Современные возможности текстурного анализа КТ-изображений в диагностике феохромоцитом: связь с клинико-лабораторными и патоморфологическими данными

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Исследовать наличие статистически значимых взаимосвязей между клинико-лабораторными характеристиками и признаками изображений компьютерной томографии (КТ) с контрастным усилением (КУ), а также оценить возможности прогноза по клинико-лабораторным данным и данным изображений КТ с КУ разделения на группы согласно шкале PASS.

Материалы и методы. Проведен ретроспективный анализ предоперационных изображений четырехфазного КТ с КУ 230 пациентов с патоморфологически верифицированным диагнозом «феохромоцитома/параганглиома» (ФХЦ/ПГ). В качестве клинических проявлений оценивались наличие и длительность артериальной гипертензии, нарушений углеводного обмена и дислипидемии. Первым этапом проведен сравнительный и корреляционный анализ между гормональными показателями и КТ с КУ. Вторым этапом при анализе морфологических характеристик пациенты разделены на 2 группы: с баллами по шкале PASS<4 (n=155) и PASS≥4 (n=56), проведен логистический регрессионный анализ для определения возможности прогноза группы по клинико-лабораторным данным и характеристикам изображений КТ с КУ.

Результаты. ФХЦ/ПГ с изолированным норметанефриновым типом секреции статистически значимо копят больше контрастного вещества в артериальную и венозную фазы исследования (p<0,001) по сравнению с другими типами секреции. В результате корреляционного анализа выявлены статистически значимые положительные умеренные корреляции между уровнем норметанефрина крови и объемом функционирующей опухолевой ткани без зон распада, а также отрицательная умеренная корреляция между уровнем метанефрина крови и максимальной плотностью в венозную фазу исследования, процентом венозного накопления контраста и 90-м перцентилем рентгеновской плотности функционирующей ткани опухоли в венозную фазу КТ. Также обнаружена статистически значимая связь между наличием/отсутствием некрозов и размерами образования (p<0,001), структурой и размерами образования (p=0,004). При анализе возможных корреляций между лабораторными показателями, инструментальными данными и клиническими проявлениями (артериальная гипертензия, нарушения углеводного обмена, дислипидемия и атеросклероз брахиоцефальных артерий) статистически значимых корреляций не выявлено. Характеристики изображений КТ позволяют спрогнозировать разделение на группы согласно шкале PASS с AUC 0,647 (95% доверительный интервал 0,471–0,797), чувствительностью 0,923 (0,727–1,000), специфичностью 0,400 (0,250–0,548), PPV 0,333 (0,176–0,500), NPV 0,941 (0,800–1,000).

Заключение. ФХЦ/ПГ является гетерогенной патологией с различными клиническими, гормональными и радиологическими характеристиками, связанными с патоморфологическими данными (шкала PASS).

Об авторах

Наталья Викторовна Тарбаева

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: ntarbaeva@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0001-7965-9454

канд. мед. наук, врач-рентгенолог, зав. отд-нием компьютерной и магнитно-резонансной томографии

Россия, Москва

Алмаз Вадимович Манаев

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России; ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ“»

Email: ntarbaeva@inbox.ru
ORCID iD: 0009-0003-8035-676X

мед. физик, аспирант

Россия, Москва; Москва

Анастасия Шевэ

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России

Email: ntarbaeva@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0001-5592-4794

канд. мед. наук, врач-эндокринолог

Россия, Москва

Дмитрий Германович Бельцевич

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России

Email: ntarbaeva@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0001-7098-4584

д-р мед. наук, гл. науч. сотр.

