继续教育讲座
胸部低剂量CT肺癌筛查在检出其他常见慢性非传染性疾病的价值
中华放射学杂志, 2022,56(2) : 217-220. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20210512-00470
摘要

使用胸部低剂量CT扫描(LDCT)对高危人群进行肺癌筛查可以降低肺癌的死亡率,同时也会带来一定的负面风险,包括辐射暴露的增加,对惰性肿瘤的过度诊断,以及假阳性结果。如何使收益最大化、风险最小化对LDCT的推广至关重要。在当前老龄化社会,慢性非传染性疾病已经成为医疗保健的一大负担。胸部LDCT在肺癌筛查之外还可以对一些常见重大慢性非传染性疾病进行筛查和诊断。本文介绍了胸部LDCT肺癌筛查对心血管疾病、慢性阻塞性肺疾病、脂肪肝、骨质疏松、肺外恶性肿瘤等常见慢性非传染性疾病的检出价值。

引用本文: 李蒙, 张丽, 张泽伟, 等.  胸部低剂量CT肺癌筛查在检出其他常见慢性非传染性疾病的价值 [J] . 中华放射学杂志, 2022, 56(2) : 217-220. DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20210512-00470.
参考文献导出:   Endnote    NoteExpress    RefWorks    NoteFirst    医学文献王
扫  描  看  全  文

正文
作者信息
基金 0  关键词  0
English Abstract
评论
阅读 0  评论  0
相关资源
引用 | 论文 | 视频

版权归中华医学会所有。

未经授权,不得转载、摘编本刊文章,不得使用本刊的版式设计。

除非特别声明,本刊刊出的所有文章不代表中华医学会和本刊编委会的观点。

编后

经全国继续医学教育委员会批准,本刊开设继教专栏,每年从第1期至第10期共刊发10篇继教文章,文后附5道单选题,读者阅读后可扫描标签二维码答题,每篇可免费获得Ⅱ类继教学分0.5分,全年最多可获5分。

胸部低剂量CT扫描(low-dose computed tomography,LDCT)是目前最好的肺癌筛查手段,LDCT可以发现早期肺癌、明显降低高危人群的肺癌死亡率1, 2, 3。然而LDCT肺癌筛查同时也会带来一定的风险,包括辐射暴露的增加,惰性肿瘤的过度诊断以及假阳性结果,这可能增加了患者的焦虑4。因此,如何使收益最大化、风险最小化对LDCT肺癌筛查的推广至关重要。美国国家肺癌筛查试验显示,LDCT肺癌筛查组的全因死亡率(all-cause mortality,ACM)比对照组降低了6.7%,除去肺癌死亡之外ACM仍降低3.2%1。ACM的下降可能至少部分归因于LDCT在肺结节之外的偶发病变和相应治疗。LDCT肺癌筛查的偶发病变并不少见,这些异常发现多数没有重要的临床意义,不需要进一步的检查和处理4。然而,仍有一部分异常表现提示受检者存在潜在的危害身体健康的疾病,尤其是当前老龄化社会非常高发的一些慢性非传染性疾病(non-communicable chronic disease,NCD),这可能是导致肺癌之外的ACM下降的主要原因。

NCD常持续时间较长,是遗传、生理、环境和行为因素综合作用的结果,已成为全球人类健康的主要挑战5。WHO指出NCD约占全世界死亡原因的2/3,其中心血管疾病占大多数(1 790万人/年),其次是癌症(900万人/年)和呼吸系统疾病(390万人/年),预计到2050年,过半数人群死于以上疾病。NCD对我国国民健康的危害也越来越大,因此,NCD的早期筛查、检测和早期治疗对维护国民健康,减轻卫生保健系统的管理负担非常重要。

肺癌筛查的高危目标人群是吸烟的中老年人,而多数NCD也与高龄及不健康的生活习惯如吸烟有关。因此在LDCT筛查肺癌的过程中,提高对其他常见NCD的关注,会大大提高LDCT的成本效益。但LDCT在肺癌之外的常见NCD的筛查和诊断价值一直被低估。以下主要就胸部LDCT对肺癌之外常见NCD的检出价值进行阐述。

