脑膜瘤的生长模式、硬脑膜扩散和对邻近骨的不同累及。除了横断面成像提供的脑膜瘤与邻近组织之间的分辨率之外，这些见解还改进了手术规划。CT和MR血管造影也允许对脑膜瘤的相关血管关系进行更详细的研究。先进的显像技术如核素显像或PET可以利用脑膜瘤的特异性特征（如放射性标记的奥曲肽与肿瘤特异性生长抑素受体结合，）来识别残留或复发的肿瘤。 CT和MRI现在经常允许在无症状患者中意外发现脑膜瘤。利用这些无创方法追踪肿瘤生长的能力使人们更加关注仅基于影像学特征预测肿瘤行为和分级。传统的成像技术和更先进的成像技术如MR波谱和PET现在被用于辅助预测肿瘤的行为。 在过去10年中，由于可获得计算资源，以及各主要癌症中心的大型临床、分子和影像学数据库，机器学习方法在评估包括脑膜瘤在内的颅内肿瘤方面的应用大幅增加。这些方法通常包括计算影像组学特征衍生的术前MRI、PET、CT或这些成像模式的组合，以构建诊断或预后模型，旨在预测肿瘤特征(如肿瘤分级、肿瘤一致性、脑侵袭)或临床过程(如肿瘤复发或患者生存)。 脑膜瘤的影像学特征 脑膜瘤通常被发现为颅内轴外肿块，附着于硬脑膜，起源于脑膜上皮细胞(蛛网膜帽细胞)，通常发生在其最多的地方，例如沿硬脑膜静脉窦的蛛网膜颗粒。脑膜瘤通常是单发的，一个病例系列显示约8.9%的患者发生多发性脑膜瘤。约一半的颅内脑膜瘤位于颅底，40%位于颅脑凸面，10%位于镰旁/矢状窦旁区，少部分位于脑室或累及多个区域。脑膜瘤主要作为硬膜内肿瘤出现在这些部位。然而，约1% - 2%发生于硬膜外和硬膜外，包括在颅骨内作为原发性骨内脑膜瘤、头皮、鼻窦、鼻咽、颈部和皮肤（Meningiomas are mostly found within these locations as primarily intradural tumors; however, approximately 1% to 2% are extradural and occur outside of the dura, including in the calvarium as a primary intraosseous meningioma, scalp, paranasal sinuses, nasopharynx, neck, and skin）。 计算机断层扫描表现 在CT上，脑膜瘤通常表现为均匀的高密度肿块，对比剂给药后均匀增强(图1)。脑膜瘤通常边界清晰，与广泛的硬脑膜附着。脑膜瘤通常与瘤内钙化相关，在15% - 20%的患者中，某些亚型表现为营养不良性钙化或化生性钙化（dystrophic or metaplastic calcification），表现为更散在的高密度表现。可见于前颅底脑膜瘤的骨质增生、骨质溶解、气窦扩张等骨性改变（Bony changes such as hyperostosis, osteolysis, and pneumosinus dilatans, ）。 脑膜瘤最常见的骨性表现是骨质增生，在CT上表现为骨质增厚，在高达25% - 49%的脑膜瘤中可见。骨质增生可能是反应性的，也可能是肿瘤侵袭的结果，如果在骨质增生的骨内出现强的强化，则更容易发生肿瘤侵袭。
图1。CT成像显示矢状窦旁脑膜瘤内的钙化。表现出强烈的增强。用于手术规划的血管造影显示突出的引流血管侵袭上矢状窦。 磁共振成像的表现 脑膜瘤在T1加权MRI序列上通常表现为低到等信号，在T2加权序列上表现为等到高信号(图2)。大多数脑膜瘤在MRI上表现为明显强化，高达72%的脑膜瘤可见硬脑膜尾征。硬脑膜尾征本身可能仅代表反应性改变;然而，一项研究表明，近三分之二的硬脑膜尾征显示肿瘤细胞的侵袭。虽然硬脑膜尾征对脑膜瘤并非完全特异性，但对于影像学上似乎与脑实质不可分割的脑膜瘤，该特征可用于确认脑膜瘤位于轴外。此外，一些轴外肿瘤如神经鞘瘤和垂体腺瘤通常不显示硬膜尾征。 