Россия, Москва

Лилия Сергеевна Урусова

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России

Email: ntarbaeva@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0001-6891-0009

д-р мед. наук, зав. отд-нием фундаментальной патоморфологии

Россия, Москва

Аминат Канаматовна Эбзеева

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России

Email: ntarbaeva@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-3951-4338

клин. ординатор

Россия, Москва

Анна Александровна Рослякова

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России

Email: ntarbaeva@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-1857-5083

врач-эндокринолог

Россия, Москва

Галина Афанасьевна Мельниченко

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России

Email: ntarbaeva@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-5634-7877

акад. РАН, д-р мед. наук, проф., зав. каф. клинической эндокринологии Института высшего и дополнительного профессионального образования, зам. дир. Центра по научной работе

Россия, Москва

Наталья Георгиевна Мокрышева

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России

Email: ntarbaeva@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-9717-9742

акад. РАН, д-р мед. наук, проф., зав. каф. персонализированной и трансляционной медицины, дир.

Россия, Москва

Список литературы

  1. Lenders JW, Duh QY, Eisenhofer G, et al. Pheochromocytoma and paraganglioma: an endocrine society clinical practice guideline. J Clin Endocrinol Metab. 2014;99(6):1915-42. doi: 10.1210/jc.2014-1498
  2. Kiriakopoulos A, Giannakis P, Menenakos E. Pheochromocytoma: a changing perspective and current concepts. Ther Adv Endocrinol Metab. 2023;14:20420188231207544. doi: 10.1177/20420188231207544
  3. Lloyd R, Osamura R, Kloppel G, Rosai J. WHO classification of tumours of endocrine organs. 4th ed. Lyon: International Agency for Research on Cancer, 2017.
  4. WHO Classification of Tumours Editorial Board. Endocrine and neuroendocrine tumours. Vol. 8. 5th ed. Lyon: International Agency for Research on Cancer; 2022. Available at: https://tumourclassification.iarc.who.int. Accessed: 22.01.2025.
  5. Nölting S, Bechmann N, Taieb D, et al. Personalized management of pheochromocytoma and paraganglioma. Endocr Rev. 2022;43(2): 199-239. doi: 10.1210/endrev/bnab019
  6. Snezhkina A, Pavlov V, Dmitriev A, et al. Potential biomarkers of metastasizing paragangliomas and pheochromocytomas. Life (Basel). 2021;11(11):1179. doi: 10.3390/life11111179
  7. Thompson LD. Pheochromocytoma of the adrenal gland scaled score (PASS) to separate benign from malignant neoplasms: a clinicopathologic and immunophenotypic study of 100 cases. Am J Surg Pathol. 2002;26(5):551-66. doi: 10.1097/00000478-200205000-00002
  8. Kimura N, Takayanagi R, Takizawa N, et al. Pathological grading for predicting metastasis in phaeochromocytoma and paraganglioma. Endocr Relat Cancer. 2014;21:405-14. doi: 10.1530/ERC-13-0494
  9. Pierre C, Agopiantz M, Brunaud L, et al. COPPS, a composite score integrating pathological features, PS100 and SDHB losses, predicts the risk of metastasis and progression-free survival in pheochromocytomas/paragangliomas. Virchows Arch. 2019;474(6):721-34. doi: 10.1007/s00428-019-02553-5
  10. Cho YY, Kwak MK, Lee SE, et al. A clinical prediction model to estimate the metastatic potential of pheochromocytoma/paraganglioma: ASES score. Surgery. 2018;164(3):511-17. doi: 10.1016/j.surg.2018.05.001
  11. Wachtel H, Hutchens T, Baraban E, et al. Predicting metastatic potential in pheochromocytoma and paraganglioma: a comparison of PASS and GAPP scoring systems. J Clin Endocrinol Metab. 2020;105(12): e4661-70. doi: 10.1210/clinem/dgaa608
