0 引言

       乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤，也是全球新诊断癌症中第二大常见肿瘤^[1]。缺氧是肿瘤微环境（tumor microenvironment, TME）的一个决定性特征^[2]，通常由肿瘤的快速生长和血液供应不足引起，与肿瘤的侵袭性、治疗耐药性以及不良临床结局密切相关，因此对肿瘤缺氧情况进行准确评估，不仅能够为治疗决策提供指导，预测治疗反应，还有助于制订靶向治疗方案^{[3, 4]}。临床上，肿瘤缺氧与血红蛋白水平及贫血状态存在着密切联系。血红蛋白作为一种新兴的预后生物标志物，对于预测肿瘤的临床特征具有重要意义。贫血作为多种肿瘤普遍存在的现象，亦是肿瘤缺氧的一项重要指标^[5]。然而，确定低血红蛋白浓度的最佳阈值颇具挑战，这是由于该阈值会受到个体年龄、性别、治疗手段以及肿瘤类型等诸多因素的影响。如今，乳腺影像学技术已突破传统方法的局限，一系列新兴参数和成像方法正逐步引入并应用于乳腺癌的诊断、治疗监测及预后评估^[6]。近年来，越来越多的研究者尝试应用多模态MRI技术，如动态对比增强磁共振成像（dynammic contrast enhanced MRI, DCE-MRI）、扩散加权成像（diffusion weighed imaging, DWI）、氧增强（oxygen-enhanced MRI, OE-MRI）、血氧水平依赖性磁共振成像（blood oxygen level dependent MRI, BOLD-MRI）、磁共振波谱（magnetic resonance spectroscopy, MRS）等来评估肿瘤缺氧程度，并期望通过对肿瘤缺氧状态的分析，预测肿瘤的良恶性、放化疗抵抗情况以及预后状况^[7]。然而多模态MRI技术在乳腺癌微环境缺氧评估方面仍面临诸多挑战。例如，DCE-MRI在定量测定以及全面反映肿瘤状况方面存在一定局限；DWI受水分子扩散和灌注的影响，准确性有限；OE-MRI在乳腺癌缺氧研究中的应用相对较少；BOLD-MRI信号属于间接指标且成本过高，尚缺乏足够的评估；MRS虽能提供代谢物信息，但在乳腺疾病中的应用并不广泛。基于此，本综述旨在全面概述多模态MRI技术在评估乳腺癌缺氧状态方面的潜在应用价值并对上述问题进行梳理，为后续相关研究提供方向。

1 肿瘤缺氧的机制

       缺氧是许多实体瘤的不良预后因素，也是放化疗、手术和靶向治疗失败的预测指标^[8]。大多数已知的缺氧效应都是通过缺氧诱导因子（hypoxia-inducible factors, HIFs）介导，HIFs是由氧敏感性α亚基（HIF-1α、HIF-2α、HIF-3α）和氧不敏感性β亚基（HIF-1β）组成的异源二聚体，对缺氧条件下的基因表达调节至关重要。目前研究主要集中在HIF-1α和HIF-2α，它们在多种实体瘤中过表达，促进肿瘤发展，激活与血管生成、细胞增殖、侵袭、转移、葡萄糖代谢、免疫逃逸及治疗抗性相关的基因^{[3, 9, 10]}。HIFs通过上调血管内皮生长因子等靶基因，促进血管生成，加快肿瘤进展^{[3, 11]}。缺氧通过HIF依赖性和HIF非依赖性机制抑制乳腺癌细胞中的I型干扰素（interferon, IFN）信号及其下游抗原呈递（antigen presentation, AP）机制，这种IFN/AP抑制在某些细胞类型中表现持久，即使在恢复正常氧气条件后仍然存在，该现象被称为“缺氧记忆”，具有缺氧记忆的细胞显示出更强的肿瘤生成和转移能力^[12]。如果能够在治疗前评估肿瘤的缺氧状态，就可以为高度缺氧的肿瘤患者提供更积极或额外的治疗措施，以提高生存率；而对于氧合良好的肿瘤患者，则可以减少治疗剂量，降低副作用。因此，能够反映肿瘤缺氧状态的生物标志物对于实现个体化治疗至关重要^[13]。

