引用本文: 林晋华, 谢晓华, 谢晓燕. 经直肠超声在前列腺癌诊断中的应用与新进展 [J] . 中国医师杂志, 2023, 25(8) : 1121-1124. 作者：林晋华 谢晓华（通信作者） 作者单位：中山大学附属第一医院超声医学科，广州 510080 本文刊于：中国医师杂志,2023,25(8) : 1121-1124.
前列腺癌是男性泌尿生殖系统中最常见的恶性肿瘤，经直肠超声因其简便、经济、无辐射而成为前列腺癌诊断及穿刺活检常用方法，本文将围绕传统经直肠超声、彩色多普勒超声、超声造影、弹性超声、微超声、组织扫描及多模态超声等超声技术在前列腺癌诊断中的应用现状及进展进行论述。前列腺癌(prostate cancer，PCa)是男性泌尿生殖系统中最常见的恶性肿瘤，是2020年全球男性第二高发癌症和第五大癌症死亡原因[1]。经直肠超声(transrectal ultrasound，TRUS)前列腺穿刺活检(prostate biopsy，PBx)是前列腺癌诊断的金标准[2]。TRUS前列腺检查或穿刺活检操作简便、经济、实时、无辐射，目前在临床广泛应用，但TRUS在诊断前列腺癌方面仍不是非常可靠。超声造影、弹性超声、微超声、组织扫描等新技术的应用是近年前列腺癌诊断的研究热点，本文围绕TRUS及其新技术在前列腺癌诊断中的应用及进展进行阐述。 1 传统超声和彩色多普勒超声在前列腺癌诊断中的应用TRUS是目前前列腺癌初筛的方法之一，其优势在于实时、简便、经济、无辐射。目前已有大量的研究评估了经直肠二维超声诊断前列腺癌的效能，大多数研究表明TRUS二维超声在诊断前列腺癌方面的灵敏度和特异度有限，约40%~50%[3,4]。Steinkohl等[5]研究表明，TRUS二维超声可以检测出62%多参数核磁共振成像(multiparametric magnetic resonance imaging，mpMRI)可见的病灶。二维超声诊断前列腺癌效能有限主要是因为前列腺癌及正常组织的散射信号相似，此外移行带的散射信号存在异质性也是原因之一[6]。由于TRUS二维超声诊断前列腺癌准确性不足，超声引导下前列腺系统穿刺活检仍然是必要的。 彩色多普勒超声(color doppler ultrasonography，CDUS)可以提高TRUS诊断前列腺癌的准确性[7]。血管生成是肿瘤生长的病理特征之一，前列腺癌病灶由于血管生成，血流信号增加。可疑病灶的血流信号可以通过CDUS或能量多普勒超声(power doppler ultrasonography，PDUS)检测。尽管PDUS在检测低速血流时比CDUS更灵敏，但前者在前列腺癌检测方面并没有优于后者。另外PDUS不能提供血流方向信息。Ashi等[7]通过对比前列腺良恶性病变的多普勒血流模式，发现前列腺癌病变的血流持续且有期相性，中位血流速度为1.35 cm/s，而良性病变血流无规律，中位血流速度为0.36 cm/s。前列腺癌血流特征变化可能与血管数量增加、新生血管缺乏平滑肌及肿瘤细胞密集相关。尽管应用CDUS可以提高TRUS诊断前列腺癌的灵敏度，但其特异度会下降，前列腺炎血供丰富，当缺乏临床资料时容易误诊为前列腺恶性肿瘤。另外CDUS的操作者依赖性高及缺乏标准化限制了其应用。超微血流成像(superb microvascular imaging，SMI)是一种能够显示缓慢微血管血流的新技术[8]。相比于传统多普勒彩超，SMI具有高帧频、高分辨率、高灵敏度且运动伪影较少的优点。Zhu等[8]通过应用SMI检测前列腺癌患者病灶血管情况，发现微血管数量与病灶Gleason评分呈正相关。超声造影(contrast enhanced ultrasound，CEUS)是通过静脉注射微泡造影剂(如声诺维，Sonovue)来提高感兴趣区结构的显像，可以反映和观察前列腺正常组织及病变的血流灌注情况，还可通过特定软件分析，客观准确对多个指标进行量化分析。对于前列腺癌，CEUS有助于可疑病变的检测、诊断、随访，还可进行靶向前列腺穿刺。 微泡造影剂作为纯血池造影剂，通过增强前列腺微血流的可视化，提高了前列腺恶性肿瘤的检出率，主要病理基础是前列腺癌局部微血管密度增加。CEUS在前列腺癌的诊断、靶向穿刺、局部消融术前、术中、术后监测等诊疗过程中具有潜在优势。国外学者研究表明，CEUS通过评估微血流灌注情况诊断前列腺癌的灵敏度可达79.3%，特异度83.7%，阳性预测值91.7%[9]。相比于12针的系统穿刺，CEUS引导下前列腺靶向穿刺可以明显提高前列腺癌的检出率[10]。此外，CEUS可以在前列腺局部消融术中即时评估消融区域的安全边界是否足够，术后可评估消融灶血供情况及有无局部复发。采用专用软件处理CEUS采集的原始数据，可以绘制时间-强度曲线(time-intensity curve，TIC)，从而获得各种定量参数，如峰值强度(peak intensity，PI)、上升支斜率(wash-in slope，WIS)、达峰时间(time-to-peak，TTP)等。