  12. Stenman A, Zedenius J, Juhlin CC. The value of histological algorithms to predict the malignancy potential of pheochromocytomas and abdominal paragangliomas: a meta-analysis and systematic review. Cancers (Basel). 2019;11(2):225. doi: 10.3390/cancers11020225
  13. Aygun N, Uludag M. Pheochromocytoma and Paraganglioma: From Epidemiology to Clinical Findings. Sisli Etfal Hastan Tip Bul. 2020;54(2):159-68. doi: 10.14744/SEMB.2020.18794
  14. Buitenwerf E, Korteweg T, Visser A, et al. Unenhanced CT imaging is highly sensitive to exclude pheochromocytoma: A multicenter study. Eur J Endocrinol. 2018;5(178):431-7. doi: 10.1530/EJE-18-0006
  15. Canu L, Van Hemert JAW, Kerstens MN, et al. CT Characteristics of Pheochromocytoma: Relevance for the Evaluation of Adrenal Incidentaloma. J Clin Endocrinol Metab. 2019;104(2):312-8. doi: 10.1210/jc.2018-01532
  16. Falhammar H, Kjellman M, Calissendorff J. Initial clinical presentation and spectrum of pheochromocytoma: A study of 94 cases from a single center. Endocr Connect. 2018;7:186-92. doi: 10.1530/EC-17-0321
  17. Guerrero MA, Schreinemakers JM, Vriens MR, et al. Clinical spectrum of pheochromocytoma. J Am Coll Surg. 2009;209:727-32. doi: 10.1016/j.jamcollsurg.2009.09.022
  18. Eisenhofer G, Lenders JW, Goldstein DS, et al. Pheochromocytoma catecholamine phenotypes and prediction of tumor size and location by use of plasma free metanephrines. Clin Chem. 2005;51:735-44. doi: 10.1373/clinchem.2004.045484
  19. Ohara N, Uemura Y, Mezaki N, et al. Histopathological analysis of spontaneous large necrosis of adrenal pheochromocytoma manifested as acute attacks of alternating hypertension and hypotension: a case report. J Med Case Rep. 2016;10(1):279. doi: 10.1186/s13256-016-1068-3
  20. Mohamed HA, Aldakar MO, Habib N. Cardiogenic shock due to acute hemorrhagic necrosis of a pheochromocytoma: a case report and review of the literature. Can J Cardiol. 2003;19:573-6.
  21. Amar L, Baudin E, Burnichon N, et al. Succinate dehydrogenase B gene mutations predict survival in patients with malignant pheochromocytomas or paragangliomas. J Clin Endocrinol Metab. 2007;92(10):3822-8. doi: 10.1210/jc.2007-0709
  22. Turkova H, Prodanov T, Maly M, et al. Characteristics and outcomes of metastatic SDHB and sporadic pheochromocytoma/paraganglioma: an National Institutes of Health study. Endocr Pract. 2016;22(3):302-14. doi: 10.4158/EP15725.OR
  23. Юкина М.Ю., Трошина Е.А., Бельцевич Д.Г., и др. Феохромоцитома/параганглиома: клинико-генетические аспекты. Проблемы эндокринологии. 2013;59(3):19-26 [Iukina MIu, Troshina EA, Bel'tsevich DG, et al. Pheochromocytoma/paraganglioma: clinical and genetic aspects. Problems of Endocrinology. 2013;59(3):19-26 (in Russian)].
  24. Gild ML, Do K, Tsang VHM, et al. Pheochromocytoma in MEN2. Recent Results. Cancer Res. 2025;223:211-35. doi: 10.1007/978-3-031-80396-3_8
  25. Eisenhofer G, Walther MM, Huynh TT, et al. Pheochromocytomas in von Hippel-Lindau syndrome and multiple endocrine neoplasia type 2 display distinct biochemical and clinical phenotypes. J Clin Endocrinol Metab. 2001;86(5):1999-2008. doi: 10.1210/jcem.86.5.7496
  26. De Leo A, Vara G, Paccapelo A, et al. Computerized tomography texture analysis of pheochromocytoma: relationship with hormonal and histopathological data. J Endocrinol Invest. 2022;45(10):1935-44. doi: 10.1007/s40618-022-01826-2
  27. Crimì F, Agostini E, Toniolo A, et al. CT texture analysis of adrenal pheochromocytomas: a pilot study. Curr Oncol. 2023;30(2):2169-77. doi: 10.3390/curroncol30020167