一、胸部LDCT检出心血管NCD的价值

目前,心血管疾病约占NCD病死人数的50%,是全球病死率的首位原因。基于传统临床风险因素(年龄、性别、胆固醇水平、血压及有无糖尿病等)的Framingham风险评分是最常用的心血管疾病预测模型。基于CT的冠状动脉钙化(coronary artery calcification,CAC)评分能够进一步改善危险分层,是预测心血管疾病的一个强有力的标志6。LDCT在筛查肺癌的同时,也能够在不增加成本的情况下观察和评估CAC。目前CAC评分最常用的标准方法是Agatston评分系统,它采用自动分析软件,取CT值130 HU作为判断钙化的阈值,根据钙化密度赋分与面积的乘积来计算总和,进而对冠状动脉的整体钙化情况进行评估,最终得出的钙化评分按0、1~100、101~400及>400分为极低危组、低危组、中危组及高危组7。LDCT由于非心电门控导致的心脏搏动伪影,以及低辐射剂量导致的图像噪声增高,采用Agatston评分不准确且操作复杂。因此LDCT常采用视觉评分对冠状动脉钙化进行评估。最常用的方法是根据钙化长度将4支主要的冠状动脉分支(左主支、左前降支、回旋支、右冠状动脉)评分为0(无)、1分(轻度,累及长度小于1/3)、2分(中度,累及长度为1/3~2/3)、3分(重度,累及长度大于2/3),最后相加得到总评分,范围为0~12分8。LDCT冠状动脉视觉评分与Agatston评分具有较好的一致性,而且视觉评分操作简单、易于获得,因此是LDCT肺癌筛查中评估CAC的一种有效方法9

除了CAC,LDCT还能检测到心脏瓣膜(如主动脉瓣膜)的钙化,国际早期肺癌行动计划发现联合主动脉瓣膜钙化和冠状动脉钙化能更好地预测心血管事件所致的死亡10。虽然胸主动脉夹层和胸主动脉瘤的发病率低,但是由于存在重大健康风险,也是LDCT筛查需要关注的疾病。主动脉内膜钙化的内移对于主动脉夹层有诊断提示意义,而主动脉直径超过正常主动脉直径的1.5倍或以上则提示主动脉瘤的诊断。

二、胸部LDCT检出呼吸系统NCD的价值

由于肺部气体形成的天然良好对比度,LDCT对肺部疾病的显示要优于其他器官,可用于观察慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)等肺部常见病变11。COPD以持续存在的呼吸道症状和气流受限的功能异常为特征,可诱发不可逆性小气道管腔狭窄(阻塞性细支气管炎),最终可破坏肺组织(肺气肿)。尽管COPD已成为全球第3大死因,但其常因得不到及时有效的诊断而被忽视。COPD是肺癌常见的共存疾病,在LDCT肺癌筛查的同时进行COPD的筛查是非常经济和有效的。肺气肿的特征性CT表现是肺部异常的无壁低密度区,并且大部分肺气肿根据CT表现可以确定分型,包括小叶中央型肺气肿、全小叶型肺气肿和间隔旁肺气肿等。LDCT还可以采用主观视觉半定量法来评估肺气肿的严重性。一般根据受累范围采用4分法评估:0分,无肺气肿;1分,轻度肺气肿(仅血管纤细或少许离散的肺气肿区域);2分,中度肺气肿(占比小于肺1/2);3分,重度肺气肿(占比大于肺1/2)。此外,依靠后处理软件测量肺内各个像素值的CT值,进而计算肺气肿的范围,可能是一种更准确的评估方法,一般将肺气肿的CT值诊断阈值定为-950 HU12。有研究证明对于我国人群,在LDCT上更合适的肺气肿诊断阈值为-940 HU13。除肺气肿外,LDCT还可以显示COPD患者的气道狭窄,以及肺心病导致的心脏增大。