当脑膜瘤增大时，它们会引起底层脑组织向内移位肿瘤和大脑之间存在脑脊液(CSF)裂有助于将肿瘤定义为轴外肿瘤，但应注意，例如当脑实质受到侵袭时，这些CSF裂可能不存在。脑膜瘤不太典型的表现包括肿瘤坏死、囊变、出血和脂肪浸润。脑膜瘤旁的脑水肿见于略多于一半的脑膜瘤，这一发现与肿瘤大小没有很好的相关性。脑水肿可能继发于肿瘤侵袭脑实质。然而，它也见于未显示侵袭性的WHO 1级脑膜瘤，因此并不是区分良性与不典型或恶性脑膜瘤的可靠特征。目前提出的多种原因可以解释无侵袭性水肿的存在，例如压迫性缺血伴血脑屏障破坏、软脑膜微血管寄生导致的血管分流、机械性静脉阻塞、肿瘤内静水压升高以及肿瘤细胞内的分泌-排泄现象（Multiple proposed causes may explain the presence of edema without invasion, for example, compressive ischemia with compromise of the blood–brain barrier, vascular shunting due to parasitization of pial microvessels, mechanical venous obstruction,elevated hydrostatic pressure within the tumor,and secretory-excretory phenomena within the tumor cells）。 MR波谱的典型表现为胆碱和丙氨酸（choline and alanine）升高，N-乙酰天冬氨酸降低。丙氨酸升高对脑膜瘤具有相对特异性。然而，由于丙氨酸峰难以识别，因此其效用较为有限。 MR灌注表现为高的相对脑血流量(rCBF)和高的相对脑血容量(rCBV;见图2）。在动态磁敏感对比技术中，脑膜瘤的信号强度恢复不到基线的50%，限制了rCBV定量。动脉自旋标记(ASL)灌注和动态对比增强灌注技术也已得到了研究，ASL可增加rCBF，尤其是血管瘤组织学亚型。
图2。MRI显示左侧岩斜区脑膜瘤呈T1等信号，明显强化，侵袭双侧海绵窦和蝶鞍，并包裹垂体。FLAIR呈中等高信号，T2加权像呈等至稍高信号。ADC呈中等信号提示脑膜瘤可能为中等级别。校正后的rCBV图显示肿块区域的血容量增加。 不典型和恶性脑膜瘤的结构更紧凑，细胞更小、更紧密，核质比高，预计这将降低水弥散率，导致弥散加权成像的表观扩散系数(ADC)值较低。一些研究评估了ADC值鉴别良性与不典型/恶性脑膜瘤的能力，但他们的结论各不相同。一些研究发现良性与不典型/恶性脑膜瘤的ADC值差异无统计学意义，而另一些研究发现ADC值较低的不典型/恶性脑膜瘤的ADC值差异有统计学意义。组织学标准和影像学方法可能是导致结果差异的一些局限性。已有研究建议通过ADC临界值对脑膜瘤进行分级。虽然研究发现脑膜瘤的ADC值与肿瘤微结构呈负相关，但对ADC和脑膜瘤进行的综述发现，没有经过验证的ADC阈值，可以可靠地区分良性和高级别脑膜瘤。ADC的一个局限性是，由于钙化(脑膜瘤的典型表现)和更惰性的临床过程，ADC可能会改变为低于预期值，这可能导致通过ADC分析造成的错误分类和限制其预测价值。 正电子发射断层扫描 虽然MRI提供了精细的结构细节，对脑膜瘤的诊断和治疗至关重要，但特异性靶向生长抑素受体的放射性示踪剂的PET成像方法越来越多地被用于脑膜瘤的诊断和治疗计划。由于大多数脑膜瘤表达生长抑素受体，因此68Ga-DOTATOC和68Ga-DOTATATE等基于生长抑素的放射性示踪剂在检测脑膜瘤方面非常敏感(图3)。与68Ga-DOTATOC相比，68GaDOTATATE对生长抑素受体2的亲和力是前者的10倍，因此推荐用于脑膜瘤成像。与MRI相比，68GaDOTATATE PET可提高检测颅内脑膜瘤的灵敏度。对于小病变和某些解剖部位(如岩斜韧带附近的病变)，MRI的灵敏度远低于68GaDOTATATE PET 。
