MRI定量参数联合血清HE4构建的logistic回归模型对子宫内膜样腺癌病理分级的预测价值.pdf

作者单位:新疆石河子,石河子大学医学院第一附属医院C T/MR I室作者简介:岳晓宁(),女,山东菏泽人,硕士研究生,住院医师,主要从事腹部及盆腔影像诊断工作.通讯作者:王成伟,E m a i l:q q c o m基金项目:石河子大学医学院第一附属医院青年基金项目(QN )腹部影像学MR I定量参数联合血清HE 构建的l o g i s t i c回归模型对子宫内膜样腺癌病理分级的预测价值岳晓宁,贺小玉,张亚婷,王成伟【摘要】目的:应用l o g i s t i c回归分析评估动态增强MR I(D C E MR I)半定量参数、表观扩散系数(A D C)值联合血清人附睾蛋白(HE)水平对子宫内膜样腺癌(E A C)病理分级的诊断价值.方法:回顾性搜集 例E A C患者 年龄 岁,平均()岁 的临床和影像资料.所有患者术前行 T盆腔MR I检查(包括TW I、TW I、DW I、D C E)及血清HE 检测.对D C E MR I及DW I图像分别进行后处理,测量病灶的正性增强积分(P E I)、最大上升斜率(M S I)、达峰时间(T T P)、最大下降斜率(M S D)和A D C值.根据肿瘤分化程度,将E A C分成高级别组(G)和低级别组(G G),比较两组间各项MR I后处理参数及血清HE 水平,将差异有统计学意义的参数纳入二元l o g i s t i c回归分析并建立联合诊断模型,并应用R O C曲线分析各单一有效参数及联合诊断模型对E A C病理分级的诊断效能.结果:A D C、P E I、M S I值及血清HE 水平在高级别组与低级别组E A C之间的差异具有统计学意义(P ).A D C、P E I、M S I值及血清HE 水平预测高级别E A C的R O C曲线下面积(AU C)分别为 、和 ;这项指标建立的联合诊断模型预测高级别E A C的AU C为 ,敏感度为 ,特异度为 ,且其诊断效能优于P E I、M S I值及血清HE 水平(Z 、,均P ).结论:D C E MR I半定量参数、A D C及血清HE 水平可以用来术前预测高级别E A C,MR I多参数联合血清HE 水平建立的联合模型可进一步提高预测效能.【关键词】子宫内膜样腺癌;肿瘤分级;磁共振动态增强成像;扩散加权成像;人附睾蛋白;诊断效能【中图分类号】R ;R 【文献标志码】A【文章编号】()D O I:/j c n k i 开放科学(资源服务)标识码(O S I D):T h ep r e d i c t i v e v a l u eo f a l o g i s t i c r e g r e s s i o nm o d e l c o n s t r u c t e db yc o m b i n i n gMR Iq u a n t i t a t i v ep a r a m e t e r sw i t hs e r u mH E f o rp a t h o l o g i c a lg r a d i n go fe n d o m e t r i o i da d e n o c a r c i n o m aYU EX i a o n i n g,HEX i a o y u,Z HANGY a t i n g,e t a l D e p a r t m e n to fC Ta n dMR I,X i n j i a n g ,C h i n a【A b s t r a c t】O b j e c t i v e:T o i n v e s t i g a t e t h ev a l u eo fd y n a m i ce n h a n c e dm a g n e t i cr e s o n a n c e i m a g i n g(D C E MR I)s e m i q u a n t i t a t i v ep a r a m e t e r s,a p p a r e n td i f f u s i o nc o e f f i c i e n t(A D C)v a l u ec o m b i n e dw i t hh u m a ne p i d i d y m i sp r o t e i n(HE)l e v e l i np r e d i c t i n g t h ep a t h o l o g i c a l g r a d eo f e n d o m e t r i o i da d e n o c a r c i n o m a(E A C)b yl o g i s t i cr e g r e s s i o n M e t h o d s:T h ec l i n i c a la n dMRi m a g i n gd a t ao f p a t i e n t sw i t hE A Cm e a n:()y e a r s,r a n g e:y e a r s)w e r e r e t r o s p e c