0 引言

       胶质母细胞瘤是最常见的原发性脑恶性肿瘤，占所有恶性原发性脑肿瘤的一半左右^{[1, 2, 3]}。胶质母细胞瘤的标准治疗方案为综合多模式治疗，包括手术切除、同步放射治疗和替莫唑胺（Temozolomide, TMZ）化疗等。O⁶-甲基鸟嘌呤-脱氧核糖核酸甲基转移酶（O⁶-methylguanine deoxyribonucleic acid methyltransferase, MGMT）是一种脱氧核糖核酸（deoxyribonucleic acid, DNA）修复蛋白，MGMT启动子甲基化（methylated MGMT, mMGMT）会造成MGMT失效，使得胶质母细胞瘤无法修复TMZ对肿瘤DNA的损伤。相对于非甲基化MGMT启动子（unmethylated MGMT, uMGMT）胶质母细胞瘤，mMGMT胶质母细胞瘤会取得更好的治疗效果^[4]。因此，MGMT启动子甲基化状态是预测TMZ疗效的关键指标。然而，因胶质母细胞瘤异质性或无法获得的手术活检病理有时难以通过传统的病理分子学分析（如甲基化特异性聚合酶链反应）准确确定MGMT启动子甲基化状态。无创、可靠和可重复性强的MGMT启动子甲基化状态影像学评估方法将是对传统MGMT启动子甲基化状态确定方法的有力补充，对胶质母细胞瘤患者预后评估及治疗方案的选择将具有价值。

       近年来，震荡梯度自旋回波（oscillating gradient spin-echo, OGSE）方法引入临床MRI取得了重要进展。通过用快速振荡的梯度回波代替传统脉冲梯度自旋回波（pulsed gradient spin-echo, PGSE）的长时间扩散敏感梯度，OGSE使得能够在较短时间内检测活体组织扩散率^[5]。如果将PGSE和多个OGSE序列相结合，可以形成时间依赖扩散谱或时间依赖扩散MRI^[6]。这种技术通过分析不同扩散时间下的扩散率变化揭示病理病灶的微结构尺度特征，如细胞直径、细胞内容积分数、细胞密度和扩散率等^{[7, 8]}。最近，一些临床应用研究证实了时间依赖扩散MRI定量诊断指标能够准确反映肿瘤组织微结构病理特征的能力。WU等^[6]发现这些指标在前列腺癌分级中具有重要价值。此外，ZHANG等^[8]的研究表明这些指标不仅可以精确区分低级和高级儿童胶质瘤，还能较准确地检测儿童胶质瘤中的H3K27变异。这表明，磁共振时间依赖扩散MRI具有识别肿瘤分子标志物的应用前景。

       以往已有多项研究尝试基于MRI检查区分mMGMT和uMGMT 胶质母细胞瘤，然而这些研究所得到的结果存在较大差异。而时间依赖扩散MRI能够反映细胞水平的病变微结构特征，且已有研究证实该MRI技术具有判断胶质瘤分子标志物的能力，因此时间依赖扩散MRI在判断胶质母细胞瘤MGMT启动子甲基化状态方面应该具有可行性和应用潜力。本研究旨在探讨时间依赖扩散MRI诊断指标判断诊断胶质母细胞瘤患者MGMT启动子甲基化状态的能力。

1 材料与方法

1.1 一般资料

       本研究遵守《赫尔辛基宣言》，经解放军总医院第六医学中心伦理委员会批准，全体受试者均签署了知情同意书，批准文号：HZKY-PJ-2022-22（版本AF/SC-09/02.1）。从2022年8月到2024年10月，前瞻性连续招募了124名患者。纳入标准：（1）常规MRI平扫及增强扫描疑诊为高级别胶质瘤的患者；（2）无相关高级别胶质瘤的既往治疗和活检史；（3）计划进行高级别胶质瘤手术。排除标准：（1）未进行高级别胶质瘤手术；（2）病理证实为非胶质母细胞瘤；（3）病理无MGMT启动子甲基化分子检测；（4）扫描参数错误、图像质量差等。所有脑MRI检查包括时间依赖扩散MRI均在手术前1周内进行。患者纳入和排除流程如图1所示。