虽然很多肺间质性病变与吸烟有关,包括普通型间质性肺炎、特发性非特异性间质性肺炎、呼吸性细支气管炎和脱屑性间质性肺炎,但是LDCT筛检出肺间质性病变的概率远小于肺气肿。有研究显示,在接受LDCT肺癌筛查的患者中,有9.7%(86/884)的LDCT肺癌筛查者被筛检出有肺间质异常,其中非纤维化型占5.9%,纤维化型为2.1%,两者混合型占1.7%14

三、胸部LDCT检出骨质疏松的价值

骨质疏松症是最常见的严重危害老年人健康的骨骼疾病,双能X线骨密度仪目前诊断骨质疏松症的临床标准,但是由于时间和检查成本,以及骨质退变导致的结果不准确,骨质疏松症筛查率仍然较低。随着CT的广泛应用,利用体部CT中的骨骼数据来进行骨质疏松的机会性筛查是一种经济有效的方法15。因为胸部LDCT扫描有时会包含部分腰椎,而腰椎是骨质疏松检查的常用部位,因此LDCT也能在肺癌筛查的同时检测骨质疏松。有研究证实手动测量第1腰椎的CT值与双能X线骨密度仪结果有较好一致性,有学者推荐135 HU作为骨质疏松的风险阈值,该阈值在LDCT上是否适用还有待进一步研究15。全自动测量第一腰椎CT值可以提供类似的结果16。定量CT(quantitative CT,QCT)是测量骨密度更为准确的方式,而且具有很好的可重复性。QCT是采用校准体模与被检者同时扫描,利用专用软件自动分析被测区域和校准体模的CT值,通过公式将被测区域的CT值转化为物理密度,进行精准骨密度测量。目前LDCT结合QCT筛查骨质疏松的大数据研究项目已经在中国开展,该项目初步结果显示,LDCT能够筛查出大量骨密度减低的患者,在50岁以上人群中,女性骨质疏松患病率为29.0%,男性为13.5%17;其中男性骨质疏松患病率是既往研究报道的2倍,提示要重视男性骨质疏松的防治18。LDCT筛查骨质疏松可能会在预防骨折、提高国民健康方面有效用,但这还需要进一步的研究证实。

四、胸部LDCT检出脂肪肝的价值

胸部LDCT扫描会包括部分肝脏,这也为脂肪肝等常见肝脏NCD提供了筛查机会。脂肪肝根据病因可分为酒精性和非酒精性,其中非酒精性脂肪肝是全世界最常见的肝病19。在中国,随着过去20年来生活方式的巨大改变以及病毒性肝炎疫苗的接种,非酒精性脂肪肝人群占比亦迅速增长,成为中国最普遍的肝病,然而由于诊断工具不足,许多患者未得到有效的诊断20。脂肪肝可以随着生活方式的改变而逆转,因此应该得到早期筛查并积极干预。由于脂肪降低了X线的衰减,CT对于检测中重度脂肪肝有较高的灵敏度和特异度21。CT平扫诊断脂肪肝通常有2种方式:(1)脂肪肝通常表现为肝脏密度弥漫减低,在CT平扫图像上测量肝脏的CT值是预测病理脂肪含量的最佳方法,正常肝脏的平均CT值约为64 HU,中度脂肪肝对应的CT值约为42 HU22。(2)肝脏与脾脏密度比是临床诊断脂肪肝更常用的方法,通过比较肝脏和脾脏的CT值来诊断脂肪肝可以避免不同机器导致的CT值误差23。研究显示LDCT上肝脏CT值低于40 HU,或者肝脏与脾脏密度比低于0.8均可作为诊断中-重度脂肪肝的标准24。全自动肝脏CT值测量与手动测量方式有良好的一致性,在LDCT上自动测量肝脏CT值可以用来识别出中-重度的脂肪肝患者25。由于对比剂的影响,CT增强诊断脂肪肝不如CT平扫可靠。