t i v e l yc o l l e c t e d A l l p a t i e n t su n d e r w e n tp e l v i cMR I s c a n n i n g(i n c l u d i n gTW I,TW I,DW I a n dD C E MR I)a t a TMRs c a n n e r a n ds e r u m HE d e t e c t i o nb e f o r es u r g e r y T h ep o s i t i v ee n h a n c e m e n t i n t e g r a l(P E I),m a x i m u ms l o p eo f i n c r e a s e(M S I),t i m e t op e a k(T T P),m a x i m u ms l o p eo f d e c r e a s e(M S D)a n dA D Cv a l u e sw e r eo b t a i n e db yp o s t p r o c e s s i n go fD C Ea n dDW I i m a g e s r e s p e c t i v e l y E A Cw a sd i v i d e d i n t oh i g h g r a d eg r o u p(G)a n dl o w g r a d eg r o u p(G G)a c c o r d i n g t o t h ed e g r e eo f d i f f e r e n t i a t i o n B yc o m p a r i n gMR Ip o s t p r o c e s s i n gp a r a m e t e r sa n ds e r u m HE l e v e l sb e t w e e nt h e t w og r o u p s,p a r a m e t e r sw i t hs t a t i s t i c a l l ys i g n i f i c a n td i f f e r e n c e sw e r e i n c l u d e d i nb i n a r yl o g i s t i cr e g r e s s i o na n a l y s i sa n dac o m b i n e dd i a g n o s i sm o d e lw a se s t a b l i s h e d,a n dr e c e i v e ro p e r a t i n gc h a r a c t e r i s t i c(R O C)c u r v ew a su s e dt oa n a l y z et h ed i a g n o s t i ce f f i c a c yo f s i n g l ee f f e c t i v ep a r a m e t e r a n d t h e c o m b i n e dd i a g n o s i sm o d e l f o rE A Cp a t h o l o g i c a l g r a d i n g 放射学实践 年月第 卷第期R a d i o lP r a c t i c e,A u g ,V o l ,N o R e s u l t s:T h e r ew e r es i g n i f i c a n td i f f e r e n c e s i nA D Cv a l u e s,P E I,M S Ia n dHE b e t w e e nh i g h g r a d ea n dl o w g r a d e(P )T h ea r e au n d e r t h ec u r v e(AU C)o fA D C,P E I,M S I a n dHE f o r t h ed i a g n o s i so fh i g h g r a d eE A Cw e r e ,a n d ,r e s p e c t i v e l y T h ec o m b i n e dd i a g n o s t i cm o d e le s t a b l i s h e db yt h e s e f o u r i n d i c a t o r sp r e d i c t e dt h a t t h eAU Co fh i g h g r a d eE A Cw a s ,t h es e n s i t i v i t yw a s ,a n dt h es p e c i f i c i t yw a s ,a n d i t sd i a g n o s t i ce f f i c i e n c yw a sb e t t e r t h a nP E I,M S Iv a l u ea n ds e r u m HE(Z ,a n d ,a l lP )C o n c l u s i o n:D C