Диагностика и т-стадирование рака желудка: сравнение стандартной компьютерной томографии и компьютерно-томографической пневмогастрографии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассматриваются преимущества компьютерно-томографической пневмогастрографии с возможностью трехмерной визуализации и виртуальной гастроскопией в диагностировании рака желудка. В исследование вошли 479 пациентов, с гистологически установленным диагнозом рак желудка, проходившие лечение в Национальном медицинском исследовательском центре онкологии имени Н.Н. Петрова с 2011 по 2018 г. Из них 232 пациента получили предоперационную химиотерапию. Все пациенты были прооперированы: 70 — в объеме эндоскопической диссекции, 40 была выполнена проксимальная субтотальная резекция, 166 — дистальная субтотальная резекция, 203 — гастрэктомия. Всем пациентам на дооперационном этапе была проведена стадирующая компьютерная томография на 64-срезовом рентгеновском компьютерном томографе: 208 больным — компьютерная томография по стандартному протоколу без прицельной подготовки желудка к исследованию, 271 больному — с прицельной подготовкой желудка к исследованию по протоколу компьютерно-томографической пневмогастрографии. Чувствительность компьютерной томографии в оценке Т-стадии оценивались путем сравнения с патоморфологическими данными. Из 208 пациентов, которым была выполнена компьютерная томография по стандартному протоколу, опухоль желудка выявлена у 111 (53,4%), из 271 пациентов, которым была выполнена компьютерно-томографическая пневмогастрография, опухоль желудка выявлена у 267 (98,52%), что является статистически значимым различием в сравнении методов компьютерной томографии (Pearson, χ² — 144,223, df = 1; p < 0,001). Выявлены статистически значимые различия при сравнении компьютерной томографии по стандартному протоколу и компьютерно-томографической пневмогастрографии в диагностировании рака желудка для всех категорий опухоли: Т/уТ1 — 8,2 и 94,4% (Pearson, χ² — 99,205, df = 1; p < 0,001), Т/уТ2 — 47,8 и 100% (Pearson, χ² — 24,681, df = 1; p < 0,001), Т/уТ3 — 72,3 и 100% (Pearson, χ² — 33,114, df = 1; p < 0,001), Т/уТ4 — 90 и 100% (Pearson, χ² — 4,789, df = 1; p = 0,029) соответственно. Также имеются статистически значимые различия при сравнении чувствительности компьютерной томографии по стандартному протоколу и компьютерно-томографической пневмогастрографии в определении опухолевой инвазии для всех категорий опухоли: Т/уТ1 — 0 и 69,4% (Pearson, χ² — 67,880, df = 1; p < 0,001), Т/уТ2 — 26,1 и 71,1% (Pearson, χ² — 11,666, df = 1; p < 0,001), Т/уТ3 — 32,9 и 84,6% (Pearson, χ² — 54,900, df = 1; p < 0,001), Т/уТ4 — 73,3 и 95,7% (Pearson, χ² — 7,916, df = 1; p = 0,005) соответственно. В целом чувствительность компьютерной томографии по стандартному протоколу в отношении определения Т-стадии рака желудка составила 28,4%, компьютерно-томографической пневмогастрографии — 77,1% (Pearson, χ² — 113,505, df = 1; p < 0,001). Компьютерно-томографическая пневмогастрография с возможностью трехмерной визуализации и виртуальной гастроскопией значительно повышает показатели эффективности диагностирования рака желудка − как ранних форм (категории Т1), так и с более глубокой инвазией (категории Т2–Т4), демонстрирует высокие показатели чувствительности в определении Т/уТ-стадии.