五、胸部LDCT检出肺外恶性肿瘤的价值

虽然胸部LDCT还提供了下颈部和上腹部肺外偶发肿瘤的检出机会,但是作用有限,检出率仅约0.4%,这可能与扫描范围以及低剂量扫描的软组织对比度低有关26。LDCT能筛查出的肺外恶性肿瘤包括肾癌、甲状腺癌、淋巴瘤、乳腺癌等。肾癌在多个研究中检出率均排在首位,对于肾脏的偶发肿物,如果密度较高(20~69 HU)或伴有厚壁、壁结节和钙化等,则需要进一步CT或MR增强检查26, 27。LDCT筛查中偶发甲状腺结节越来越多见,但是绝大多数为结节性甲状腺肿28。一项韩国学者的研究证实结节平均CT值大于55 HU和合并钙化是恶性甲状腺结节的预测因素29。对于LDCT上甲状腺偶发结节是否要关注,采取超声或穿刺进一步检查是否会导致过度诊断和治疗,均是未来需要研究的课题。淋巴瘤容易侵犯纵隔淋巴结,但是引起纵隔淋巴结肿大的良性病因更多,包括肺部或胸腔的感染、心力衰竭、肉芽肿性病变比如结核及结节病、弥漫性肺疾病等30。因此美国放射学会建议对于无症状、偶发、短径小于15 mm的纵隔淋巴结,在无其他异常发现时,不需进一步评估31。虽然LDCT能完全包括乳腺,但是CT对乳腺病变的诊断效能低,CT显示的粗大钙化往往是良性病变。如果LDCT筛查中发现有明显的乳腺肿物,常需要乳腺X线和(或)超声进一步检查。

综上所述,随着我国居民生活水平的提高和人口老龄化,心血管疾病、COPD、骨质疏松、脂肪肝、恶性肿瘤等常见NCD严重危害着人民健康。LDCT在广泛应用于肺癌筛查的同时也为上述常见NCD提供了一个极好的筛查和检测机会,而且这个过程不需要受筛者花费更多的时间和接受额外的辐射,在健康管理中具有广泛的应用前景,也是影像学从以“疾病”为中心向以“健康”为中心、从“治已病”向“治未病”转变的具体实践。当然,大量LDCT的数据解读会导致阅片医师工作量的增加,未来人工智能可能会在这方面发挥重要的作用。

利益冲突
利益冲突

所有作者声明不存在利益冲突

单项选择题

1.LDCT肺癌筛查不能同时对下列哪项慢性非传染性疾病进行筛查()

A.心血管疾病

B.慢性阻塞性肺疾病

C.脂肪肝

D.糖尿病

2.LDCT肺癌筛查中,最简单有效的冠状动脉钙化评分方式是()

A.Agatston评分

B.视觉评分

C.Framingham评分

D.容积评分

3.LDCT搭配哪项技术能够精确地测量骨密度()

A.螺旋CT

B.双源CT

C.QCT

D.电子束CT

4.在CT检出脂肪肝的价值中,下列说法有误的是()

A.CT在诊断中重度脂肪肝方面具有较高的准确度

B.CT可以通过直接测量肝脏CT值来诊断脂肪肝

C.CT可以通过对比肝脏与脾脏的密度差来诊断脂肪肝

D.诊断脂肪肝CT增强比平扫更可靠

5.LDCT肺癌筛查中偶然发现的甲状腺结节多数是()

