0 引言

       肿瘤微环境缺氧是导致实体肿瘤快速进展和不良预后的关键因素^[1]。因此，实现肿瘤缺氧的动态监测及定量评估对制订肿瘤个体化治疗方案、监测疗效及评估预后等具有重要意义^{[2, 3]}。目前临床中肿瘤缺氧检测的常用方法有氧电极法、活检技术、核医学分子显像等，这些方法虽然具有较高的敏感度与准确性，但存在侵入性及可重复性差等缺点^{[4, 5]}。MRI功能成像因其无创性、良好的可重复性、较高的准确性等优势，在肿瘤缺氧评估中具有重要的研究价值^[6]。其中，血氧水平依赖磁共振成像（blood oxygen level dependent magnetic resonance imaging, BOLD-MRI）以血液中的脱氧血红蛋白（deoxyhemoglobin, dHb）作为内源性对比剂，通过测量有效横向弛豫时间（T2^*）和有效横向弛豫率（R2^*）对dHb含量进行定量评估，从而间接、无创地反映组织的氧合状态^{[7, 8, 9]}。目前BOLD-MRI在肿瘤中的研究主要聚焦于肿瘤的诊断及分型、疗效评估和治疗方案优化等方面^{[10, 11]}。随着定量BOLD-MRI（quantitative BOLD-MRI, qBOLD-MRI）技术的兴起，实现了从间接评估组织氧合水平到直接计算氧代谢相关指标的技术跨越，是BOLD-MRI的重要发展^[12]。既往相关综述主要探讨了BOLD-MRI评估肿瘤缺氧的基本原理与初步应用^{[13, 14]}。但近年来，多项研究发现BOLD-MRI，尤其是qBOLD-MRI技术在监测实体肿瘤的氧合水平和评估疗效等方面具有应用潜力^{[15, 16]}。综上，本文全面梳理了BOLD-MRI及qBOLD-MRI技术的最新进展，探讨和展望其研究前景及未来的发展方向，旨在为肿瘤个体化治疗策略的制订提供依据。

1 BOLD-MRI

1.1 BOLD-MRI技术进展

       在BOLD-MRI的应用中，呼吸、心脏运动、化学位移伪影以及血流动力学等因素易导致BOLD信号误差，影响组织氧合状态的准确反映^{[17, 18]}。因此，针对肺肿瘤三维成像的呼吸运动伪影难题，BREUER等^[17]创新性地采用三维笛卡尔多梯度回波（multiple gradient echo, mGRE）序列，结合非均匀准随机相位编码采样和自门控技术，实现了自由呼吸状态下的高分辨率三维T2^*图谱绘制，为肺肿瘤BOLD-MRI提供了技术支撑。此外，ZHOU等^[18]通过血流抑制BOLD-MRI技术，系统揭示了血流动力学对原位肺肿瘤模型R2^*值的干扰机制，评估了血管化程度对BOLD信号特异性的影响，为影像评估肿瘤缺氧提供了一定的方法学参考。

       上述研究在一定程度上突破了BOLD-MRI技术在呼吸运动伪影控制、血流动力学干扰的局限性，有助于更精准地评估肿瘤氧合状态。此外，由于不同扫描仪、场强和序列的差异，其重复性和一致性有待多中心大样本研究验证，未来需进一步优化扫描方案以拓宽其临床应用范围。

1.2 BOLD-MRI在脑肿瘤中的研究进展

1.2.1 在脑肿瘤治疗中的研究

       相较于目前脑功能区定位的“金标准”术中皮层电刺激，术前BOLD-MRI可以无创定位功能脑区，指导术前规划以减少术后神经功能损伤^[19]。PICCIRILLI等^[20]利用BOLD-MRI技术，在术前对16例脑胶质瘤患者的肿瘤相关语言功能重组进行评估，结果显示胶质瘤患者语言相关激活峰值发生了显著位移，且肿瘤位置影响重组程度，这为胶质瘤术前规划提供了重要影像学依据。LOLLI等^[21]分析了27例脑肿瘤患者术前使用BOLD-MRI评估功能脑区对手术规划和患者预后的影响，发现33.0%的患者基于此改变了治疗方案，且术后仅1例患者新发神经功能缺陷，可见术前BOLD-MRI有助于制订手术计划、增加手术信心。