图3。68Ga-DOTATATE PET/CT和MRI。左侧颅中窝脑膜瘤(箭头)和正常垂体(箭头)的68Ga-DOTATATE摄取。 虽然随访影像学检查可以鉴别脑膜瘤和转移瘤，因为后者的生长速度通常要快得多，但脑膜瘤的早期诊断可以确认全身性癌症的分期。在一项使用68Ga DOTA-NOC PET/CT对脑膜瘤和硬脑膜转移瘤患者进行的回顾性研究中，几乎所有患者都观察到强烈的示踪剂摄取，而硬脑膜转移瘤的示踪剂摄取明显较低。虽然这一很有前景的结果需要通过更大规模试验进一步验证，但重要的是要考虑多种表达SSTR2并可能影响脑膜瘤诊断的颅内肿瘤，包括胶质瘤、垂体腺瘤、髓母细胞瘤、原始神经外胚层肿瘤、孤立性纤维瘤和血管母细胞瘤(图4和5)。
图4。68Ga-DOTATATE PET/CT和MRI。孤立性纤维性肿瘤(也称为血管外皮细胞瘤)的68Ga-DOTATATE摄取。
图5。具有中间68Ga-DOTATATE摄取的复发性轴外胶质母细胞瘤。 1级和2级脑膜瘤的增长率与放射性示踪剂摄取相关。这可能为脑膜瘤应如何治疗提供指导，对那些生长速度较快的患者应尽早治疗。 鉴别诊断 脑膜瘤或疑似脑膜瘤的影像学表现有助于鉴别诊断，可用于缩小鉴别诊断范围。有几种情况可能与脑膜瘤相似，如肿瘤转移、淋巴瘤和白血病、孤立性纤维瘤和血管外皮细胞瘤。孤立性纤维瘤和血管外皮细胞瘤属于难以与血管瘤型脑膜瘤鉴别的一系列肿瘤的一部分。磁共振图像的纹理分析已被证明在鉴别孤立性纤维瘤和脑膜瘤方面可能有用。此外，来自弥散加权成像和ADC直方图分析的标准化ADC值已被证明是鉴别孤立性纤维瘤和脑膜瘤的潜在可靠工具。 结节病和结核也可能导致硬脑膜肿物增强，且比脑膜瘤更可能为多发性。弥漫性硬脑膜增厚可见于特发性肥厚性硬脑膜炎，结外窦组织细胞增生症（extranodal sinus histiocytosis）和IgG4相关疾病，后者可能看起来与斑块和多发性脑膜瘤相似。提示其他诊断而非脑膜瘤的特殊表现可能包括均匀T2信号(与预期的高信号或低信号)、骨质破坏表现、柔脑膜疾病和无硬脑膜尾征（Particular findings suggestive of alternative diagnoses rather than meningioma could include homogeneous T2 signal, which is hyperintense or hypointense to what is expected, findings of osseous destruction,leptomeningeal disease, and the absence of adural tail）。 Chakrabarty及其同事基于多个公共和内部数据库的MRI数据开发了一种深度学习模型，用于鉴别脑膜瘤与其他不同类型的颅内肿瘤。虽然此类分类模型在临床上可能有帮助，但在临床上区分轴内和轴外肿瘤往往并不困难。然而，区分颅内血管外皮细胞瘤和血管瘤型脑膜瘤的分类模型可能改善术前规划。 脑膜瘤分级 基于术前MRI对脑膜瘤WHO分级的预测可以提供预后并指导治疗。区分低级别(WHO 1级)和高级别(WHO 2级和3级)的肿瘤分级模型在决定手术治疗还是非手术治疗方面可能有价值。Morin及其同事训练了一个综合模型，该模型可将WHO 1级脑膜瘤从2级和3级区分出来，并对局部失败和总生存期提供预测。 治疗计划 脑膜瘤被认为是生长缓慢的病变，通常具有惰性的临床病程。脑膜瘤通常是偶然发现的，对于不需要治疗的无症状肿瘤，建议在超过1.5年的时间内通过至少3次连续MRI扫描记录线性生长。前瞻性研究表明，脑膜瘤有生长的趋势，但超过一半的脑膜瘤表现为自限性生长模式。