通过比较可疑病灶与对侧正常组织提取的TIC发现，前列腺癌表现出更高的PI、更陡峭的WIS及更早的TTP[11]。超声弹性成像是一种检测和量化组织硬度的成像技术，由于恶性组织比良性组织具有更大的硬度，因此弹性成像有助于前列腺癌的诊断。目前应用于前列腺的弹性成像最常见的两种类型是：应变弹性成像(strain elastography，SE)和剪切波弹性成像(shear-wave elastography，SWE)。 前列腺应变弹性成像可以提高TRUS诊断前列腺癌的准确性。一项纳入508例患者对照应变弹性成像与手术病理的荟萃分析显示，应变弹性成像检测前列腺癌的灵敏度为72%，特异度为76%[12]。荟萃分析表明SWE在诊断前列腺癌方面亦有较高的灵敏度及特异度。弹性超声有其自身的局限性：首先应变弹性成像过程中，操作者人为的前列腺挤压可导致硬度变化，由此可能产生不准确的硬度；其次硬度受许多因素影响，如前列腺肥大、钙化等；另外SWE时取样框小、帧率慢、穿透力差均可能影响弹性测值。前列腺弹性超声可以作为诊断或引导穿刺的辅助方法，但是否能提高前列腺穿刺活检的前列腺癌检出率，目前仍存在一定争议，需要前瞻性、多中心的研究来进一步证实。微超声(Micro-US)是一种利用超高频探头扫查前列腺的超声成像技术。传统TRUS探头频率8~12 MHz，穿透力较为合适，但空间分辨率不足以分辨前列腺腺管和腺泡。目前已有29 MHz频率的探头应用于前列腺检查，相比于传统TRUS，微超声空间分辨率可以提高三倍，但其穿透力也明显下降，可探测深度约5 cm[13]。目前的微超声成像系统仅能在矢状面成像，适合于经会阴前列腺穿刺活检。由于其不能在横切面成像，因此无法应用于MRI-超声软件融合成像。 目前国外已有较多研究对比了微超声和传统TRUS诊断前列腺癌的准确性。一项纳入769例患者的荟萃分析显示微超声引导下的前列腺穿刺活检具有高的准确性，其汇总的受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic，ROC)分析中，灵敏度、特异度、AUC分别为：0.91、0.49、0.82[14]。一项纳入1 040例患者的多中心前瞻性研究对比了微超声和多参数MRI的诊断性能，研究表明，相比于多参数MRI，微超声诊断有意义前列腺癌的灵敏度(94% vs 90%，P＝0.03)和阴性预测值(85% vs 77%，P＝0.04)更高，特异度(22% vs 22%，P＝0.45)和阳性预测值(44% vs 43%，P＝0.32)相仿[15]。组织扫描(HistoScanning)又称计算机辅助超声成像，是一种基于超声的成像系统，包括应用经直肠探头对前列腺组织扫描和序贯软件分析。该技术可以利用软件对未经后处理的3D重建超声射频信号数据进行分析，并与系统预装的数据库进行比较[16]。组织扫描的软件提供了三种算法用于分析射频信号，分别与组织异质性、细胞密度、血管密度相关[17]。该技术分三步进行：首先应用TRUS探头扫描得到前列腺3D重建数据，其次操作者在软件平台勾画感兴趣区；最后通过算法分析以非实时的方式提供前列腺癌可疑区域及相应的肿瘤体积[18]。组织扫描编码图可与实时超声融合，类似于MRI-超声融合。目前该技术诊断前列腺癌的效能仍存在较大争议，其准确性受客观因素(前列腺体积)和主观因素(操作者的经验)影响较大。操作探头移动是获取前列腺3D重建超声射频信号的基础，因此该技术可能更适用于经验丰富的操作者。 多模态超声(Multiparametric US，mpUS)是指联合≥3种超声模态进行诊断的方法[19]。前述几种超声模态单独应用于前列腺癌诊断尚不能取得非常满意的诊断性能，不同模态观察的侧重点不同。mpUS类似于mpMRI，多普勒超声和CEUS可以检测前列腺癌组织中的血管，类似mpMRI中的动态增强；弹性成像体现了前列腺组织的硬度，可能与细胞密度相关，类似于弥散成像(diffusion-weighted imaging，DWI)。多种超声模态的组合理论上也可以获得更好的诊断效能，目前关于mpUS与mpMRI诊断前列腺癌效能对比的相关研究较少。另外目前关于mpUS诊断前列腺癌的研究样本量均较小，且多为单中心，多以传统二维超声、SWE及CEUS联合为主。因此仍然需要大样本多中心随机对照研究来进一步证实mpUS的诊断效能。近几年mpUS诊断前列腺癌已成为泌尿外科学及超声影像学的研究热点[20]。传统超声、彩色多普勒超声、弹性超声、超声造影、微超声及组织扫描等新技术为前列腺癌的诊断提供了新的诊断方法，不同模态具有不同的优势，多模态超声可以整合不同模态的优势，为前列腺癌的诊断以及引导前列腺穿刺活检提供更精准的方式。此外随着人工智能的发展，机器学习及影像组学特征的整合有望提高mpUS的诊断性能。
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