       BOLD-MRI可以结合气体调控，诱导脑组织产生血流动力学和代谢反应，进而通过BOLD信号变化捕捉组织功能状态，有助于指导肿瘤个体化的治疗^[22]。STUMPO等^[22]利用O2、CO2调控的BOLD-MRI，发现气体刺激后的BOLD信号变化能够有效识别肿瘤的增强区、坏死区及水肿区，这表明BOLD-MRI能够辅助界定肿瘤实际浸润范围，为手术切除和放疗靶区勾画提供功能学依据。SEBÖK等^[23]通过BOLD-脑血管反应性（cerebrovascular reactivity, CVR）成像评估弥漫性胶质瘤患者是否存在交叉性小脑失联络（crossed cerebellar diaschisis, CCD）以及CCD与临床预后的关系，发现CCD（+）患者的BOLD-CVR值显著低于CCD（-）患者，通过卡氏功能状态评分（Karnofsky performance score, KPS）、残疾评定量表（disability rating scale, DRS）评估后发现，CCD（+）组患者的临床结局更差，这表明BOLD-CVR有助于无创评估弥漫性胶质瘤患者的预后。

       综上，脑部BOLD-MRI基于神经元活动与血流灌注的耦合关系，可以术前无创评估肿瘤相关功能脑区，有助于指导治疗，改善预后。此外，结合气体调节的BOLD-MRI及BOLD-CVR成像定性、定量地研究胶质瘤患者的血管和代谢改变，有助于脑肿瘤疗效及预后评估。然而，脑肿瘤附近的神经血管解耦可能会降低BOLD信号，产生假阴性结果，因此对于功能皮层中血管增多而BOLD信号较低的病变，需进一步评估以减少误判。

1.2.2 在脑肿瘤相关脑血管功能评估中的研究

       近年来，有研究发现BOLD-MRI可用于评估脑血流动力学和CVR，揭示脑肿瘤相关血管形成机制及血管特性。比如，VAN GRINSVEN等^[24]通过BOLD-MRI和动脉自旋标记（arterial spin labeling, ASL）评估脑转移瘤的血流动力学变化，发现CVR能在ASL显示灌注不足之前识别出风险区域，有可能为脑肿瘤早期精准诊疗提供参考依据。CAI等^[25]通过BOLD信号时移分析捕捉与血管自主调节相关的系统低频振荡（systemic low-frequency oscillation, sLFO）来研究胶质瘤相关脑血管功能失调，发现肿瘤区域sLFO时移增加，且随着胶质瘤恶性程度的增加，肿瘤区域的sLFO比例上升，这表明胶质瘤诱导了级别特异性脑血管功能失调，基于BOLD信号的时移分析可能有助于胶质瘤的分级。AKINWALE等^[26]分析了15例脑胶质瘤患者，吸入O2和CO2后肿瘤BOLD信号的变化，发现肿瘤区域血管对O2及CO2的反应性均低于对侧健康脑组织（P<0.001），这表明BOLD-MRI有潜力评估肿瘤血管功能状态。

       BOLD不同步性（BOLD asynchrony, BA）是指在静息态BOLD-MRI中，肿瘤区域与正常脑区在BOLD信号动态变化上呈现出的不同步现象，可反映肿瘤相关的血管调节功能异常^[27]。PETRIDIS等^[27]研究发现，在IDH突变型胶质瘤中，BA程度与肿瘤密度、细胞增殖呈正相关，与神经元密度呈负相关。WU等^[28]利用静息态BOLD-MRI研究脑膜瘤分级，发现高级别脑膜瘤的BOLD不同步的空间范围更大（P<0.001），用于肿瘤分级的受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.880。这表明BA能提供有价值的肿瘤负荷信息，增强脑肿瘤的治疗信心。