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图1  患者入组流程图。MGMT：O⁶‐甲基鸟嘌呤‐脱氧核糖核酸甲基转移酶；mMGMT：甲基化O⁶‐甲基鸟嘌呤‐脱氧核糖核酸甲基转移酶；uMGMT：非甲基化O⁶‐甲基鸟嘌呤‐脱氧核糖核酸甲基转移酶。
Fig. 1  Flowchart of patient enrollment. MGMT: O6-methylguanine deoxyribonucleic acid methyltransferase; mMGMT: methylated O6-methylguanine deoxyribonucleic acid methyltransferase; uMGMT: unmethylated O6-methylguanine deoxyribonucleic acid methyltransferase.

1.2 图像获取

       时间依赖扩散MRI技术需要结合OGSE和PGSE序列获取不同微结构成分的扩散时间依赖性来获取扩散MRI信号^[6]。所有入组患者均接受了3 T磁共振检查（MAGNETOM Skyra, Siemens Healthcare, Erlangen, Germany），最大梯度为45 mT/m，最大上升率为200 mT/m/ms，使用20通道头/颈线圈。OGSE数据在15 Hz（有效扩散时间16.3 ms，1周期，b=0、400、800、1200 s/mm²）和30 Hz（有效扩散时间8.0 ms，2周期，b=0、300、600 s/mm²）频率下采集。PGSE数据以8.0 ms扩散持续时间和81.2 ms扩散间隔采集（有效扩散时间78.5 ms，b=0、400、800、1200 s/mm²）。两种序列的其余参数相同：TR 5600 ms，TE 193 ms，FOV 230 mm×230 mm，平面分辨率0.8×0.8，层厚5 mm，24层，每个b值4个扩散方向。时间依赖扩散MRI的总扫描时间为11.5 min。

1.3 图像分析

       时间依赖扩散MRI数据根据IMPULSED（Imaging Microstructural Parameters Using Limited Spectrally Edited Diffusion）模型拟合^[6]，该模型为由细胞内和细胞外成分组成的双室模型：S=fin∙Sin+(1-fin)∙Sex，其中S为测量的时间依赖扩散MRI信号，Sin和Sex分别为细胞内和细胞外MRI扩散信号，fin表示细胞内容积分数。Sin使用基于参考文献[9]中定义的球体直径和细胞内扩散率的解析表达式，并适用于梯形OGSE波形^[10]。Sex=exp(-b∙Dex)，其中Dex为细胞外扩散率，在短扩散时间范围内假设其独立于扩散时间^[6]。

       数据拟合使用Matlab 2018b（Mathworks, Natick, MA）中的最小二乘曲线拟合，随机初始化重复100次以避免局部最小值。计算细胞直径（d）、fin和Dex。因为拟合对细胞内扩散率的选择不敏感，细胞内扩散率固定为1.0 µm²/ms^[10]。为了简化，细胞密度定义为fin/d×100^[6]。表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）图根据S/S0=exp(-b∙D)计算，其中S为选定b值的MRI测量信号，S0为b=0 s/mm²时的MRI测量信号，D为扩散率。选择b=0和600 s/mm²用于计算30 Hz时OGSE的ADC图，b=0和1200 s/mm²用于15 Hz时OGSE和PGSE的ADC图，以获得肿瘤分别在30 Hz（OGSE）、15 Hz（OGSE）和0 Hz（PGSE）下的ADC值（D30 Hz、D15 Hz和D0 Hz）。