2 MRI技术评估乳腺癌缺氧的研究进展

2.1 DCE-MRI

       DCE-MRI是一种无创成像技术，能够在不涉及辐射的情况下提供代谢信息，分析肿瘤的形态学和血流动力学特征，可应用于新药的开发^[14]。DCE-MRI分析参数主要包括半定量参数和定量参数。其中定量常用参数有容量转移常数（volumetric transfer constants, K^trans），血管外细胞外间隙容积（extravascular extracellular volume, Ve）、速率常数（rate constants, Kep）、血浆体积分数（capillary plasma volume, Vp）等^[15]。肿瘤中血流量的增加和血管破裂导致钆浓度增加并向组织间隙外渗，使肿瘤在成像扫描中显得更加明亮。近年来，DCE-MRI技术的发展使得其能够量化与缺氧相关的参数，包括灌注、通透性和组织间隙压力等参数，为治疗计划和监测提供了有价值的信息。CARMONA-BOZO等^[16]使用扩展性药物动力学（Extengded-Tofts）模型对DCE-MRI序列进行了药代动力学参数分析，发现随着K^trans、Ve和Vp等值的增加，乳腺癌的缺氧程度降低。结果表明，药代动力学参数的变化可能反映了肿瘤微环境的动态变化，包括血管生成和细胞外基质的改变。这意味着，通过监测这些参数可以评估肿瘤的缺氧程度，进而预测肿瘤的进展及对治疗的响应。

       此外，LI等^[17]证实HIF-1α表达与晚期直肠癌患者治疗反应及预后相关，基于DCE-MRI影像组学和临床特征构建的列线图在预测效果上表现良好，DCE-MRI能够有效通过评估灌注参数来预测HIF-1α的活性，进而在治疗前精准评估肿瘤的缺氧状态，为制订个性化治疗方案提供有力支持。因此，未来可以利用DCE-MRI影像组学特征，开发预测乳腺癌新辅助化疗疗效及预后的列线图工具。

       尽管DCE-MRI技术取得了显著成果，但以往研究中仍存在一些重要问题。首先，DCE-MRI包括定性、半定量和定量分析，这些方法的准确性和可重复性仍有待提高。其次，DCE-MRI在不同组织器官的扫描方法缺乏统一标准，不同设备和检查部位需要选用最佳扫描方案以获取理想的成像结果。未来研究应致力于DCE-MRI技术的标准化、个体化和新分析方法的开发，以提高评估的准确性和敏感性。同时，探索DCE-MRI参数与肿瘤生物学行为的关系，并将其整合到临床决策中。

2.2 DWI

       DWI是一种基于水分子自由扩散原理的MRI技术，能够揭示肿瘤微循环灌注信息，可作为肿瘤血管生成的替代指标。通过表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC），DWI可以定量评估水分子扩散受限的程度。ADC值受b值选择的影响，随着b值的增加而减小，高b值有助于提高DWI的特异性^[18]。ADC消除了DWI图像上可见的T1和T2混杂效应，并提供了组织中水扩散过程的定量估计，可用于区分良、恶性乳腺病变，并在评估乳腺癌分子预后生物标志物中起到重要作用^[19]。同时ADC值与肿瘤增殖和缺氧密切相关。STEPHEN等^[20]利用DWI评估三阴性乳腺癌肿瘤模型的细胞增殖，发现ADC值的分布与小鼠模型中HIF-1α的表达相关。一些研究发现，在缺氧条件下，高HIF-1α表达与ADC值降低有关，即二者呈负相关^[21]。原因可能是缺氧会抑制肿瘤生长，甚至诱导肿瘤死亡，减少水分子扩散，降低ADC值；ADC值降低反映了血流灌注不足，与肿瘤恶性程度和HIF-1α高表达相关；在直肠癌和宫颈癌中，HIF-1α与ADC值之间存在弱相关或者无相关性^{[22, 23, 24]}；而在肝癌中，HIF-1α的表达与ADC值呈正相关^[25]，这可能是因为肿瘤缺氧引起细胞早衰和收缩，增加了细胞外水分流动性，提高了ADC值。以上结果表明，DWI信号强度受肿瘤细胞水分子扩散特性影响，不同肿瘤间存在差异，因此DWI可能不适用于评估所有肿瘤的缺氧水平，未来仍需要大量的临床试验研究佐证DWI评估乳腺癌缺氧水平的应用潜力和价值。