       在上述研究中，BOLD-MRI通过结合气体刺激及信号分析等在评估脑血管功能方面具有一定的可行性，但其广泛使用的可行性仍有待在更大规模的研究中进一步验证。BA通过反映血管功能有助于量化地评估脑肿瘤负荷及浸润程度，在脑肿瘤分级与指导治疗方面具有良好的应用前景，但BA的空间分辨率低于T1WI，肿瘤浸润边缘的准确定位需要结合T1WI，未来应通过多模态影像融合技术提升BOLD-MRI的空间分辨率，以辅助临床制订更好的诊疗方案。

1.3 BOLD-MRI在体部肿瘤中的研究进展

1.3.1 在乳腺癌中的研究

       乳腺癌作为高度异质性肿瘤，其精准分型与诊断对治疗策略选择及预后具有关键性影响^[29]。YANG等^[30]研究发现，基于R2^*值变化识别的乳腺癌大鼠模型肿瘤缺氧亚区，与HE染色活体肿瘤缺氧区域一致，这表明R2^*值可能有助于反映肿瘤的血管灌注和功能异质性，有潜力作为评估肿瘤异质性的指标。此外，BARTSCH等^{[31, 32]}研究发现，在乳腺癌裸鼠模型中，100.0% O2刺激下与肿瘤基线R2^*的差值∆R2^*能显著区分luminal A、HER-2+及三阴性乳腺癌（P<0.001），且∆R2^*的分型性能不受氧浓度的影响。然而，单一R2^*参数的临床应用仍面临挑战，FUSCO等^[33]等研究发现，虽然R2^*基线信号的标准差值在鉴别多种乳腺良恶性病变中特异度及准确度较高，但结合BOLD-MRI和DWI参数的多变量分析可显著提升诊断准确性。因此，未来应整合不同模态的优势，从而弥补单一参数的不足。

       这些研究均表明，BOLD-MRI通过R2^*能够反映乳腺癌各分子亚型的部分生物学特性，更全面地表征异质性肿瘤缺氧微环境，具有较高的敏感度和特异度，有潜力成为鉴别乳腺良恶性病变以及分子分型的成像方法。然而，目前研究多为临床前研究且样本量普遍较小，研究结果有待临床大规模研究进一步验证。

1.3.2 在肝细胞癌中的研究

       经导管动脉栓塞术（transcatheter arterial embolization, TACE）是不可切除肝细胞癌（hepatocellular carcinoma, HCC）患者的一线治疗手段，其引发的肿瘤血流动力学及氧代谢变化可通过BOLD-MRI早期评估^[34]。LI等^[34]研究发现HCC患者癌灶区域T2^*值在TACE术前吸氧后显著增加，术后1个月癌灶区域吸氧前/后T2^*值均显著下降。GORDON等^[35]在兔HCC模型中发现，钇-90放射性栓塞后肿瘤吸入空气和O2的差值ΔR2^*随时间降低，而未治疗组ΔR2^*值增加且肿瘤增大，此外，肿瘤的基线ΔR2^∗值越高，放射性栓塞治疗后肿瘤生长越快，治疗效果越差。这提示，通过T2^*/R2^*参数可以监测HCC患者TACE过程中肿瘤的氧合水平变化，进而早期评估疗效。

       综上，T2^*/R2^*值及其衍生参数可作为预测HCC栓塞治疗反应的定量生物标志物，ΔR2^∗值能更直接评估肿瘤组织在不同氧环境下的变化情况，更精准地反映肿瘤缺氧的动态改变。然而，BOLD信号易受到大血管部分容积效应、运动伪影及血容量、肝脏铁沉积等因素的影响，因此需结合T1WI、T2WI等综合评估，未来还需深入研究其影响因素。