A.结节性甲状腺肿

B.甲状腺腺瘤

C.甲状腺癌

D.甲状腺囊肿

参考文献
[1]
AberleDR, AdamsAM, BergCD, et al. Reduced lung-cancer mortality with low-dose computed tomographic screening[J]. N Engl J Med, 2011,365(5):395-409. DOI: 10.1056/NEJMoa1102873.
[2]
de KoningHJ, van der AalstCM, de JongPA, et al. Reduced lung-cancer mortality with volume CT screening in a randomized trial[J]. N Engl J Med, 2020,382(6):503-513. DOI: 10.1056/NEJMoa1911793.
[3]
HenschkeCI, YankelevitzDF, LibbyDM, et al. Survival of patients with stage I lung cancer detected on CT screening[J]. N Engl J Med, 2006,355(17):1763-1771. DOI: 10.1056/NEJMoa060476.
[4]
WenderR, FonthamET, BarreraE, et al. American Cancer Society lung cancer screening guidelines[J]. CA Cancer J Clin, 2013,63(2):107-117. DOI: 10.3322/caac.21172.
[5]
NaghaviM, AbajobirAA, AbbafatiC, et al. Global, regional, and national age-sex specific mortality for 264 causes of death, 1980-2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016[J]. Lancet, 2017,390(10100):1151-1210. DOI: 10.1016/S0140-6736(17)32152-9.
[6]
MortensenMB, FalkE, LiD, et al. Statin trials, cardiovascular events, and coronary artery calcification: implications for a trial-based approach to statin therapy in MESA[J]. JACC Cardiovasc Imaging, 2018,11(2Pt 1):221-230. DOI: 10.1016/j.jcmg.2017.01.029.
[7]
AgatstonAS, JanowitzWR, HildnerFJ, et al. Quantification of coronary artery calcium using ultrafast computed tomography[J]. J Am Coll Cardiol, 1990,15(4):827-832. DOI: 10.1016/0735-1097(90)90282-t.
[8]
ShemeshJ, HenschkeCI, FarooqiA, et al. Frequency of coronary artery calcification on low-dose computed tomography screening for lung cancer[J]. Clin Imaging, 2006,30(3):181-185. DOI: 10.1016/j.clinimag.2005.11.002.
[9]
HtweY, ChamMD, HenschkeCI, et al. Coronary artery calcification on low-dose computed tomography: comparison of Agatston and Ordinal Scores[J]. Clin Imaging, 2015,39(5):799-802. DOI: 10.1016/j.clinimag.2015.04.006.
[10]
ZhuY, YipR, ShemeshJ, et al. Combined aortic valve and coronary artery calcifications in lung cancer screening as predictors of death from cardiovascular disease[J]. Eur Radiol, 2020,30(12):6847-6857. DOI: 10.1007/s00330-020-07049-4.
[11]
MetsOM, BuckensCF, ZanenP, et al. Identification of chronic obstructive pulmonary disease in lung cancer screening computed tomographic scans[J]. JAMA, 2011,306(16):1775-1781. DOI: 10.1001/jama.2011.1531.
[12]
GevenoisPA, De VuystP, de MaertelaerV, et al. Comparison of computed density and microscopic morphometry in pulmonary emphysema[J]. Am J Respir Crit Care Med, 1996,154(1):187-192. DOI: 10.1164/ajrccm.154.1.8680679.
[13]
CaoX, JinC, TanT, et al. Optimal threshold in low-dose CT quantification of emphysema[J]. Eur J Radiol, 2020,129:109094. DOI: 10.1016/j.ejrad.2020.109094.
[14]
JinGY, LynchD, ChawlaA, et al. Interstitial lung abnormalities in a CT lung cancer screening population: prevalence and progression rate[J]. Radiology, 2013,268(2):563-571. DOI: 10.1148/radiol.13120816.
[15]
AndersonPA, PollyDW, BinkleyNC, et al. Clinical use of opportunistic computed tomography screening for osteoporosis[J]. J Bone Joint Surg Am, 2018,100(23):2073-2081. DOI: 10.2106/JBJS.17.01376.
[16]
