Diagnosis and t-staging of gastric cancer: comparison of standard computed tomography and computed-tomographic pneumogastrography

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The advantages of computed tomographic pneumogastrography with the possibility of three-dimensional visualization and virtual gastroscopy in diagnosing gastric cancer are considered. The study included 479 patients with histologically diagnosed gastric cancer who were treated at the National Medical Research Center of Oncology named after N.N. Petrov from 2011 to 2018. 232 patients received preoperative chemotherapy. All patients underwent surgery: 70 —in the volume of endoscopic dissection, 40 — proximal subtotal resection, 166 — distal subtotal resection, 203 — gastrectomy. All patients at the preoperative stage underwent staging computed tomography on a 64-slice X-ray computed tomograph: 208 patients underwent computed tomography according to the standard protocol without targeted preparation of the stomach for the study, 271 patients with targeted preparation of the stomach for the study according to the computed tomographic pneumogastrography protocol. The sensitivity of the computed tomography in assessing the T-stage was assessed by comparison with pathomorphological data. Of the 208 patients who underwent computed tomography according to the standard protocol, a gastric cancer was detected in 111 (53.4%), out of 271 patients who underwent computed tomography pneumogastrography, a gastric cancer was detected in 267 (98.52%), which is a statistically significant difference in comparing computed tomography methods (Pearson, χ² — 144.223, df = 1; p < 0.001). There are statistically significant differences when comparing computed tomography according to the standard protocol and computed tomographic pneumogastrography in detecting gastric cancer for all tumor categories: T/yT1 — 8.2 and 94.4% (Pearson, χ² — 99.205, df = 1; p < 0.001), T/yT2 — 47.8 and 100% (Pearson, χ² — 24.681, df = 1; p < 0.001), T/yT3 — 72.3 and 100% (Pearson, χ² — 33.114, df = 1; p < 0.001), T/yT4 — 90.0 and 100% (Pearson, χ² — 4.789, df = 1; p = 0.029) respectively. There are also statistically significant differences when comparing the sensitivity of computed tomography according to the standard protocol and computed tomographic pneumogastrography in determining tumor invasion for all tumor categories: T/yT1 — 0 and 69.4% (Pearson, χ² — 67.880, df = 1; p < 0.001), T/yT2 — 26.1 and 71.1% (Pearson, χ² — 11.666, df = 1; p < 0.001), T/yT3 — 32.9 and 84.6% (Pearson, χ² — 54.900, df = 1; p < 0.001), T/yT4 — 73.3 and 95.7% (Pearson, χ² — 7.916, df = 1; p = 0.005) respectively. In general, the sensitivity of the computed tomography according to the standard protocol for determining the T-stage of gastric cancer was 28.4%, computed tomographic pneumogastrography — 77.1% (Pearson, χ² — 113.505, df = 1; p < 0.001). Computed tomographic pneumogastrography with the possibility of three-dimensional visualization and virtual gastroscopy significantly increases the indicators of the effectiveness of diagnosing gastric cancer — both early forms (category T1) and with deeper invasion (categories T2–T4), demonstrates high sensitivity in determining T/yT-stages.

About the authors

Inna D. Amelina

National Medical Research Center of Oncology named after N.N. Petrov

Author for correspondence.
Email: dr.innamelina@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5128-001X
SPIN-code: 9055-6450

candidate of sciences

Russian Federation, Saint Petersburg

Lev N. Shevkunov

National Medical Research Center of Oncology named after N.N. Petrov

Email: levka1978@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4533-1658
SPIN-code: 9559-7880

candidate of sciences in medicine

Russian Federation, Saint Petersburg

Aleksey M. Karachun

National Medical Research Center of Oncology named after N.N. Petrov; North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: dr.a.karachun@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6641-7229
SPIN-code: 6088-9313
Scopus Author ID: 6505903635
ResearcherId: AAC-4011-2019

doctor of sciences in medicine

Russian Federation, Saint Petersburg; Saint Petersburg

Alexander E. Mikhnin

National Medical Research Center of Oncology named after N.N. Petrov; North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: dr-alex5@yandex.ru

doctor of sciences in medicine

Russian Federation, Saint Petersburg; Saint Petersburg

Denis V. Nesterov

National Medical Research Center of Oncology named after N.N. Petrov; North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov; Russian Scientific Center for Radiology and Surgical Technologies named after Academician A.M. Granova

