¹⁸F-FDG PET/CT代谢参数MTV在DLBCL患者预后预测中具有较好的应用前景，不同勾画方法受到肿瘤和其影像学特征的影响不同。在应用固定阈值法时，当大部分肿瘤组织SUV低于阈值时，获取的MTV将小于病灶实际的MTV；而当病灶与生理性高摄取区较近时，获取的MTV将大于病灶实际的MTV。百分比阈值法受病灶SUV的影响较大，当病灶SUV较大时，该方法将低估病灶MTV；而当病灶SUV较小时则相反。因此，每种阈值方法都有其明显的局限性，目前可能无法确定哪种方法最佳，现有的MTV分割技术主要包括人工手动分割、人工与软件相结合的半自动分割和软件全自动分割。经验丰富的医师进行手动分割最为准确，但需要耗费大量的时间，且人力成本最高；半自动分割将人工分割与软件分割相结合，在病灶总数较少时表现出较好的效果，但在病灶总数较多时不如软件全自动分割效果好；软件全自动分割最显著的缺点是当病灶与生理性高摄取的器官较近时需要较为繁琐的操作，现在应用较多的软件有Lifex、FIJI和ACCURATE，但均主要用于科研，尚未大规模应用于临床。不同分割方法应用于同一病变时得出的MTV不同并不会影响预后预测的准确性，但其会导致应用于预后分层时的阈值不同，因此寻找高效统一的分割方法获取MTV，在前瞻性试验中进行预后分层研究，最终制定用于临床实践的标准显得尤其重要^[7-8]。目前常用的MTV分割方法包括：（1）SUV≥2.5阈值法（以SUV≥2.5作为阈值获取MTV）；（2）SUV≥4.0阈值法（以SUV≥4.0作为阈值获取MTV）；（3）50%SUV峰值法（以SUV≥50%SUV峰值作为阈值获取MTV）；（4）41%SUV_max阈值法（以SUV≥41%SUV_max作为阈值获取MTV）；（5）包含上述2种及以上方法的多数投票算法（简称MV2法）^[9] ；（6）包含上述3种及以上方法的多数投票算法（简称MV3法）^[9]。

Barrington等^[9]选取了140例DLBCL患者的基线¹⁸F-FDG PET/CT图像，使用6种分割方法自动获取MTV，并从易用性和成功率的角度出发，选取6种分割方法中交互操作最少的分割方法，结果显示：6种方法中SUV≥4.0阈值法在自动获取MTV时所需的额外操作最少，大部分的额外操作（如调整软件因将生理性摄取识别为病变所造成的误差）是因病灶附近有生理性高摄取区，如肝脏等；MV2法与SUV≥4.0阈值法的效果相当，但其需要进行跨软件平台操作，易用性不如SUV≥4.0阈值法；SUV≥2.5阈值法无法轻易分割病灶与生理性摄取区；50%SUV峰值法和41%SUV_max阈值法因肿瘤存在异质性，超过50%的肿瘤组织SUV低于所选阈值，导致MTV较低，因此，在基线¹⁸F-FDG PET/CT上获取MTV时，SUV≥4.0阈值法可能更加适用。

中期¹⁸F-FDG PET/CT MTV同样是DLBCL潜在的预后预测指标，但与基线¹⁸F-FDG PET/CT不同，中期¹⁸F-FDG PET/CT上病灶SUV较低，导致不同分割方法获取的MTV之间的相关性较低，甚至当病灶Deauville 评分为1~2分时，因病灶代谢过低无法准确计算病灶MTV，因此，基线¹⁸F-FDG PET/CT MTV的分割方法可能并不适用于中期¹⁸F-FDG PET/CT 。Zwezerijnen等^[10]采用上述6种方法对Deauville评分为4~5分的患者病灶MTV进行半自动分割，在60个评分为4~5分的病灶中，MV3法的效果最好，与医师阅片结果的一致性达到90%，阳性符合率达到93%，而50%SUV峰值法和MV2法的分割效果较差。在6种方法中，MV3法受病灶SUV的影响最小，可接受度最高，因此MV3法是当病灶SUV_max<10.0时的首选方法，当病灶SUV_max>10.0时，SUV≥4.0阈值法则是首选的分割方法^[10]。

每种方法的分割效果在很大程度上取决于病灶的SUV，因此针对具有不同SUV_max的病灶，获取MTV的最佳分割方法也有所不同。固定SUV阈值法（如SUV≥2.5阈值法和SUV≥4.0阈值法）可能受病灶SUV和T/NT影响较大，所以当病灶具有较高的SUV时，固定阈值法表现出更好的分割效果，这在一定程度上解释了为何固定阈值法在基线¹⁸F-FDG PET/CT上获取MTV的效果更好，因此，基于病灶不同SUV选取不同的分割方法可能较使用单一方法更为准确^[9-10]。