1.3.3 在肾肿瘤中的研究

       近年来，影像组学在MRI肿瘤评估中研究广泛，有望进一步挖掘BOLD-MRI的应用潜力^[36]。PAN等^[37]基于BOLD-MRI等功能MRI的纹理特征、多模态MRI影像组学、传统特征与常规MRI纹理特征相结合构建多种模型，预测肾透明细胞癌的Fuhrman分级，其中包含BOLD-MRI纹理特征的模型区分高低级别肾透明细胞癌的AUC为0.740，显著高于传统的BOLD-MRI参数模型。邓叶岚等^[38]基于BOLD-MRI影像组学特征构建的肾肿瘤良恶性的预测模型，展现出良好的性能，在训练组和验证组中的准确度为82.9%、79.0%，AUC为0.881、0.706。

       以上研究表明，基于BOLD-MRI影像组学特征构建的模型，以及融合其他序列组学特征和临床因素的多模态模型，在肾肿瘤分级与良恶性鉴别中展现出良好的诊断效能。然而，目前该方面的研究较少，其临床应用仍处于探索阶段，是未来重要的研究方向之一。

1.3.4 在结肠癌中的研究

       在肿瘤治疗过程中，肿瘤微环境的变化往往早于形态学改变，因此实时监测缺氧状态，对于早期评估治疗反应及优化治疗方案具有重要意义^[39]。LIANG等^[39]通过BOLD-MRI评估了16只结肠癌裸鼠模型抗血管生成治疗中的肿瘤缺氧微环境变化，发现单药治疗后肿瘤R2^*值先降后升，此外，R2^*值与HIF-1α（r=0.810，P=0.015）、纤维连接蛋白阳性染色率（r=0.816，P=0.013）均呈显著正相关，这表明BOLD-MRI可能有助于预测抗血管治疗后的肿瘤缺氧情况和潜在转移。XU等^[40]进行了类似研究，发现结肠癌小鼠模型在抗PD-1治疗后肿瘤R2^*值先降低后逐渐回升，且与HIF-1α免疫组化染色的变化规律一致（r=0.778，P<0.001），这表明BOLD-MRI能够在一定程度上监测肿瘤治疗过程中的微环境变化。

       综上，R2^*值可定量表征结肠癌微环境缺氧及间质纤维化程度，且与病理学高度相关，可能为抗血管生成治疗、免疫检查点抑制剂治疗的耐药性监测及治疗策略优化提供科学依据。

1.3.5 在其他恶性肿瘤中的研究

       乏氧代谢是实体肿瘤复发、转移和放化疗抵抗的主要原因之一^[2]。R2^*值通过提供客观的缺氧组织特征数据，有助于多种实体肿瘤的放化疗疗效评估^[41]。XU等^[42]发现局部晚期鼻咽癌同步放化疗（concurrent chemoradiotherapy, CCRT）后，有效组的R2^*值升高，无效组降低，且在早期预测CCRT疗效方面，治疗后的R2^*值、ΔR2^*值的AUC为 0.897、0.954，优于常规MRI的延迟3个月评估。ZHENG等^[43]对28例食管癌患者根治性放化疗中行BOLD-MRI发现，完全缓解（complete response, CR）组治疗后早期的R2^*、ΔR2^*和Δ%R2^*均显著高于非CR组。KIM等^[44]使用BOLD-MRI对12名接受新辅助化疗的骨肉瘤患者的治疗反应进行评估，发现治疗后R2^*值升高，且R2^*值与治疗效果呈正相关（P=0.706），显著优于ADC及动态增强MRI参数。YIN等^[41]采用BOLD-MRI对85例晚期宫颈癌患者CCRT前后的肿瘤基线R2^*和O2刺激前后的ΔR2^*进行分析，发现治疗后肿瘤的R2^*值升高（P=0.007）、ΔR2^*值降低（P=0.025），且CR组肿瘤基线R2^*值最高、ΔR2^*值最低。这些研究表明，治疗有效的实体肿瘤其R2^*值通常升高，这可能与治疗后肿瘤新生血管减少及dHb含量增加有关，R2^*值有望成为实体肿瘤放化疗疗效的有效影像预测指标。此外，WANG等^[45]研究发现高级别膀胱癌的平均R2^*值显著高于低级别非肌层浸润性膀胱癌。KIM等^[46]发现前列腺癌患者肿瘤区域的平均R2^*值显著高于周围良性组织。这提示R2^*值与肿瘤恶性程度及浸润深度显著相关，有助于在治疗前/中对患者分层，从而指导治疗。