Email: cireto@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8022-6864

candidate of sciences in medicine

Russian Federation, Saint Petersburg; Saint Petersburg; Saint Petersburg

References

  1. Caprin AD, Starinsky VV, Petrov GV. The state of cancer care for the population of Russia in 2018. M.: MNIOI them. P.A. Herzen — branch of the Federal State Budgetary Institution “National Medical Research Center of Radiology” of the Ministry of Health of Russia; 2019. (In Russ.).
  2. Seevaratnam R, Cardoso R, Mcgregor C, et al. How useful is preoperative imaging for tumor, node, metastasis (TNM) staging of gastric cancer? A meta-analysis. Gastric Cancer. 2012;15(1):3–18. doi: 10.1007/s10120-011-0069-6
  3. Lee M, Choi D, Park M. Gastric cancer: Imaging and staging with MDCT based on the 7th AJCC guidelines. Abdom Imaging. 2012;37:531–540. doi: 10.1007/s00261-011-9780-3
  4. Yu J-S, Choi SH, Choi WH, et al. Value of nonvisualized primary lesions of gastric cancer on preoperative MDCT. AJR. 2007;189:315–319. doi: 10.2214/AJR.07.2672
  5. Kim AY, Kim HJ, Ha HK. Gastric cancer by multidetector row CT: preoperative staging. Abdom Imaging. 2005;30:465–472. doi: 10.1007/s00261-004-0273-5
  6. Almeida MFA, Verza L, Bitencourt AGV, et al. Computed tomography with a stomach protocol and virtual gastroscopy in the staging of gastric cancer: an initial experience. Radiol Bras. 2018;51(4):211–217. doi: 10.1590/0100-3984.2017.0097
  7. Zytoon AA, El-Atfey SIB, Hassanein SA-H. Diagnosis of gastric cancer by MDCT gastrography: diagnostic characteristics and management potential. Egypt J Radiol Nucl Med. 2020;51(30). doi: 10.1186/s43055-020-0148-y
  8. Kim JW, Shin SS, Heo SH, et al. The role of three-dimensional multidetector CT gastrography in the preoperative imaging of stomach cancer: emphasis on detection and localization of the tumor. Korean J Radiol. 2015;16(1):80–89. doi: 10.3348/kjr.2015.16.1.80
  9. Tsurumaru D, Nishimuta Y, Muraki T, et al. CT gastrography “wall-carving technique” of gastric cancer: impact of contrast enhancement based on layer depth. Japanese Journal of Radiology. 2019;37:597–604. doi: 10.1007/s11604-019-00845-z
  10. Kim HJ, Kim AY, Oh ST, et al. Gastric cancer staging at multi-detector row CT gastrography: comparison of transverse and volumetric CT scanning. Radiology. 2005;236:879–885. doi: 10.1148/radiol.2363041101
  11. Kim AY, Kim HJ, Ha HK. Gastric cancer by multidetector row CT: preoperative staging. Abdom Imaging. 2005;30:465–472. doi: 10.1007/s00261-004-0273-5
  12. Patent RUS No. 2621952 C1 RF, IPC A61B 6/03 (2006.01), A61K 49/04 (2006.01). Method for computed tomographic examination of the stomach. Amelina ID, Mishchenko AV; NN Petrov National Medical Research Center of Oncology of the Ministry of Health of the Russian Federation. No. 2016112501; declared 04.01.2016; publ. 06.08.2017, Bul. No. 16. (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Gastric cancer category T3. In the arterial and portal scanning phases (a, b), gastric cancer of the T3 category is not visualized by computed tomography according to the standard protocol without targeted preparation of the stomach for examination. Visualization of the same case of gastric cancer during computed tomography and pneumogastrography with three-dimensional reconstruction and virtual gastroscopy (c–h)

Download (538KB)
3. Fig. 2. Visualization of early gastric cancer category T1 by computed tomography and pneumogastrography with three-dimensional reconstruction and virtual gastroscopy (a–d)

Download (320KB)

Copyright (c) 2021 Amelina I.D., Shevkunov L.N., Karachun A.M., Mikhnin A.E., Nesterov D.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».