       将15 Hz的OGSE、30 Hz的OGSE、PGSE的TRACEW图像以及OGSE、PGSE的ADC图转换为NIfTI格式。使用MRIcron（V1.0.20190902）软件，参考常规MRI平扫及增强图像，一名有23年中枢神经系统MRI诊断经验的放射科医生甲在不知道病理结果的情况下，在b=0 s/mm²的扩散加权成像（diffusion-weighted imaging, DWI）图像上逐层手动勾画肿瘤感兴趣区（regions of interest, ROI）。ROI包括肿瘤的增强和非增强实性成分，并结合T1WI、T2WI、T2液体衰减反转恢复（T2-weighted fluid attenuated inversion recovery, FLAIR）序列和对比增强T1WI，排除瘤周水肿、瘤内出血、坏死/囊变和钙化。对于多中心/多灶性肿瘤，在每一层勾画每个肿瘤病灶的ROI。该医生在勾画过程中若遇到不明确的边界或定义不清的区域，会咨询另一名有28年MRI诊断经验的放射科医生乙，以确保勾画的准确性。每个ROI保存为NIfTI格式的掩膜图像。对于每个ROI，将15 Hz、30 Hz OGSE和PGSE的TRACEW NIfTI图像与ROI 掩膜NIfTI图像放入同一个文件夹以备分析。使用Matlab工具（OGSE V2_5）基于IMPULSED进行数据拟合分析，获得了fin、Dex、d和细胞密度的值。对于每位患者，计算所有ROI的fin、Dex、d和细胞密度的平均值以进行进一步的数据分析。8周后，放射科医生甲和另一位有13年中枢神经系统MRI诊断经验的放射科医生丙分别独立再次使用相同的原则勾画肿瘤ROI，以评估时间依赖扩散MRI诊断指标的观察者内和观察者间的可重复性。记录每个病例病灶最大横径所在层面ROI的面积，以评估ROI勾画的观察者内和观察者间的可重复性。

1.4 胶质母细胞瘤MGMT启动子甲基化分子病理

       MGMT启动子甲基化状态通过甲基化特异性聚合酶链反应进行分子病理评估。胶质母细胞瘤的最终诊断依据根据2021年第五版《世界卫生组织中枢神经系统肿瘤分类》进行^{[2, 3]}。

1.5 统计学分析

       基于Python 3.10.8进行数据分析。通过单样本Kolmogorov-Smirnov检验评估连续变量的正态性。正态分布的定量数据以均值±标准差表示，非正态分布的定量数据以中位数（四分位距）表示。定性数据以例（%）表示。使用组间相关系数（intra-class correlation coefficient, ICC）评估诊断指标的观察者内和观察者间可重复性^{[11, 12]}。ICC的结果分类标准如下：优秀（0.90~1.00），良好（0.75~0.89），中等（0.50~0.74），差（<0.50）。通过两样本独立Student's t检验、Welch检验或Mann-Whitney U检验比较两组间连续数据的差异。定性数据的差异通过χ²检验或Fisher精确检验比较。对两组间存在显著差异的微结构诊断指标进行单因素逻辑回归分析和受试者工作特征（receiver operator characteristic, ROC）曲线分析。使用最小绝对值收敛和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）回归（L1正则化）对两组间存在显著差异的诊断指标进行筛选以剔除共线变量。对剔除低重要性共线变量后的诊断指标使用逐步前向选择多因素逻辑回归分析，筛选独立影响指标变量，如有2个或2个以上独立影响指标变量，则构建新的联合诊断逻辑回归模型并进行ROC曲线分析。通过ROC曲线分析中的曲线下面积（area under the curve, AUC）、敏感度和特异度评估各诊断指标以及可能的联合诊断模型的诊断性能。通过DeLong检验和错误发现率（false-discovery rate, FDR）校正进行成对ROC曲线比较^{[13, 14]}，以比较各诊断指标及可能的联合诊断模型之间的诊断能力。基于最佳诊断指标构建预测mMGMT的列线图^{[15, 16]}。所有分析的统计显著性水平设定为P<0.05。

2 结果

2.1 患者一般情况

       根据第五版《世界卫生组织中枢神经系统肿瘤分类》^{[2, 3]}，基于组织学检查、免疫组织化学染色和分子检测，分两个阶段纳入胶质母细胞瘤患者：诊断分析阶段和应用验证阶段。第一阶段共有51名胶质母细胞瘤患者纳入诊断分析，均为4级IDH野生型胶质母细胞瘤。根据MGMT分子鉴定，这51例胶质母细胞瘤被分类为mMGMT组（n=36）和uMGMT组（n=29）。mMGMT和uMGMT组胶质母细胞瘤患者的年龄（均值±标准差）分别为47.41±14.39岁和49.52±9.73岁，二者之间差异无统计学意义（P=0.536，Student t检验）。mMGMT和uMGMT组胶质母细胞瘤患者的性别比例（男/女）分别为9/13和16/13，二者之间差异无统计学意义（P=0.318，χ²检验）。第二阶段共有28名胶质母细胞瘤患者纳入应用验证，均为4级IDH野生型胶质母细胞瘤，分别为14例mMGMT胶质母细胞瘤和14例uMGMT胶质母细胞瘤，年龄（平均值±标准差）分别为52.71±12.47岁和58.57±13.95岁，差异无统计学意义（P=0.252，Student t检验），性别比例（男/女）分别为9/5和6/8，差异无统计学意义（P=0.264，χ²检验）。