       综上，放化疗后，肿瘤区域的R2^*值通常是升高的，且升高的幅度越大通常提示疗效越好。治疗后的R2^*值及ΔR2^*值对多种肿瘤放化疗疗效具有良好的预测价值，展现出广阔的临床应用前景。相较于传统的成像手段，肿瘤治疗后的R2^*值有助于早期调整治疗策略。但目前研究仍存在未与其他MRI技术对比等局限性，未来需结合DCE-MRI、DWI等多模态技术验证其机制及临床效用。

2 qBOLD-MRI

2.1 qBOLD-MRI技术及研究进展

       传统BOLD-MRI通过R2^*值间接反映组织的氧合状态，无法区分血氧水平和血容量对横向信号衰减的影响^[41]。qBOLD-MRI技术基于YABLONSKIY等^[47]提出的静态去相位模型（static dephasing regime, SDR），通过分析mGRE序列中BOLD信号的衰减特性从而区分血氧水平和血容量对信号的影响，并通过非线性拟合实验数据，计算氧提取分数（oxygen extraction fraction, OEF）和脑氧代谢率（cerebral metabolic rate of oxygen, CMRO2）等关键参数，从而实现对肿瘤微环境中氧代谢的精确量化^{[48, 49]}。该技术初步应用在脑胶质瘤、乳腺癌等肿瘤研究中，为精准评估肿瘤缺氧提供了新的视角和工具。

2.1.1 在脑肿瘤中的研究

       WANG等^[50]通过qBOLD-MRI发现胶质母细胞瘤（glioblastoma, GBM）大鼠模型中，肿瘤组织较正常脑白质的T2值、T2^*、脑血流量升高，OEF和CMRO2降低，且随着肿瘤进展，OEF增加且组织内差异增大，CMRO2降低，这表明qBOLD-MRI参数可以量化地评估肿瘤氧代谢的动态变化。ARZANFOROOSH等^[51]利用qBOLD-MRI技术对比胶质瘤患者静息状态下正常脑组织与肿瘤不同区域的OEF和R2^*值，发现肿瘤强化和坏死区域OEF和R2^*值升高，而瘤周水肿区域则下降，且OEF升高得越明显，肿瘤侵袭性更强，qBOLD-MRI技术有潜力利用这种差异精确定位肿瘤范围，评估肿瘤恶性程度。MARALANI等^[52]基于羧基麦芽糖铁的qBOLD-MRI对15名浸润性星形细胞瘤患者的肿瘤组织氧饱和度（tissue oxygen saturation, StO2）进行定量评估，并与术中测量的组织氧分压（tissue oxygen tension, PtO2）对比分析，结果显示StO2与PtO2比值存在正相关关系（r=0.730，P=0.010），这项研究初步验证了基于羧基麦芽糖铁的qBOLD-MRI替代传统氧分压测量的可行性，但该方法具有铁过载风险，亟需探索替代方案。STADLBAUER等^[53]通过qBOLD-MRI对57例GBM患者的PtO2进行测量，发现与首次确诊的GBM相比，复发性GBM的PtO2更低（P=0.008），缺氧情况加重，这与缺氧在GBM治疗抵抗中的已知作用相符，对治疗监测及新型疗法的开发具有重要意义。STADLBAUER等^[54]运用qBOLD-MRI和血管构型成像技术，测量GBM患者线粒体氧分压（mitochondrial oxygen tension, mitoPO2）、OEF、CMRO2以及微血管密度与类型等氧代谢及新生血管化指标，通过聚类分析发现坏死/缺氧为主表型患者无进展生存期显著缩短（P=0.035）。

