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摘要目的<br>　　探讨常规腮腺磁共振成像(magneticresonanceimaging，MRI)及磁共振腮腺导管水成像(magneticresonancesialography，MRS)在原发性干燥综合征(primarySj?gren''ssyndrome，pSS)中的诊断效能及应用价值;同时基于磁共振影像学及临床特征建立一种简单易行且安全无创的pSS发生风险列线图预测模型，以便临床医生准确、有效地早期识别pSS并进行早期干预，从而延缓病情进展。<br>　　方法<br>　　1.选取并收集191例疑似pSS患者的初诊资料，根据风湿病学、眼科学、口腔医学、病理学及影像学等多位专家共同标准化评估后，患者被分为pSS组(n=125)和非SS组(n=66)，其中111例pSS患者符合2016年美国风湿病协会(AmericanCollegeofRheumatology，ACR)/欧洲抗风湿病联盟(EuropeanLeagueAgainstRheumatism，EULAR)的pSS分类标准。采用独立样本t检验、卡方检验及Mann-WhitneyU检验分析比较两组研究人群的资料分布。<br>　　2.对所有患者行常规腮腺MRI及MRS检查，观察T1加权成像(T1weightedimage，T1WI)、抑脂T2加权成像(lipid-suppressedT2weightedimage，FS-T2WI)及三维可变翻转角快速自旋回波(3Dspac)序列图像，对双侧腮腺的脂肪浸润程度、末梢导管实际扩张情况进行分级，并分析MR分级在pSS中的最佳诊断阈值。同时绘制受试者工作特征曲线(receiveroperatingcurve，ROC)曲线评价MRI、MRS及唇腺活检在pSS中的诊断效能，并采用z检验比较不同检查之间的ROC曲线下面积(areaundercurve，AUC)大小。<br>　　3.采用Spearman秩和检验分析MR分级(MRI脂肪浸润程度分级、MRS导管扩张程度分级)与病程、疾病活动指数(EULARSj?gren''ssyndromediseaseactivityindex，ESSDAI)、唇腺病理分级、口干症状视觉模拟评分(visualanaloguescale，VAS)评分、静态唾液流率等临床指标之间的相关性。采用Kappa检验分析MRI分级、MRS分级诊断腮腺病变的一致性。<br>　　4.采用单因素和多因素logistic回归分析确定pSS发生的独立预测因子，并构建相应的列线图预测模型，同时对模型的校准度及区分度进行验证。通过ROC曲线评价列线图预测模型与2016年ACR/EULAR分类标准的诊断效能。<br>　　结果<br>　　1.与非SS组相比，pSS组发生免疫炎症表现、外分泌腺受累及继发其他系统受累的比例更高。pSS组的MRI大多数呈双侧腮腺信号不均改变，T1WI序列呈弥漫性分布脂肪信号，FS-T2WI序列呈相应区域低信号，以及MRS的3Dspac序列可见多个高信号强度区域，即弥漫性腮腺末梢导管扩张。非SS组的MRI及MRS图像基本呈信号均匀分布，未见明显腮腺主导管及末梢导管扩张，只有少数患者存在散在脂肪信号分布和末梢导管扩张现象。根据腮腺脂肪沉积及导管扩张程度进行MR分级，发现当MRI分级≥Ⅱ级或MRS分级≥Ⅱ级时，其诊断pSS达到最佳的诊断效能。<br>　　2.唇腺活检、MRI、MRS、MRI+MRS在pSS诊断中的敏感度分别为64.8％、78.4％、74.4％、84.1％;特异度分别为93.9％、84.8％、87.9％、81.3％;约登指数分别为0.587、0.632、0.623、0.654;以及ROC曲线下面积(AUC)分别为0.794(95％CI:0.730～0.858)、0.816(95％CI:0.751～0.882)、0.811(95％CI:0.747～0.876)、0.846(95％CI:0.791～0.901)，AUC与0.5相比差异均有统计学意义(P＜0.001)。进一步对比各项之间的AUC发现:单项检查之间的AUC比较，差异无统计学意义(P＞0.05);而单项检查与MRI+MRS两者联合应用时的AUC比较，差异具有统计学意义(P＜0.05)。唇腺活检+MRI、唇腺活检+MRS、唇腺活检+MRI+MRS诊断pSS的敏感度分别为79.6％、76.8％、86.3％;特异度分别为85.2％、86.9％、88.9％;约登指数分别为0.648、0.637、0.752;AUC分别为0.838(95％CI:0.786～0.886)、0.828(95％CI:0.775～0.872)、0.882(95％CI:0.819～0.928)。各项组合之间的AUC比较差异均无统计学意义(P＞0.05)，而唇腺活检+MRI+MRS联合应用与单项检查的AUC比较差异具有统计学意义(P＜0.05)。<br>　　3.MRI脂肪浸润程度分级、MRS导管扩张程度分级与病程均呈正相关(r=0.632，P＜0.001;r=0.492，P＜0.001)，与唇腺病理分级也呈正相关(r=0.651，P＜0.001;r=0.536，P＜0.001)，但与ESSDAI无显著相关性(P＞0.05)。MRI分级、MRS分级与口干症状VAS评分均呈正相关(r=0.420，P＜0.001;r=0.646，P＜0.001)，与静态唾液流率呈负相关(r=-0.855，P＜0.001;r=-0.954，P＜0.001)。另外，MRI分级、MRS分级对诊断腮腺病变的一致性较差(Kappa=0.253。P＜0.001)。<br>　　4.多因素logistic回归分析显示，抗SSA/Ro抗体阳性(OR=13.032，95％CI:4.301～39.489)、ANA滴度≥1∶320(OR=3.738，95％CI:1.470～9.501)、MRI提示腮腺脂肪沉积(OR=6.027，95％CI:2.183～16.642)、MRS提示末梢导管扩张(OR=6.369，95％CI:2.160～18.777)是pSS发生的独立预测因子(P＜0.05)。基于上述4个指标构建列线图预测模型，校正曲线提示实际发生概率与预测发生概率之间具有较好的一致性，C-index为0.906，提示该预测模型的区分能力较好。H-L拟合优度检验显示x2=7.400，P=0.494，提示该模型拟合效果较好。ROC曲线提示预测模型在最佳临界值条件下的敏感性为92.6％，特异度为70.8％，AUC为0.906(95％CI:0.878-0.932，P＜0.001)，说明该模型具有较好的预测效能。而2016年ACR/EULAR标准的敏感性为90.2％，特异度为89.1％，AUC为0.930(95％CI:0.921-0.967，P＜0.001)。<br>　　结论<br>　　1.常规MRI及MRS联合应用，当其分级均≥Ⅱ级时，可显著提升pSS的诊断效能，为现有诊断手段的重要补充，可作为pSS早期诊断和腺体功能评估的常规影像学检查之一。<br>　　2.基于抗SSA/Ro抗体、ANA滴度、MRI及MRS形态学建立的列线图预测模型，能够理想地预测pSS的发生风险。