       MO等^[26]基于体素内不相干运动（intravoxel incoherent motion, IVIM）建模原理，在69名乳腺癌患者中，生成了反映细胞密度和血管密度的图像，将这些图像中的信息组合与由基因表达数据制成的分子缺氧评分进行比较，找到一种可以描述乳腺癌缺氧的消耗和供应缺氧（consumption and supply hypoxia, CSH）的MRI，并验证了CSH成像可识别缺氧性乳腺癌。CSH成像利用IVIM信号从DWI图像中分离出血管伪扩散和细胞外扩散，模拟肿瘤中的氧消耗和氧供应。该技术通过测量ADC值来评估细胞密度（氧消耗）和灌注分数（perfusion fraction, fp）来评估血管密度（氧供应）。通过整合ADC值和fp的信息，生成一个综合的缺氧图像，该图像能够在像素级别预测并直观展示肿瘤内每个像素点的缺氧状态^[27]。CSH成像技术以其能够量化肿瘤缺氧、预测治疗反应适用于多种肿瘤，可能成为提升肿瘤治疗效果和决策的关键工具，展现出广阔的临床应用前景。

2.3 OE-MRI和BOLD-MRI

       OE-MRI是一种特殊的质子成像技术，又称为组织氧水平依赖性MRI（tissue oxygen level dependent MRI, TOLD-MRI），即通过吸入100%浓度氧气引起的肿瘤纵向弛豫时间（R1）变化来评估缺氧^{[28, 29]}。OE-MRI目前已应用于评估头颈部肿瘤的缺氧状态^[30]。BOLD-MRI是一种基于体素内脱氧血红蛋白局部浓度的变化导致MRI信号局部时间发生变化的技术。在动脉循环中，含氧血红蛋白呈现抗磁性；在静脉循环中，脱氧血红蛋白呈现顺磁性。这种磁性差异会导致局部磁场的不均匀，进而影响MRI信号^[31]。BOLD-MRI正是基于这种磁化率差异，来量化组织内的氧合水平。BOLD-MRI在评估乳腺肿瘤的氧合状态方面的作用类似于脑功能成像。脱氧血红蛋白浓度增加会缩短MRI信号的横向弛豫时间（T2^*），进而改变信号强度，这种现象被称为血氧水平依赖效应^[32]。已有相关研究^{[33, 34]}表明T2^*变化与组织氧合间接相关。在BOLD-MRI中，这种效应表现为有效横向弛豫（R2^*）的变化，R2^*是T2^*的倒数。JIANG等^[35]学者通过在患者身上实施氧气呼吸挑战结合BOLD-MRI技术，发现血氧依赖反应与治疗反应相关，显示BOLD-MRI预测乳腺肿瘤治疗反应的潜力。LIU等^[36]研究者通过BOLD-MRI技术获取的R2^*值，为评估浸润性乳腺癌的氧合状态提供了重要指标，这对于预测疾病预后具有重要意义。Ki-67表达随HIF-1α水平升高而增加，揭示其与乳腺癌缺氧状态密切关联，且影响R2^*值。CHOI等^[37]学者研究发现R2^*值与p53表达之间存在显著的相关性，但与其他参数的相关性并不明显，需进一步研究以确立BOLD-MRI在预测乳腺癌预后的价值。通过使用正常腺体组织对R2^*值进行标准化，并同时评估血容量和灌注情况，BOLD-MRI在反映组织缺氧状态方面的精确度得到了提升。这种方法的优化，有望推动BOLD-MRI在临床应用中的进展，进而改善乳腺癌患者的治疗计划和治疗效果监测。除此之外，BARTSCH等^[38]学者通过小鼠模型实验发现，在高氧环境下应用BOLD-MRI技术，可以在不依赖氧气水平变化的情况下，区分乳腺癌的不同分子亚型。在此研究基础上，该作者^[39]结合了IVIM技术，结果表明缺氧和缺氧诱导的新血管生成可作为一种新型非侵入性非对比剂的影像学标志物来区分乳腺癌的不同类型。随着技术的进步，一些研究^[32]已经发现，在BOLD-MRI中，R2^*值随着脱氧血红蛋白浓度的升高而增加，这有助于识别缺氧区域，而缺氧区域通常是恶性肿瘤的特征。然而，单变量分析不足以区分良恶性病变，需结合DCE-MRI和DWI等技术提高诊断准确性。总之，R1和R2^*气体激发MRI技术均具有识别、空间映射和量化肿瘤缺氧的潜力。大量证据表明，这些技术所衍生的生物标志物能够反映肿瘤内部潜在的低氧区域以及由此引起的组织缺氧，这一点已通过免疫组织化学方法得到了验证。然而，这些数据主要基于啮齿动物肿瘤模型，需要进一步的研究来补充目前有限的小型研究，以确认这些发现在人类多种癌症类型中的一致性和可复制性^[28]。另一局限性是BOLD-MRI仅能反映脱氧血红蛋白含量的变化，无法直接探究其产生的原因，如耗氧量增加或供氧量减少；其次，BOLD-MRI信号是间接指标，R2^*值与组织氧分压的定量化缺乏有效的校准方法，使得定量评估氧含量存在一定困难；此外，BOLD-MRI信号受多因素影响，包括受试者水合状态、钠盐平衡及药物使用等。未来研究应该制订标准化受检者准备流程、图像分析方法及规范化的扫描协议，以提高BOLD-MRI技术的适用性和准确性。同时，结合其他MRI技术如动脉自旋标记（arterial spin labeling, ASL）、IVIM及T1 mapping等，可以更全面地解释肿瘤缺氧的机制。