基于人工智能算法获取MTV因大大节约了时间及人力成本，已经越来越受到研究者的重视。Capobianco等^[11]将一种使用CNN的机器学习算法与医师手动选择肿瘤区域计算的总代谢肿瘤体积（TMTV）进行比较，结果显示二者具有良好的相关性，使用基于CNN全自动分割的TMTV对DLBCL的预后预测同样具有显著价值。Blanc-Durand等^[12]选取2组DLBCL患者的基线¹⁸FDG PET/CT，以41% SUV_max阈值法获取的MTV作为标准，用第1组（639例）对CNN进行训练，用训练后CNN获取第2组（94例）的MTV，并与采用41% SUV_max阈值法获取的MTV进行对比，结果显示虽然2组结果的相似性较好，但通过CNN获取的MTV较小，这可能与第2组患者的国际预后指数（international prognostic index，IPI）评分较高有关。尽管基于人工智能算法获取MTV具有非常大的潜力，但其存在的局限性仍然很明显，例如图像采集无法完全统一，需要大数据量及统一的标准进行算法的训练及验证。目前，许多研究团队正在积极开发和研究多种基于机器学习的DLBCL MTV的分割方法，精确又高效的分割方法将提升MTV广泛应用于DLBCL预后评估的可行性。

目前，¹⁸F-FDG PET/CT MTV在DLBCL患者预后预测中的重要性已经得到了广泛认可，但如何将MTV更好地应用于临床，帮助临床医师全面评估患者病情仍存在争议。

在过去20年中， IPI评分一直作为预测NHL预后的基础指标。然而，在利妥昔单抗加入治疗方案以后，IPI的预后预测能力有所下降^[13]。为了改善IPI的预后预测能力，基于NCCN开发出的用于新诊断DLBCL的强化IPI评分，即NCCN-IPI，显示出更好的预后预测能力^[14]，然而由于其并不包含代表DLBCL异质性的生物学信息和成像参数信息，故对于难治性DLBCL的预后预测并不十分准确，因此将代表肿瘤异质性的生物学信息和成像参数信息与NCCN-IPI联合是十分必要的。MTV代表肿瘤细胞的整体代谢活动，是一种能够与NCCN-IPI联合的潜在指标。Shagera等^[15]采用SUV>2.5阈值法获取103例DLBCL患者MTV，结果显示MTV是无进展生存（progression-free survival, PFS）和总生存（overall survival, OS）的独立预测因子，不同MTV患者预后之间的差异有统计学意义，并且MTV能够进一步将NCCN-IPI评分>4分的高危患者分成2组，其中MTV<249 cm³的患者3年PFS率为75%、OS率为88%，而MTV≥249 cm³的患者3年PFS率为32%、OS率为47%，这可能有助于帮助临床筛选出需要更密集治疗的高危患者，并避免过度治疗。与该研究结果类似，Zhao等^[16]的研究结果显示，可通过MTV为64.1 cm³将NCCN-IPI评分低-中危组（NCCN-IPI评分3~4分）和中-高危组（NCCN-IPI评分5~6分）的患者进行危险分层，低-中危组中低MTV患者的2年生存率（PFS率为83.6%、OS率为94.7%）高于高MTV患者（PFS率为59.2%、OS率为68.4%），中-高危组中低MTV患者的2年生存率（PFS率为83.3%、OS率为100%）亦高于高MTV患者（PFS率为23.1%、OS率为36%），这种再次分组的方式可能会为DLBCL的个体化治疗提供更多的信息。MTV与NCCN-IPI评分联合应用的进一步开展，可更加精准地评估DLBCL患者的预后，这对帮助临床实现DLBCL的精准治疗有着重要意义。