Об авторах

Инна Дмитриевна Амелина

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Петрова

Автор, ответственный за переписку.
Email: dr.innamelina@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5128-001X
SPIN-код: 9055-6450

младший научный сотрудник

Россия, Санкт-Петербург

Лев Николаевич Шевкунов

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Петрова

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

кандидат медицинских наук

Россия, Санкт-Петербург

Алексей Михайлович Карачун

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Петрова; Северо-Западный государственный медицинский университет имени И.И. Мечникова

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

доктор медицинских наук, доцент

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Александр Евгеньевич Михнин

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Петрова; Северо-Западный государственный медицинский университет имени И.И. Мечникова

Email: dr-alex5@yandex.ru

доктор медицинских наук

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Денис Валерьевич Нестеров

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Петрова; Северо-Западный государственный медицинский университет имени И.И. Мечникова; Российский научный центр радиологии и хирургических технологий имени академика А.М. Гранова

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

кандидат медицинских наук

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Каприн А.Д., Старинский В.В., Петрова Г.В. Состояние онкологической помощи населению России в 2018 году. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена — филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, 2019.
  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. Vol. 15. No. 1. P. 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. Vol. 37. P. 531–540. doi: 10.1007/s00261-011-9780-3
  4. Yu J.-S., Choi S.H., Choi W.H., et al. Value of nonvisualized primary lesions of gastric cancer on preoperative MDCT // AJR. 2007. Vol. 189. P. 315–319. doi: 10.2214/AJR.07.2672
  5. Kim A.Y., Kim H.J., Ha H.K. Gastric cancer by multidetector row CT: preoperative staging // Abdom. Imaging. 2005. Vol. 30. P. 465–472. doi: 10.1007/s00261-004-0273-5
  6. Almeida M.F.A., Verza L., Bitencourt A.G.V., et al. Computed tomography with a stomach protocol and virtual gastroscopy in the staging of gastric cancer: an initial experience // Radiol. Bras. 2018. Vol. 51. No. 4. P. 211–217. doi: 10.1590/0100-3984.2017.0097
  7. Zytoon A.A., El-Atfey S.I.B., Hassanein S.A.-H. Diagnosis of gastric cancer by MDCT gastrography: diagnostic characteristics and management potential // Egypt. J. Radiol. Nucl. Med. 2020. Vol. 51. No. 30. doi: 10.1186/s43055-020-0148-y
  8. Kim J.W., Shin S.S., Heo S.H., 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. Vol. 16. No. 1. P. 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. Vol. 37. P. 597–604. doi: 10.1007/s11604-019-00845-z
  10. Kim H.J., Kim A.Y., Oh S.T., et al. Gastric cancer staging at multi-detector row CT gastrography: comparison of transverse and volumetric CT scanning // Radiology. 2005. Vol. 236. P. 879–885. doi: 10.1148/radiol.2363041101
  11. Kim A.Y., Kim H.J., Ha H.K. Gastric cancer by multidetector row CT: preoperative staging // Abdom. Imaging. 2005. Vol. 30. P. 465–472. doi: 10.1007/s00261-004-0273-5
  12. Патент РФ № 2621952 С1 РФ, МПК А61В 6/03 (2006.01), А61К 49/04 (2006.01). Способ компьютерно-томографического исследования желудка. Амелина И.Д., Мищенко А.В.; ФГБУ «НМИЦ онкологии имени Н.Н. Петрова» Минздрава РФ. № 2016112501; заявл. 01.04.2016; опубл. 08.06.2017, Бюл. № 16.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Рак желудка категории Т3. В артериальную и портальную фазы сканирования (a, b) при компьютерной томографии по стандартному протоколу без прицельной подготовки желудка к исследованию рака желудка категории Т3 не визуализируется. Визуализация этого же случая рака желудка при проведении компьютерной томографии и пневмогастрографии с трехмерной реконструкцией и виртуальной гастроскопией (c–h)

Скачать (538KB)
3. Рис. 2. Визуализация раннего рака желудка категории Т1 методом компьютерной томографии и пневмогастрографии с трехмерной реконструкцией и виртуальной гастроскопией (a–d)

Скачать (320KB)

© Амелина И.Д., Шевкунов Л.Н., Карачун А.М., Михнин А.Е., Нестеров Д.В., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».