2.2 MGMT启动子甲基化状态的诊断

2.2.1 时间依赖扩散MRI定量诊断指标及ROI勾画观察者内和观察者间一致性

       时间依赖扩散MRI所有定量诊断指标的观察者内和观察者间重复性均为优秀（ICC=0.967~0.999）（表1）。放射科医生甲第1次肿瘤最大横径层面ROI测量面积为1150.65±485.30 mm²，第二次ROI测量面积为1131.56±503.02 mm²，放射科医生丙ROI测量面积为1111.35±537.35 mm²，ROI勾画观察者内和观察者间的ICC分别为0.988和0.976。

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表1  时间依赖扩散MRI定量诊断指标的观察者内和观察者间ICC
Tab. 1  Intra- and inter-observer ICCs of quantitative diagnostic indicators from time-dependent diffusion MRI

2.2.2 mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤间时间依赖扩散MRI诊断指标比较

       在mMGMT和uMGMT两组胶质母细胞瘤之间有4个指标差异存在统计学意义，分别为fin、Dex、细胞密度和D0 Hz（表2）。与uMGMT组胶质母细胞瘤相比，mMGMT组胶质母细胞瘤显示出较高的fin、Dex和细胞密度（P<0.05），但显示出较低的D0 Hz（P=0.018）。各诊断指标在mMGMT和uMGMT两组胶质母细胞瘤之间的比较情况和代表性mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤病例的时间依赖扩散MRI微结构分别见图2、3。

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图2  mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤患者之间时间依赖扩散MRI诊断指标的差异。箱线图显示了mMGMT 和uMGMT两组胶质母细胞瘤在时间依赖性扩散MRI微结构诊断指标的比较。2A：细胞内容积分数（fin）；2B：细胞外扩散率（Dex）；2C：细胞直径（Diameter）；2D：细胞密度（Cellularity）；2E：在0 Hz时的扩散率（D0）；2F：在15 Hz时的扩散率（D15）；2G：在30 Hz时的扩散率（D30）。*表示P<0.05，**表示P<0.01。
Fig. 2  Differences in the time-dependent diffusion MRI diagnostic indicators between mMGMT and uMGMT glioblastomas. Box plots show comparisons of time-dependent diffusion MRI-derived diagnostic indicators between mMGMT and uMGMT glioblastomas. 2A: Intracellular volume fraction (fin); 2B: Extracellular diffusivity (Dex); 2C: Cell diameter; 2D: Cellularity; 2E: Diffusivity at 0 Hz (D0); 2F: Diffusivity at 15 Hz (D15); 2G: Diffusivity at 30 Hz (D30). *: P<0.05, **: P<0.01. n.s.: P>0.05 (no statistical significance). Top and bottom lines represent maximum and minimum values, boxes represent interquartile ranges, and midlines represent medians. Methylated MGMT: methylated O⁶-methylguanine deoxyribonucleic acid methyltransferase; Unmethylated MGMT: unmethylated O⁶-methylguanine deoxyribonucleic acid methyltransferase.