DLBCL的起源细胞表型与其预后息息相关。采用基因表达谱已确认了2种主要的DLBCL亚型：生发中心 B 细胞（germinal center B-cell-like，GCB）和激活 B 细胞（activated B-cell-like，ABC），其中GCB亚型患者的预后明显好于ABC亚型^[17-19]。B细胞淋巴瘤2（BCL2）与原癌基因 MYC蛋白双表达也被认为是DLBCL预后较差的标志^[20-22]。有研究者用MTV对不同基因型的DLBCL患者进行分层，结果显示，MTV可以对GCB组、MYC/BLC2双阴性组和MYC/BLC2非双表达组患者进行再分类，筛选出预后不良的患者；进一步的研究结果显示，MTV联合ABC/GCB亚型测定能够将DLBCL患者分为高危（高MTV，ABC亚型）、中危（高MTV，GCB亚型）和低危（低MTV，ABC或GCB亚型）3组，3组的5年PFS率分别为17%、51%和72%，5年OS率分别为17%、55%和83%^[23-24]。综上，将MTV和基因表达谱联合似乎能够提高DLBCL预后预测的准确性，并有望指导治疗策略，但所用的测量方法和具体临界值还需要进行标准化研究。

尽管已经有大量的前瞻性研究结果显示MTV与DLBCL患者的预后显著相关^{[15-16、23-24]}，但MTV无法反映病灶的分布特征，DLBCL通常涉及多个区域的淋巴结及淋巴结外组织病变，而病变的分布情况与预后密切相关^[25]。最近，一个反映病变扩散的影像学特征：2个相距最远病灶之间的距离（D_max）受到研究者们的关注。Cottereau等^[26-27]进行了一项纳入95例DLBCL晚期患者的研究，结果显示，D_max是DLBCL预后的独立预测因子，二者呈负相关，并且MTV与D_max联合能够将DLBCL患者划分为3个风险组，即低风险组（低MTV、低D_max）、中风险组（高MTV或高D_max）、高风险组（高MTV、高D_max），3组的4年PFS率明显不同，分别为90%、63%和41%，MTV与D_max联合的预测准确率高于Ann Arbor评分；该研究者进一步进行了一项纳入290例DLBCL患者的研究，采用通过体表面积均一化的D_max替代D_max，并与MTV联合来进行DLBCL患者的危险分层，结果再次证实了MTV与通过体表面积均一化的D_max的联合应用提高了PET在DLBCL分期中的预后预测价值，有望指导临床治疗策略。

尽管利妥昔单抗联合环磷酰胺+阿霉素+长春新碱+泼尼松（R-CHOP）治疗方案的应用已经大大提高了DLBCL的治疗效果，但仍有约40%的患者PFS期较短^[3]。实现早期疗效评估及个体化治疗可以延长PFS期、降低复发率，因此，寻找能够准确评估疗效以帮助调整治疗策略的影像学技术对于难治性DLBCL的诊疗至关重要。PET/CT可以区分治疗后的坏死组织和纤维化的活性肿瘤，故成为DLBCL化疗后首选的成像方式之一^[28]，但仍然缺少最佳分析参数，其应用最广泛的参数SUV_max仅反映了肿瘤糖代谢活性最强的区域，无法代表肿瘤整体的活性，而MTV是综合肿瘤代谢和体积的参数，可能在评价肿瘤异质性上更具有优势。

Malek等^[29]进行了一项回顾性研究，测量了140例DLBCL患者的基线PET和中期PET的SUV_max和MTV，并按照 [（基线值−中期值）/基线值]×100%计算出2个参数的变化值：ΔSUV_max和ΔMTV，并将ΔSUV_max和ΔMTV与PFS进行回归分析，结果显示ΔMTV比ΔSUV_max具有更高的预后预测价值，且ΔMTV能够将ΔSUV_max显著降低的患者进行危险再分层^[29]。Oñate-Ocaña等^[30]共纳入60例DLBCL患者进行研究，结果显示，ΔMTV≥94%的患者的2年OS率为95%，而ΔMTV<94%的患者的2年OS率为58%，并且以ΔMTV≥94%为临界值预测疾病完全缓解的灵敏度和特异度分别为86%和50%。ΔMTV对DLBCL患者的预后预测具有重要的潜在价值，但相关研究的样本量较少，仍需要更大规模的研究以确定可应用于临床的最佳临界值。

MTV作为将肿瘤体积与代谢相结合的参数，在DLBCL的预后预测中具有很高的应用价值，未来可能会成为临床工作中不可或缺的工具，目前国内外对于MTV如何更好地用于淋巴瘤的诊疗及预后预测还在研究阶段，因此需要大量研究数据来形成统一的判读标准。MTV联合不同的预后工具应用于DLBCL的预后预测可能成为未来的发展方向之一，同时探究治疗前后的ΔMTV也可能为¹⁸F-FDG PET/CT在DLBCL中的应用提供更多的可能。

利益冲突　所有作者声明无利益冲突

作者贡献声明　杨帅负责研究命题的提出与设计、综述的起草；沈秋怡、付鹏、赵长久负责综述的修改、最终版本的修订