E MR Is e m i q u a n t i t a t i v ep a r a m e t e r s,A D Cv a l u ea n ds e r u m HE l e v e l sc a nb eu s e df o rp r e o p e r a t i v ep r e d i c t i o no fh i g h g r a d eE A C,a n dt h ec o m b i n e dm o d e l e s t a b l i s h e db yMR Im u l t i p a r a m e t e r sa n ds e r u m HE l e v e lc a nf u r t h e r i m p r o v e t h ep r e d i c t i o ne f f i c i e n c y【K e yw o r d s】E n d o m e t r i o i da d e n o c a r c i n o m a;N e o p l a s m g r a d i n g;D y n a m i ce n h a n c e d m a g n e t i cr e s o n a n c e i m a g i n g;D i f f u s i o nw e i g h t e d i m a g i n g;H u m a ne p i d i d y m i sp r o t e i n;D i a g n o s t i ce f f i c a c y子宫内膜癌(e n d o m e t r i a lc a r c i n o m a,E C)是发达国家最常见的妇科肿瘤,在中国妇科恶性肿瘤中,E C的发病率仅次于宫颈癌,且其发病率及死亡率有逐年上升的趋势 .按组织病理学特点可将E C分为子宫内膜样腺癌(e n d o m e t r i o i da d e n o c a r c i n o m a,E A C)、浆液性癌、黏液样癌、透明细胞癌、鳞状细胞癌、混合性癌和未分化癌,其中 以上为E A C;根据肿瘤分化程度,可将E A C分为级:高分化(G)、中分化(G)和低分化(G).E C的治疗方法以全子宫加双附件切除术及系统性淋巴结清除术为主,放疗和化疗是常用的辅助治疗方式.研究表明,高危(G)较低危(G G)E C患者发生淋巴结转移的概率更大.年欧洲医学肿瘤学会建议对高危(G,肌层侵犯)E C患者应进行系统性盆腔及主动脉旁淋巴结清除,而低危(G G,肌层侵犯)患者不宜行淋巴结清扫术.因此,术前准确判断E C的病理分级,对制订个体化的治疗方案,避免过度手术具有重要的临床价值.人附睾蛋白(h u m a ne p i d i d y m i sp r o t e i n,HE)是近年来诊断E C的新型肿瘤标志物,研究表明HE 水平与E C的严重程度相关,可用于辅助E C分期及预测淋巴结转移.但肿瘤标志物不能反映肿瘤浸润、转移的部位及范围,需联合有效的影像学方法进行肿瘤的定位和分期.DW I是一种功能MR I序列,能够测量水分子在生物组织中的自由扩散运动.动态对比增强磁共振成像(d y n a m i cc o n t r a s te n h a n c e dMR I,D C E MR I)通过使用对比剂能可视化血管完整性,从而监测肿瘤的微灌注环境并反映其生物学行为 .目前,尚未发现D C E MR I半定量参数联合血清HE 评估E C病理分级的研究.因此,本研究通过回顾分析 例E A C患者的临床和影像资料,旨在研究D C E MR I半定量参数、表 观 扩 散 系 数(a p p a r e n td i f f u s i o nc o e f f i c i e n t,A D C)及血清HE 水平与E A C病理分级的关系,并评估MR I定量、半定量参数联合肿瘤标志物HE 对高级别E A C的预测价值.材料与方法 临床资料本回顾性研究经本院伦理委员会审批通过,无需患者知情同意.回顾性搜集 年月 年 月于我院经手术病理证实为原发性E C患者的病例资料.纳入标准:在我院行全子宫及附件切除术,术后病理证实为E A C;术前行盆腔MR I检查和血清HE 检测.排除标准:病灶太小(最大径 c m),无法准确勾画R O I;图像质量欠佳,有明显伪影,不能满足诊断要求;合并其它恶性肿瘤;术前行放、化疗等辅助治疗.所有患者在术前一周内空腹采集静脉血m L置于真空管中,取血样离心分离血清,采用化学发光免疫分析法(C L I A)测定血清HE 水平.手术病理切片均由本院位病理科医师共同评估,依据 年国际妇产科联盟(I n t e r n a t i o n a lF e d e r a t i o no fG y n e c o l o g ya n dO b s t e t r i c s,F I G O)分级方法将E A C分为高分化(G)、中分化(G)和低分化(G),将G、G 归为低级别组,G 为高级别组.MR I扫描方法使用G ED i s c o v e r yMR T磁共振扫描仪和通道体部相控阵表面线圈,所有患者行盆腔常规MR I序列及D C E MR I扫描.