2.4 MRS

       MRS技术通过检测原子核在不同化学环境下的共振频率来工作，这些频率能够揭示特定化学基团和分子的特性。共振强度与代谢物浓度成正比，使MRS能无创检测体内多种代谢物浓度，从而深入了解细胞代谢和用于癌症检测和表征的潜在生物标志物^[40]。肿瘤的有氧糖酵解（aerobic glycolysis, AG）是其代谢的关键特征，通过增加葡萄糖消耗和乳酸产生来支持肿瘤生长^{[41, 42]}。遗传突变激活HIF-1α，提高乳酸脱氢酶A（lactate dehydrogenase A, LDH-A）表达，促进丙酮酸转化为乳酸。其中，¹H-MRS能够提供有关代谢物的详细信息，有助于区分不同的组织状态，包括正常、良性、恶性、坏死和缺氧等^[43]。CHEUNG等^[44]使用双量子滤波（double quantum filtered, DQF）MRS量化30例从女性浸润性导管癌患者中新鲜切除的整个肿瘤的乳酸浓度，并通过组织学评估诺丁汉预后指数（nottingham prognostic index, NPI）、LDH-A和增殖标志物Ki-67。结果表明DQF MRS的乳酸浓度是一种对乳腺肿瘤分级敏感的非侵入性标志物，乳酸浓度为潜在识别治疗靶点和应用改善图像引导新辅助化疗提供了有价值的临床研究工具。然而，使用这种技术存在一些挑战，不同代谢物的共振频率非常接近，需要均匀的磁场来确保它们可以被分辨。未来仍需大量的研究来验证其在肿瘤缺氧评估领域的作用和意义。