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图3  mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤病例的时间依赖扩散MRI微结构图。上排为mMGMT胶质母细胞瘤患者（44岁男性，4级IDH野生型胶质母细胞瘤），下排为uMGMT HGG 患者（75岁男性，4级IDH野生型胶质母细胞瘤）。T1+C：对比增强T1WI；fin：细胞内容积分数；Dex：细胞外扩散系数；d：细胞直径；D0：0 Hz扩散率；D15：15 Hz扩散率；D30：30 Hz扩散率；IMPULSED：使用有限频谱编辑扩散的成像微观结构参数；ADC：表观扩散系数；mMGMT：甲基化O⁶-甲基鸟嘌呤-脱氧核糖核酸甲基转移酶；uMGMT：非甲基化 O⁶-甲基鸟嘌呤-脱氧核糖核酸甲基转移酶。
Fig. 3  Time-dependent diffusion MRI microstructural mapping of mMGMT and uMGMT glioblastomas. Contrast-enhanced T1WI (T1+C), microstructural maps of intracellular volume fraction (fin), extracellular diffusivity (Dex), cell diameter (d), cellularity, and ADC maps at 0 Hz (D0), 15 Hz (D15), and 30 Hz (D30) for an mMGMT HGG patient (44-year-old man, grade 4 IDH wildtype glioblastoma) and a uMGMT HGG patient (75-year-old man, grade 4 IDH wildtype glioblastoma). IMPULSED: imaging microstructural parameters using limited spectrally edited diffusion; ADC: apparent diffusion coefficient; mMGMT: methylated O⁶-methylguanine deoxyribonucleic acid methyltransferase; uMGMT: unmethylated O⁶-methylguanine deoxyribonucleic acid methyltransferase.

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表2  mMGMT和uMGMT两组胶质母细胞瘤之间时间依赖扩散MRI诊断指标比较
Tab. 2  Comparison of the time-dependent diffusion MRI diagnostic indicators between mMGMT and uMGMT glioblastomas

2.2.3 时间依赖扩散MRI诊断指标区分mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤的能力

       在区分两组胶质母细胞瘤的诊断指标中，fin的AUC最高（0.95），敏感度为95%，特异度为90%，临界值为>0.16。其次为细胞密度（AUC为0.74，敏感度为95%，特异度为62%，临界值为>1.29）（表3）。经LASSO回归分析，细胞密度为低意义共线变量被提出。剩余fin，Dex，D0 Hz 3个指标经多因素逻辑回归分析，仅有fin为差异有统计学意义的独立影响变量，因此未构建联合诊断逻辑回归模型。两组胶质母细胞瘤之间差异有统计学意义的诊断指标在区分mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤方面的ROC曲线和AUC值情况见图4。这些诊断指标在区分mMGMT和uMGMT两组胶质母细胞瘤方面的两两比较情况如图5所示，fin与Dex、细胞密度、D0 Hz之间差异均存在统计学意义（P<0.05）。基于fin的mMGMT 胶质母细胞瘤预测列线图如图6所示。当fin值>0.16时，患者的预测概率值>0.38，以0.38作为预测概率阈值，能够有效区分mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤。因此，当fin值>0.16时，可以判断该患者为mMGMT胶质母细胞瘤。

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图4  时间依赖扩散MRI诊断指标区分mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤的ROC曲线及AUC值。mMGMT：甲基化O⁶-甲基鸟嘌呤-脱氧核糖核酸甲基转移酶；uMGMT：非甲基化 O⁶-甲基鸟嘌呤-脱氧核糖核酸甲基转移酶；ROC：受试者工作特征；AUC：曲线下面积；fin：细胞内容积分数；Dex：细胞外扩散率；D0 Hz：0 Hz频率下扩散率。
Fig. 4  ROCs and AUCs of time-dependent diffusion MRI diagnostic indicators for distinguishing between mMGMT and uMGMT glioblastomas. mMGMT: methylated O⁶-methylguanine deoxyribonucleic acid methyltransferase; uMGMT: unmethylated O⁶-methylguanine deoxyribonucleic acid methyltransferase; ROC: receiver operator characteristic; AUC: area under curve; fin: intracellular volume fraction; Dex: extracellular diffusivity; D0: diffusivity at 0 Hz.