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. КТ с КУ: ФХЦ левого надпочечника размерами 38×25 мм, с кистозной трансформацией: a – NAT: плотность образования 37 ед.Н, с наличием в центральных отделах гиподенсных участков, плотностью 21 ед.Н; b – ART: образование накапливает контрастный препарат в периферических отделах до 97 ед.Н, с сохранением гиподенсных участков в центральных отделах, не накапливающих контрастный препарат; c – VEN: плотность образования в периферических отделах до 107 ед.Н; d – DEL: образование «сбрасывает» контрастный препарат в периферических отделах до 64 ед.Н, в центральных отделах – участки, не накапливающие контрастный препарат.

Скачать (145KB)
3. Рис. 2. КТ с КУ: ФХЦ правого надпочечника размерами 41×33 мм, однородной структуры: a – NAT: плотность образования 42 ед.Н; b – ART: образование интенсивно неравномерно накапливает контрастный препарат до 227 ед.Н; c – VEN: плотность образования 113 ед.Н; d – DEL: образование «сбрасывает» контрастный препарат до 63 ед.Н.

Скачать (126KB)
4. Рис. 3. КТ с КУ: ФХЦ левого надпочечника размерами 120×100 мм, неоднородной структуры, с опухолевым тромбом в надпочечниковой вене: a – NAT: плотность образования 39 ед.Н, с наличием в центральных отделах гиподенсной зоны, плотностью 21 ед.Н; b – ART: образование накапливает контрастный препарат до 132 ед.Н, с сохранением гиподенсной зоны в центральных отделах, не накапливающей контрастный препарат; c – VEN, корональный срез: плотность образования 109 ед.Н, в просвете левой почечной вены визуализируется опухолевый тромб, пролабирующий из левой надпочечниковой вены; d – DEL: образование «сбрасывает» контрастный препарат до 75 ед.Н.

Скачать (137KB)
5. Рис. 4. Боксплоты: сравнительный анализ пациентов с ФХЦ/ПГ и различным типом секреции по показателям: процент накопления контраста в ART и VEN и 90-й перцентиль рентгеновской плотности компонента опухоли в ART.

Скачать (116KB)
6. Рис. 5. Боксплоты: сравнительный анализ пациентов с ФХЦ/ПГ по парам показателей: КТ-фенотип – метанефрин и норметанефрин мочи и некрозы – максимальный линейный размер и норметанефрин мочи.

Скачать (325KB)
7. Рис. 6. Анализ взаимосвязи между уровнем метанефрина крови и объемом функционирующей ткани опухоли с исключением зон распада в NAT КТ-исследования у пациентов с верифицированной ФХЦ/ПГ. Отсутствие статистически значимой взаимосвязи между уровнем метанефрина крови и объемом функционирующей ткани опухоли с исключением зон распада.

Скачать (73KB)
8. Рис. 7. Диаграммы корреляционного анализа уровня норметанефрина крови и объема функционирующей ткани опухоли с исключением зон распада, ПроцВенНакоп, 90-го перцентиля рентгеновской плотности в VEN и максимальной плотности солидного компонента в VEN у пациентов с верифицированной ФХЦ/ПГ: случаи №32 (соответствует метастатической ФХЦ/ПГ) и 191 (неметастатическая ФХЦ) при этом резко выбиваются из общей картины.

Скачать (312KB)
9. Рис. 8. Разделение ФХЦ на классы согласно шкале PASS в зависимости от значений МАХразмер образований и ОтсроченнаяМАХ, светло-серым выделена область, характерная для ФХЦ с баллами PASS≥4, темно-серым – для PASS<4.

Скачать (60KB)

© ООО "Консилиум Медикум", 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».