检查前需禁食h,患者取仰卧位、足先进的方式进行扫描,扫描序列和参数如下.横轴面压脂F S E TW I:T R m s,T E m s,层厚 mm,层间距 mm,矩阵 ;横轴面F S E TW I:T R m s,T E m s,层厚 mm,层间距 mm,矩阵 ;矢状面和冠状 面F S E TW I:T R m s,T E m s,层 厚 mm,层间距 mm,矩阵 ;横轴面放射学实践 年月第 卷第期R a d i o lP r a c t i c e,A u g ,V o l ,N o 图患者女,岁,低级别E A C.a)横轴面TW I示子宫内膜增厚(箭);b)DW I(b s/mm)示病灶呈高信号;c)A D C伪彩图,病灶(R O I)的A D C值为 mm/s;d)D C E MR I图像,示病灶呈轻度强化;e)P E I伪彩图,病灶(R O I)的P E I值为 ;f)M S I伪彩图,病灶(R O I)的M S I值为 .DW I采用S E E P I序列:b值取及 s/mm,T R m s,T E m s,层厚 mm,层间距 mm,矩阵 ;横轴面D C E MR I采用肝脏三维容积快速成像(l i v e ra c q u i s i t i o n w i t hv o l u m ea c c e l e r a t i o n,L AVA)序列:T R m s,T EM i nF u l l,层厚 mm,层间距 mm,矩阵 ;第一期扫描结束时使用高压注射器经肘静脉注射对比剂G d D T P A,剂量 mm o l/k g,流率 m L/s,随后立即用 m L的生理盐水冲管,共扫描个时相,每个时相扫描时间为 s.图像分析将原始数据导入G EA DW 工作站,由两位具有年以上影像诊断经验的放射科医师采用双盲法共同阅片,利用F u n c t o o l后 处理软件对 常 规DW I和D C E MR I图像进行后处理.参照TW I等常规序列的图像,选取肿瘤最大层面,在肿瘤实性部分沿着其边缘手动勾画R O I,R O I的面积要大于肿瘤截面积的/,尽量避开囊变、坏死、出血和血管区域,即可获得DW I序列的定量参数即A D C值,以及D C E MR I序列的半 定 量 参 数,包 括 正 性 增 强 积 分(p o s i t i v ee n h a n c e m e n t i n t e g r a l,P E I)、达 峰 时 间(t i m et op e a k,T T P)、最 大 上 升 斜 率(m a x i m u m s l o po fi n c r e a s e,M S I)和最大下降斜率(m a x i m u ms l o po fd e c r e a s e,M S D),每项参数取两位测量者的平均值(图、).统计学分析使用S P S S 和M e d C a l c 统计软件.采用组内相关系数(i n t r a c l a s sc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t,I C C)评估两位医师测量的各项参数值(A D C及D C E MR I半定量参数)的一致性.采用检验或F i s h e r确切概率法对定性资料进行组间比较.采用S h a p i r o W i l k检验对定量资料进行正态性检验,对满足正态分布者以均数标准差表示,并采用独立样本t检验比较高、低级别E A C组之间各项参数值的差异;不满足正态分布者以中位数(上、下四分 位数)表 示,采用M a n n Wh i t n e yU检 验 比 较 各 项 参 数 在 高、低 级 别E A C组之间的差异.以组间比较差异有统计学意义的参数作为自变量进行二元l o g i s t i c回归分析,筛选出高级别E A C的独立预测因素.采用受试者工作特征(r e c e i v e ro p e r a t i n gc h a r a c t e r i s t i c,R O C)曲线和曲线下面积(a r e au n d e rt h ec u r v e,AU C)来评价差异有统计学意义的参数对高级别E A C的诊断效能,采用D e L o n g检验比较各项 参数AU C的 差 异.以P 为差异有统计学意义.结果 病理结果 例E A C患者中,G 例,G 例,G 例.患者的年龄为 岁,平均()岁;其中,低级别组为()岁,高级别组为()岁,差异具有统计学意义(P ).肌层侵犯深度/者 例,肌层侵犯深度/者 例;有宫颈间质浸润者 例,无宫颈间质浸润者 例;肌层侵犯深度和是否有宫颈间质浸润在高级别组与低级别组之间的差异均具有统计学意义(P ),详见表.放射学实践 年月第 卷第期R a d i o lP r a c t i c e,A u g ,V o l ,N o 图患者,女,岁,高级别E A C.a)横轴面TW I示子宫内膜增厚(箭);b)DW I(b s/mm)示病灶呈高信号;c)A D C伪彩图,病灶(R O I)的A D C值为 mm/s;d)D C E MR I图像,示病灶呈轻度强化;e)P E I伪彩图,病灶(R O I)的P E I值为 ;f)M S I)伪彩图,病灶(R O I)的M S I值为 .