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图 5  时间依赖扩散MRI的诊断指标区分mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤两两比较的矩阵热图。矩阵值为DeLong检验的ROC两两比较的P值。mMGMT：甲基化O⁶-甲基鸟嘌呤-脱氧核糖核酸甲基转移酶；uMGMT：非甲基化 O⁶-甲基鸟嘌呤-脱氧核糖核酸甲基转移酶；fin：细胞内容积分数；Dex：细胞外扩散率；D0 Hz：0 Hz频率下扩散率。
Fig. 5  Heatmap matrix of pairwise comparisons of time-dependent diffusion MRI diagnostic indicators between mMGMT and uMGMT glioblastomas. Matrix values represent P values of pairwise ROC comparisons from the DeLong test. mMGMT: methylated O⁶-methylguanine deoxyribonucleic acid methyltransferase; uMGMT: unmethylated O⁶-methylguanine deoxyribonucleic acid methyltransferase; FDR: false-discovery rate; fin: intracellular volume fraction; Dex: extracellular diffusivity; D0: diffusivity at 0 Hz.

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图 6  基于时间依赖扩散MRI的fin判断mMGMT胶质母细胞瘤列线图。mMGMT：甲基化O⁶-甲基鸟嘌呤-脱氧核糖核酸甲基转移酶；fin：细胞内容积分数。
Fig. 6  Nomograms for predicting mMGMT glioblastomas based on fin from time-dependent diffusion MRI. mMGMT, methylated O⁶-methylguanine deoxyribonucleic acid methyltransferase; fin: intracellular volume fraction.

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表3  时间依赖扩散MRI诊断指标区分mMGMT和uMGMT两组胶质母细胞瘤的表现
Tab. 3  The performance of time-dependent diffusion MRI diagnostic indicators in distinguishing between mMGMT and uMGMT glioblastomas

2.2.4 时间依赖扩散MRI诊断指标fin判断mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤的应用验证

       使用fin>0.16作为区分阈值进行判断，对第二阶段28例胶质母细胞瘤（mMGMT和uMGMT各14例）进行区分判断。14例mMGMT胶质母细胞瘤中11例fin>0.16，3例fin<0.16。14例uMGMT胶质母细胞瘤中12例fin<0.16，2例fin>0.16。该诊断阈值在新病例上的诊断准确度为82.14%，敏感度为79%，特异度为86%。

3 讨论

       本研究应用时间依赖扩散MRI对胶质母细胞瘤MGMT启动子甲基化状态进行了无创性评估。时间依赖扩散MRI定量诊断指标中，fin够较好地区分mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤，AUC为0.95，敏感度为95%，特异度为90%。本研究首次在国内应用这种MRI技术成功区分了mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤，且应用验证病例表明，本研究具有良好的临床应用价值。

3.1 相关研究现状

       多项研究^{[17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26]}报告了MRI在判断新诊断的胶质母细胞瘤MGMT启动子甲基化状态方面的影像特征和诊断性能。其中所用的MRI检查方法包括传统MRI、扩散加权成像、扩散张量成像、动态磁敏感对比增强成像、动态对比增强成像、动脉自旋标记、磁敏感加权成像、酰胺质子转移和影像组学等。然而，在区分mMGMT和uMGMT 胶质母细胞瘤方面，这些研究所得到的结果并不一致，甚至存在较大差异：AUC为0.76至0.93^{[17, 18, 20, 27, 28]}，敏感度为56%至89% ^{[17, 18, 19, 20, 21, 27, 28]}，特异度为65%至91%^{[17, 18, 19, 20, 21, 27, 28]}。其中XI等^[18]基于多种常规MRI序列的放射组学方法获得较高的AUC（0.93）、敏感度（89%）和特异度（84%）。本研究结果显示，fin在区分mMGMT和uMGMT 胶质母细胞瘤方面表现最佳，AUC、敏感度和特异度分别为0.95、95%和90%，均高于XI等^[18]的研究结果。与之前的研究相比，本研究中获得的更优诊断性能可能主要归功于所采用的MRI技术和分析方法。之前的试验研究已证实，基于时间依赖扩散MRI扫描和IMPULSED数据拟合生成的定量诊断指标能够客观测量肿瘤的扩散系数时间依赖性，从而实现对胶质瘤细胞微结构的无创性评估^[7]。因此，与以前用于判断胶质瘤患者MGMT启动子甲基化状态的影像方法相比，本研究所使用的时间依赖扩散MRI定量诊断指标可以更准确地直接反映胶质瘤细胞的真实微结构状态。