JangS, GraffyPM, ZiemlewiczTJ, et al. Opportunistic osteoporosis screening at routine abdominal and thoracic ct: normative L1 trabecular attenuation values in more than 20 000 adults[J]. Radiology, 2019,291(2):360-367. DOI: 10.1148/radiol.2019181648.
[17]
WuY, GuoZ, FuX, et al. The study protocol for the China Health Big Data (China Biobank) project[J]. Quant Imaging Med Surg, 2019,9(6):1095-1102. DOI: 10.21037/qims.2019.06.16.
[18]
ChengX, ZhaoK, ZhaX, et al. Opportunistic screening using low-dose CT and the prevalence of osteoporosis in China: a nationwide, multicenter study[J]. J Bone Miner Res, 2021,36(3):427-435. DOI: 10.1002/jbmr.4187.
[19]
HamerOW, AguirreDA, CasolaG, et al. Fatty liver: imaging patterns and pitfalls[J]. Radiographics, 2006,26(6):1637-1653. DOI: 10.1148/rg.266065004.
[20]
ZhouJ, ZhouF, WangW, et al. Epidemiological features of NAFLD from 1999 to 2018 in China[J]. Hepatology, 2020,71(5):1851-1864. DOI: 10.1002/hep.31150.
[21]
ParkSH, KimPN, KimKW, et al. Macrovesicular hepatic steatosis in living liver donors: use of CT for quantitative and qualitative assessment[J]. Radiology, 2006,239(1):105-112. DOI: 10.1148/radiol.2391050361.
[22]
StarekovaJ, HernandoD, PickhardtPJ, et al. Quantification of liver fat content with CT and MRI: state of the art[J]. Radiology, 2021,301(2):250-262. DOI: 10.1148/radiol.2021204288.
[23]
RogierJ, RoulletS, CornélisF, et al. Noninvasive assessment of macrovesicular liver steatosis in cadaveric donors based on computed tomography liver-to-spleen attenuation ratio[J]. Liver Transpl, 2015,21(5):690-695. DOI: 10.1002/lt.24105.
[24]
ChenX, LiK, YipR, et al. Hepatic steatosis in participants in a program of low-dose CT screening for lung cancer[J]. Eur J Radiol, 2017,94:174-179. DOI: 10.1016/j.ejrad.2017.06.024.
[25]
JirapatnakulA, ReevesAP, LewisS, et al. Automated measurement of liver attenuation to identify moderate-to-severe hepatic steatosis from chest CT scans[J]. Eur J Radiol, 2020,122:108723. DOI: 10.1016/j.ejrad.2019.108723.
[26]
NguyenXV, DaviesL, EastwoodJD, et al. Extrapulmonary findings and malignancies in participants screened with chest CT in the National Lung Screening Trial[J]. J Am Coll Radiol, 2017,14(3):324-330. DOI: 10.1016/j.jacr.2016.09.044.
[27]
RampinelliC, PredaL, ManiglioM, et al. Extrapulmonary malignancies detected at lung cancer screening[J]. Radiology, 2011,261(1):293-299. DOI: 10.1148/radiol.11102231.
[28]
PriolaAM, PriolaSM, Giaj-LevraM, et al. Clinical implications and added costs of incidental findings in an early detection study of lung cancer by using low-dose spiral computed tomography[J]. Clin Lung Cancer, 2013,14(2):139-148. DOI: 10.1016/j.cllc.2012.05.005.
[29]
LeeJH, JeongSY, KimYH. Clinical significance of incidental thyroid nodules identified on low-dose CT for lung cancer screening[J]. Multidiscip Respir Med, 2013,8(1):56. DOI: 10.1186/2049-6958-8-56.
[30]
StigtJA, BoersJE, OostdijkAH, et al. Mediastinal incidentalomas[J]. J Thorac Oncol, 2011,6(8):1345-1349. DOI: 10.1097/JTO.0b013e31821d41c8.
[31]
MundenRF, CarterBW, ChilesC, et al. Managing incidental findings on thoracic CT: mediastinal and cardiovascular findings. A white paper of the ACR Incidental Findings Committee[J]. J Am Coll Radiol, 2018, 15(8): 1087-1096. DOI: 10.1016/j.jacr.2018.04.029.
 
 
展开/关闭提纲
查看图表详情
回到顶部
放大字体
缩小字体
标签
关键词