表高级别组与低级别组MR I参数及血清HE 的比较指标低级别组高级别组t值P值A D C/mm/s P E I T T P/s M S I M S D HE/p m o l/L 表高级别组与低级别组病理特征的比较/例指标低级别组高级别组值P值肌层侵犯深度 /宫颈间质浸润 有 无 观察者间的一致性两位医师测量的各项MR I参数值之间均具有良好的一致性,A D C、P E I、T T P、M S I和M S D值的I C C值分别为 、和 (均P ).不同病理分级E A C的MR I参数和血清HE 水平的比较不同病理分级E A C的MR I参数和血清HE 水平的比较结果详见表.MR I参数中的A D C、P E I及M S I值在高、低级别E A C组之间的差异具有统计学意义(P );高级别组的A D C值小于低级别组,而高级别组的P E I和M S I值明显大于低级别组.不同病理分级间M S D和T T P值的差异不具有统计学意义(P ).高级别与低级别之组间血清HE 水平的差异具有统计学意义(P ).L o g i s t i c回归分析和R O C曲线分析将单因素分析中有统计学差异的参数进一步行多因素l o g i s t i c回归分析,结果见表.A D C、P E I及血清HE 水平是预测高级别E A C的独立影响因素.R O C曲线分析结果见表、和图.分析结果显示:单一参数A D C、P E I、M S I及HE 水平预测高级别E A C的曲线下面积(a r e au n d e r t h ec u r v e,AU C)分别为 、及 .与P E I、M S I和血清HE 相比,A D C值预测高级别E A C的AU C较大,但差异无统计学意义(Z 、,P 、).在逐步l o g i s t i c回归分析的基础上,联合上述四个单一参数建立的联合诊断模型预测高级别E A C的AU C为 ,诊断效能优于P E I、M S I及HE 水平,差异均具有统计学差异(Z ,P ;Z ,P ;Z ,P );与A D C的 差 异 无 统 计 学 意 义(Z ,P ).放射学实践 年月第 卷第期R a d i o lP r a c t i c e,A u g ,V o l ,N o 表各项参数预测高级别EA C的多因素l o g i s t i c回归分析结果变量回归系数标准误W a l d值P值O R值(C I)年龄 ()A D C ()P E I ()M S I ()HE ()表MR I有效参数及血清HE 水平预测高级别EA C的效能指标参数截断值AU C(C I)P值敏感度特异度A D C mm/s ()P E I ()M S I ()HE p m o l/L ()联合参数 ()图MR I参数、血清HE 水平及联合模型预测高级别E A C的R O C曲线,以联合模型的AU C最大,预测效能最优.讨论D C E MR I和DW I的一个重要优势是能够定量分析与肿瘤预后相关的组织病理学特征,如淋巴血管间隙浸润(l y m p hv a s c u l a rs p a c e i n v a s i o n,L V S I)和肿瘤分级.目前,D C E MR I半定量参数在乳腺癌、直肠癌、软组织肉瘤和甲状腺肿瘤等肿瘤性病变的病理特征和治疗方面的价值已有较多研究 ,但关于D C E MR I半定量参数评估E C病理特征方面的研究还较少,进一步联合病理参数来预测E C的研究更少,我们目前只检索到 年张虎等 关于MR I参数联合糖类抗原 (c a n c e ra n t i g e n ,C A )评估E A C病理分级的研究.本研究中仅纳入了E A C患者,并将E A C分为低级别(G G)组和高级别(G)组,高级别组的P E I和M S I值均显著大于低级别组,差异有统计学意义(P ).P E I代表增强过程中流入R O I内的血液容积总量;M S I反映微血管血液流入的速度,是反映血流量的直接指标;M S D反映微血管内血液流出的速度,与血管通透性有关;T T P反映血管阻力,与血容量及血流量均有关.理论上,肿瘤的生长依赖于血管,肿瘤的恶性程度越高,细胞增殖越快,肿瘤的新生血管就越丰富,因为新的血管系统可以为癌细胞提供充足的营养和氧气.另一项研究结果表明血管内皮生长因子(V E G F D、V E G F )会随着肿瘤级别的升高而增加.故我们推测高级别肿瘤(G)会产生更多的,形成大量不成熟的微血管,使得肿瘤组织局部灌注增加,故高级别E A C强化程度较高,其P E I和M S I值高于低级别(G G)E A C.这与国内部分学者的研究结果一致,.另外,我们发现E A C不同病理分级之间M S D值的差异无统计学意义(P ),然而,佟晶等 回顾性分析 例宫颈癌患者的资料,发现M S D值与宫颈癌病理分级呈负相关(r ,P ),我们分析可能与宫颈癌相比,E A C具有更低的微血管密度.