2.5 其他技术

       随着MRI技术不断进步，一些新技术也发挥着重要作用：（1）化学交换饱和转移（chemical exchange saturation transfer, CEST）成像是一种先进的MRI技术，利用水分子与组织内特定分子之间的化学交换过程来间接反映组织的pH值、温度等生物标志物，并基于质子的化学交换来定量MR信号的变化，酰胺质子被认为是缺氧的潜在生物标志物^[45]，这种方法有望应用于推断肿瘤的缺氧状态^[46]。但其缺陷在于CEST-MRI的采集信号时间过长，限制了其在临床中的广泛应用；其次对磁场不均匀性敏感，易受其他信号的污染，影响了成像的质量和准确性；此外容易产生运动伪影，数据处理也较为烦琐。未来的研究需要集中在提高CEST-MRI技术的敏感度、特异度、降低成本，并探索更有效的成像方法，以实现其在临床上的广泛应用。（2）超极化磁共振成像（hyperpolarized MRI）通过使用超极化物质（例如超极化氙气）增强组织的信号，提高图像信噪比，从而提高对组织内氧气的敏感度，为评估肿瘤乏氧提供更精确的信息^[47]，这些评估包括在没有外源性造影剂的情况下对组织水扩散和灌注的同时定量，实时评估血液和组织氧合以及肿瘤和正常组织葡萄糖代谢和蛋白质浓度。但提高磁场强度的方法成本较高，同时高场的磁场不均匀性和比吸收率也对活体MRI带来挑战。未来的研究需探索更高效、低成本的超极化技术，以提高其在临床应用中的可行性。（3）磁共振弹性成像（magnetic resonance elastography, MRE）则通过测量组织的机械特性，可以帮助识别肿瘤的硬度和血管生成情况，这些信息与肿瘤缺氧密切相关^[48]。但目前MRE技术主要应用于慢性肝病的无创诊断，未来的研究需进一步探索其在其他器官肿瘤缺氧评估中的应用，开发更先进的采集序列和处理算法。

3 不足与展望

       尽管MRI技术在评估乳腺癌缺氧水平发挥着一定的作用，但仍需要考虑一些独特的因素：（1）由于不同患者的乳腺组织密度和结构不同，乳房解剖结构的个体差异会对成像结果产生影响；（2）对于体积较小的肿瘤，MRI技术需要有足够的分辨率来确保准确识别；（3）乳房植入物和活检后留下的金属标记物可能会在MRI图像上产生伪影，造成干扰。

       为了实现对肿瘤缺氧的精确评估，未来研究需注意以下几个方面：（1）提高MRI技术的敏感度和特异度，探索MRI参数与缺氧的关系，构建预测模型。（2）提升MRI分辨率是关键，未来可集中于开发新型成像技术，如高场强MRI、先进的图像重建方法和人工智能辅助识别技术，以确保早期准确识别小肿瘤。（3）通过临床试验验证MRI技术在评估肿瘤缺氧方面的临床价值，为个体化治疗提供更精准的依据。针对植入物和金属标记物引起的伪影，需开发新的成像序列和后处理技术以提高图像质量。（4）利用多模态成像技术全面理解肿瘤的生物学特性，包括其代谢活动、微环境状态及对治疗的反应，这对制订个性化医疗和精准治疗策略至关重要^[49]。（5）生境成像作为一种非侵入性成像技术，根据TME将肿瘤分割成不同的亚区域来量化肿瘤内异质性。影像组学则利用定量方法从医学影像数据中提取大量特征，进行深入分析^[50]。结合这两种技术，未来的研究有望实现对肿瘤缺氧状态的更精确评估。

4 总结

       综上，MRI技术在无创性评估乳腺癌缺氧状态方面展现出了显著的潜力和重要的临床应用前景。不仅能够生成高分辨率的解剖图像，还通过一系列创新的成像技术和特定对比剂，深入剖析肿瘤内部的微环境特征，包括灌注状态、代谢活动及关键的缺氧状况等。多模态MRI技术在乳腺肿瘤微环境进行缺氧评估方面发挥着重要的临床意义，包括精准判断乳腺肿瘤的良恶性、预测乳腺癌的分子分型，评估肿瘤的氧合状态以指导个性化治疗，并据此更精确地预测患者的预后。未来随着人工智能和成像技术的发展，多模态MRI在未来预测乳腺癌诊断和精准治疗具有更广阔的应用前景。