3.2 主要研究结果分析

       以往的动物和人体肿瘤研究表明，基于时间依赖扩散MRI和IMPULSED生成的定量诊断指标中，fin或细胞密度在区分不同恶性程度的肿瘤或肿瘤细胞类型方面表现出更好的诊断能力^{[6, 8]}。本研究结果显示，mMGMT 胶质母细胞瘤的fin和细胞密度均高于uMGMT 胶质母细胞瘤，但是相对于细胞密度，fin能更好地区分mMGMT和uMGMT 胶质母细胞瘤。fin是给定样本中细胞内容积相对于总组织容积的比例。在本研究中，fin是通过使用IMPULSED模型拟合MRI数据得出的，该模型为区分细胞内和细胞外成分的双室模型。基于这种模型的数据拟合分析方法，允许可以更准确地估计细胞内容积分数。WU等^[6]在对不同级别前列腺癌进行时间依赖扩散MRI并基于IMPULSED模型获取定量诊断参数，发现fin与病理对照检查的细胞核比例密切相关（r=0.83）。同样，ZHANG等^[8]在对低级和高级儿童胶质瘤进行时间依赖扩散MRI并基于IMPULSED模型获取定量诊断参数，同样发现fin与细胞核比例密切相关（r=0.70）。因此，较高的fin值表明较高的细胞密度。从细胞密度的定义中也可以直观地看到fin与细胞密度的关系：细胞密度与fin成正比，与细胞直径成反比^[6]。在本研究中，mMGMT 胶质母细胞瘤的fin显著高于uMGMT 胶质母细胞瘤，而两组之间的细胞直径差异无统计学意义，根据细胞密度的定义可以推测，fin的升高可能是mMGMT胶质母细胞瘤的细胞密度显著高于uMGMT胶质母细胞瘤的关键因素。本结果还显示，mMGMT胶质母细胞瘤的D0 Hz低于uMGMT 胶质母细胞瘤。虽然D0 Hz这个常规ADC指标的诊断能力显著低于fin和细胞密度（P<0.001），但在反映两组胶质母细胞瘤病理特征方面，D0 HZ在mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤之间的差异与fin和细胞密度在二者之间的差异是一致的。对于肿瘤组织，常规ADC值与细胞密度密切相关，一般来说，细胞密度越高，常规ADC值越低^[29]。因此，本研究中mMGMT和uMGMT 胶质母细胞瘤之间fin、细胞密度和ADC指标的差异表明，mMGMT 胶质母细胞瘤的肿瘤细胞密度高于uMGMT 胶质母细胞瘤。

       然而，以往有些研究使用常规DWI（PGSE）的常规ADC值（D0 Hz）来确定胶质母细胞瘤中MGMT启动子甲基化状态时，研究结果并不一致。一些研究发现mMGMT、胶质母细胞瘤的D0 Hz值高于uMGMT 胶质母细胞瘤 ^{[17, 27]}，而其他研究发现mMGMT 胶质母细胞瘤的D0 Hz值低于uMGMT 胶质母细胞瘤^[30]，还有研究结果显示mMGMT和uMGMT 胶质母细胞瘤之间D0 Hz值无显著差异^{[28, 31]}。本研究结果与POPE等^[30]的研究结果一致，但与大多数其他研究的结果不同。这些差异可能主要与ROI的勾画方式有关。在大多数以往的研究中，ROI一般先勾画增强T1WI较明显强化肿瘤部分，然后复制或配准到ADC图^{[27, 28, 30]}。在另外两项研究中，ROI直接在ADC图中信号较低的肿瘤区域进行勾画^{[17, 31]}。在本研究中，ROI包含所有实性肿瘤部分，包括增强和非增强肿瘤区域。与以前的研究相比，本研究中ROI包括了非增强实性成分，这样的勾画方法使得肿瘤的完整轮廓得以呈现，提供了更多肿瘤异质性的信息。同时，非增强部分可能包含对MGMT启动子甲基化状态具有重要意义的肿瘤细胞区，从而提升了MGMT状态预测的准确性。这种方法在一定程度上有助于弥补单纯增强部分勾画的局限性，更加全面地反映了肿瘤的整体特征。鉴于MGMT启动子甲基化状态在预测胶质母细胞瘤患者对TMZ治疗反应中的重要性，全面勾画ROI是必要的。而且有研究证实14%的胶质瘤病例中存在MGMT甲基化状态的肿瘤内异质性^[32]。仅选择肿瘤较明显强化部分或肿瘤的特定区域进行ROI勾画可能低估了MGMT启动子甲基化状态，从而使部分患者失去接受TMZ化疗的机会。此外，基于肿瘤强化部分勾画ROI，无论是手动勾画还是使用信号强度阈值半自动勾画，它们都可能覆盖部分坏死/囊性区域，从而导致ADC测量不准确。本研究结果表明mMGMT 胶质母细胞瘤的肿瘤细胞密度高于uMGMT 胶质母细胞瘤，这可能也与本研究较全面的ROI勾画有关。