另外,T T P与E A C的分化程度无显著相关性(P ),这与I p p o l i t o等 的两项研究 结 果 基 本 一 致.综 上 所 述,我 们 认 为D C E MR I半定量参数对评估E A C的病理分级有较大价值.目前,A D C值评估E C病理分级的的价值仍存在争议.B e r e b y K a h a n e等 的研究结果显示A D C值在不同E C病理分级之间无显著差异,不同组织学分级的A D C值有明显的重叠.但N o u g a r e t等基于肿瘤体积的A D C值及A D C直方图分析发现A D C值能够预测E C的病理分级.在本研究中,高级别E A C组的A D C值明显低于低级别组,肿瘤分化程度越低,A D C值越小,与多项研究的结论一致 .可能高级别肿瘤具有更高的细胞密度,减小了细胞外空间水分放射学实践 年月第 卷第期R a d i o lP r a c t i c e,A u g ,V o l ,N o 子的扩散,另外肿瘤细胞的异质性也可能导致细胞内水分子扩散受限,这也是高级别与低级别E C之间A D C值存在差异的原因.研究发现HE 在超过 的E C中过表达,而且HE 诊断E C的敏感度和特异度优于C A .越来越多的研究结果表明血清HE 水平与E C预后不良的高危因素(组织学类型、F I G O分期、肌层侵犯、淋巴结转移)之间具有相关性,然而HE 与肿瘤分级的相关性仍有很大的争议.本组数据 显示高级别E A C的血清HE 水平明显高于低级别E A C,差异具有统计学意义(P ),这与R a j a d e v a n等 和A b b i n k等 的研究结果一致.以往的研究主要采用MR I参数或者血清HE 水平单一指标来预测E C的病理特征,本研究中联合多项MR I参数与血清HE 水平对E A C的病理分级进行评估,结果显示A D C的AU C高于P E I、M S I和血清HE 水平,但差异无统计学意义(P ),但提示与D C E MR I半定量参数和HE 相比较,A D C值可能是更有优势的一个参数.此外,与单独使用P E I、M S I及血清HE 预测E A C病理分级相比,联合MR I有效参数及血清HE 进行l o g i s t i c回归所构建的联合预测模型可明显提高对高级别E A C的诊断效能,提示将影像学检查和血清HE 水平相结合,可更准确地预测高级别E A C,从而为临床个体化治疗提供参考依据.然而,联合模型与单独使用A D C值相比,预测高级别E A C的AU C的差异无统计学意义(P ),这表明A D C值也可以较好地评估E A C的病理分级,但需要更大的样本量来进一步验证.此外,本研究中对纳入的E A C患者的其他临床病理特征进行分析,发现高级别E A C较低级别E A C更容易侵犯子宫深肌层及发生宫颈间质浸润(P ).肿瘤对肌层侵犯的深度及是否有宫颈间质浸润也会影响MR I参数值的大小,虽然我们无法在术前评估肿瘤病理分级时明确并排除这种影响,但对于A D C值低于阈值、P E I高于阈值的可疑高级别E C患者,临床医师在制定其治疗方案时应更为慎重.本研究存在一定的局限性:这是一项回顾性研究,样本量相对较小.未包括非子宫内膜样癌(如浆液性癌、透明细胞癌及癌肉瘤等);由于目前的研究结果显示E C缺乏特异的肿瘤标志物,故随着研究的深入,未来可能会联合多种肿瘤标志物来预测E C的病理特征.综上所述,D C E MR I半定量参数、A D C及血清HE 可用于预测E C A的病理分级,而且与单个参数相比,MR I有效参数联合血清HE 具有更好的诊断效能,有助于E A C患者术前最佳治疗方案的选择.参考文献:S i e g e lR L,M i l l e rK D,J e m a lA C a n c e rs t a t i s t i c s,J C A,():中国抗癌协会妇科肿瘤专业委员会子宫内膜癌诊断与治疗指南(年版)J中国癌症杂志,():V a r g a sR,R a u h H a i nJ A,C l e mm e rJ,e ta l T u m o rs i z e,d e p t ho fi n v a s i o n,a n dh i s t o l o g i cg r a d ea sp r o g n o s t i c f a c t o r so f l y m p hn o d ei n v o l v e m e n t i ne n d o m e t r i a l c a n c e r:AS E E Ra n a l y s i sJ G y n e c o lO n c o l,():C o l o m b oN,C r e u t z b e r gC,Am a n tF,e ta l E S MO E S G O E S T R Oc o n s e n s u sc o n 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p l a w s k iM,D z i o b e kK,Z m a r z8130923 0yN,e ta l E x p r e