68Ga-DOTATATE PET在勾画肿瘤边界范围方面具有额外优势，因此在脑膜瘤的治疗计划和治疗监测方面具有潜在的临床应用价值。对于累及骨结构或硬脑膜静脉窦的脑膜瘤，使用MRI技术确定肿瘤范围可能具有挑战性。这种困难在术后或放疗后解剖扭曲和存在瘢痕的情况下会更严重。与MRI相比，68Ga-DOTATATE PET/CT已被证明可提高对经骨脑膜瘤的检出，并有助于发现主要在Simpson 1级和2级切除的肿瘤残留(术中MRI不可见)。68Ga-DOTATATE PET/CT可可靠地鉴别之前手术或放疗后复发的肿瘤和瘢痕组织，因此可能作为MRI难以评估的治疗后脑膜瘤的监测影像学标志物(图6)。
图6。68Ga-DOTATATE PET/CT和MRI。活动性复发脑膜瘤的68Ga-DOTATATE摄取(箭头)。放射治疗过的增强组织没有显示68Ga-DOTATATE摄取(箭头)。 脑膜瘤范围的准确勾画对于放射治疗计划至关重要。68Ga-DOTATATE PET/CT用于脑膜瘤放疗前计划可提高肿瘤体积和位置确定的准确性，包括发现MRI上不可见的肿瘤和避免非肿瘤组织进入治疗野，从而实现更精确的放疗，并可能获得更好的治疗效果。 基于来自肿瘤和脑之间界面的影像组学特征诊断脑侵袭也有助于手术规划。一项使用MRI列线图的研究显示，肿瘤形状、边界、瘤周水肿和最大直径是预测脑膜瘤脑侵袭的独立预测因素，在预测脑膜瘤脑侵袭方面具有潜在的区分能力。最后，肿瘤一致性可影响切除程度和各种手术结局，并且与用于术前预测的影像组学特征相关。 疗效预测和疗效评估 生长抑素受体高表达与治疗后较长的无进展生存期相关。8568Ga-DOTATOC/DOTATATE PET确定的生长抑素受体表达模式有助于预测脑膜瘤对生长抑素类似物治疗的应答。 放射治疗后，68 Ga-DOTATATE PET的平均病灶总活动性降低了14.7%，而基于MRI测量的脑膜瘤体积没有显著变化。伽玛刀治疗后，脑膜瘤68Ga-DOTATOC PET标准摄取值(SUV)7 / 12例(58%)下降，2 / 12例(17%)稳定，3 / 12例(25%)升高。68Ga-DOTATOC和68GaDOTATATE PET的可测量缓解需要与长期终点相关，以确认它们是否可以作为评估有临床意义的治疗缓解的有价值工具。 未来的发展方向 尽管有大量研究报告了支持临床使用机器学习方法促进脑膜瘤管理的结果，但其中大多数研究受到队列规模的限制，并且缺乏独立数据集的充分验证。对于这些机器学习模型的临床转化，需要使用来自多机构的大数据集来验证其可重复性和普遍适用性，并进行前瞻性验证。 总结 CT和MRI在脑膜瘤的治疗和管理中继续发挥核心作用，它们有助于确定肿瘤的位置、生长以及与邻近组织和结构的关系。68Ga-DOTATATE PET在颅内脑膜瘤的诊断和治疗规划中发挥着越来越重要的作用。它可以作为结构MRI的补充，提高诊断的特异性，勾画肿瘤区域以更精确的手术和放疗计划，以及检测残留或复发的肿瘤。综合考虑，这些技术可用于肿瘤分级的预测和肿瘤行为的预测，从而改善脑膜瘤的临床管理。 临床治疗要点 ●脑膜瘤的典型CT表现:均质高密度肿块，边界清楚，广泛附着于硬脑膜。 ●脑膜瘤在MRI上的典型表现:T1加权序列呈低至等信号，T2加权序列呈等至高信号，72%的患者有明显强化，呈现脑膜尾征。 ●硬脑膜尾对脑膜瘤不是完全特异的，不能单独依赖其诊断。 ●脑膜瘤旁的脑水肿与肿瘤大小没有很好的相关性，也不能作为鉴别良性与不典型或恶性脑膜瘤的可靠指标。 ●使用放射性示踪剂的生长抑素受体PET显像方法(如68GaDOTATOC和68Ga-DOTATE)越来越多地用于脑膜瘤的诊断和治疗计划。 ●68Ga-DOTATAE PET有助于勾画肿瘤边界，有助于制定治疗计划和监测。 |
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