       本研究还显示相对于uMGMT胶质母细胞瘤，mMGMT胶质母细胞瘤显示出较高的Dex。理论上Dex主要反映了细胞外空间内水分子扩散的情况，较高的Dex值可能提示肿瘤组织的细胞外空间较大。在mMGMT胶质母细胞瘤中观察到较高的Dex值可能与这些肿瘤组织的细胞外基质较为丰富有关^[3]。Dex在区分mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤中具有一定的诊断价值，但其AUC值仅为0.69，显著低于fin等其他指标。fin反映了更复杂的细胞内外扩散特性，因此在反映肿瘤细胞密度和微结构方面可能更为敏感和准确^[6]。然而，Dex与细胞密度之间无显著性差异，表明Dex在一定程度上也能够反映肿瘤的细胞密度，但其准确性和敏感性相对较低。

       本研究使用多因素逻辑回归分析，筛选独立影响指标变量，以构建联合诊断逻辑回归模型。结果显示仅有fin为独立影响指标变量，因此没有构建多指标联合诊断模型。从诊断性能的角度来看，fin已经实现了较高的AUC、敏感性和特异性，并且更简单、易于实施且更具解释性。因此建议在临床实践中可以优先考虑单独使用fin区分uMGMT和mMGMT胶质母细胞瘤。在新增的28例应用验证的胶质母细胞瘤病例中，使用fin>0.16作为区分阈值进行判断，准确度为82.14%，表明本研究模型所取得的fin>0.16作为诊断阈值在区分mMGMT和uMGMT胶质母细胞瘤方面具有较好的临床应用泛化能力。而且，本研究中fin的列线图不仅简化了诊断过程，而且提高了预判mMGMT胶质母细胞瘤临床应用实用性。需要注意的是在这个列线图中，判断mMGMT胶质母细胞瘤预测概率的阈值为0.38，这个阈值是基于模型校准和性能优化的结果，意味着在此列线图中，当预测概率大于0.38时，可以认为mMGMT胶质母细胞瘤的可能性更大，这是基于敏感度和特异度权衡后的最佳选择。

3.3 本研究的局限性

       本研究有几个局限性。首先，这是一项初步的单中心研究，患者样本量不足。其次，在本研究中，ROI包括了胶质母细胞瘤的增强和非增强部分。勾画肿瘤增强部分的难点在于尽量避免坏死/囊性区域，而勾画非增强肿瘤部分的难点在于将实性肿瘤部分与肿瘤周围水肿区分开来。虽然本研究中负责ROI勾画的放射科医生在中枢神经系统MRI病变诊断方面经验丰富，但在手动勾画ROI时仍可能存在一些偏差。第三，缺乏对fin和细胞密度的病理学对照分析。在本研究中，fin和细胞密度未与反映细胞增殖的病理学指标进行对照分析。然而，WU等^[6]和ZHANG等^[8]的研究已经证实了fin与细胞核比例之间的正相关性。

4 结论

       总之，基于时间依赖扩散MRI的诊断指标fin可以较好地判断新诊断胶质母细胞瘤的MGMT启动子甲基化状态，有助于新诊断胶质母细胞瘤临床治疗决策和TMZ个性化治疗选择。