       上述研究表明，qBOLD-MRI可通过计算获得OEF、CMRO2等定量参数，在更精准的肿瘤定位、疗效检测及新型疗法的开发、评估肿瘤缺氧微环境中具有应用价值，为脑肿瘤治疗指导及预后评估提供了新的定量影像学支持。

2.1.2 在乳腺癌中的研究

       STADLBAUER等^[55]通过qBOLD-MRI测量OEF、MRO2、mitoPO2评估乳腺肿瘤的缺氧微环境，发现相较于良性乳腺肿瘤，浸润性导管癌的MRO2显著更高，mitoPO2显著更低。BENNANI-BAITI等^[56]也进行了类似的研究，并以组织病理学为参考标准，发现与侵袭性较低的管腔型乳腺癌相比，侵袭性较强的非管腔型乳腺癌MRO2显著升高，mitoPO2值显著降低。

       上述研究表明，恶性及侵袭性强的乳腺肿瘤氧代谢和新生血管形成更活跃，缺氧程度更高，qBOLD-MRI可以为乳腺癌侵袭性分型及乳腺肿瘤的微环境异质性评估提供量化依据，且较容易整合到诊断性MRI检查中，有助于深入了解乳腺肿瘤的瘤内异质性。

       综上所述，相较传统BOLD-MRI，qBOLD-MRI能够定量评估氧代谢相关参数，为肿瘤氧代谢和脑功能研究提供更精确的数据，在评估肿瘤缺氧状态及监测其动态变化方面具有优势。然而，qBOLD-MRI也存在一定的局限性，由于qBOLD-MRI依赖对磁场不均匀性等信号变化的分析来计算脱氧血容量和OEF等参数，因此需要高信噪比才能从数据中准确估算参数。此外，不同研究中脉冲序列和数据处理方法的差异可能导致结果的异质性，亟待进一步标准化和验证以优化其在临床中的应用。

3 小结及展望

       BOLD-MRI具有成像时间短、无创、可重复等优势，在评估肿瘤缺氧中展现出巨大的潜力和应用价值，但R2^*值反映dHb的磁敏感效应总和，除扫描参数因素及组织氧合水平外，还受到血流量、血容量等其他因素的影响，目前已有qBOLD-MRI等技术对其进行了校正，在一定程度上克服了BOLD-MRI无法直接分离和量化关键缺氧生理参数的局限。qBOLD-MRI技术通过建立OEF等参数与BOLD信号的关系，能更准确地量化组织氧合情况，辅助诊断和治疗决策。但其临床应用仍面临一定局限性。首先，qBOLD-MRI的数学模型是基于对肿瘤微血管网络的理想化假设，而实际肿瘤微环境的复杂性可能导致模型推导结果与真实生理状态存在偏差。其次，qBOLD-MRI需要采集多回波时间及多梯度方向数据，这不仅延长了扫描时间，还增加了受试者运动伪影，限制了其在临床实践中的广泛使用，未来需结合更精准的生理模型和快速成像序列，以提升其临床转化效能。此外，当前临床研究较少且样本规模普遍偏小，qBOLD-MRI在临床环境中的稳定性和可重复性仍需进一步验证。目前BOLD-MRI研究多为单中心、小样本研究，存在MRI机型各异，扫描参数（如TE值范围及数量）缺乏统一标准，限制了其广泛应用及在影像组学中的研究，因此，未来亟待通过标准化扫描协议优化图像信噪比，确保不同研究数据间的一致性和可靠性，为BOLD-MRI技术的临床转化提供更广泛的支持。除此之外，现有研究主要基于BOLD-MRI的单一模态数据，未来研究应该致力于构建包括BOLD-MRI在内的多序列MRI并结合病理、临床、免疫微环境和基因组学数据的多模态融合成像，从多维度解析肿瘤的复杂生物学特征，实现更为精准的个体化治疗。近年来，肿瘤生境成像也备受关注，BOLD-MRI结合其他成像技术能够实现对肿瘤的聚类分割，其潜力有待进一步挖掘和拓展。