Показатели магнитно-резонансной томографии как радиомные маркеры в дооперационном определении степени злокачественности внемозговых образований

Обложка

Цитировать

Аннотация

Обоснование. Внемозговые образования ― одна из наиболее сложных групп для первичной дифференциальной диагностики. Определение радиомных маркеров и их стандартизация являются основными базовыми проблемами современного этапа развития медицины.

Цель ― выявить радиомные маркеры для предоперационной оценки степени злокачественности внемозгового образования.

Материалы и методы. Ретроспективный анализ результатов исследований методом магнитно-резонансной томографии (1,5 Т) 156 пациентов с внемозговыми образованиями. Пациенты были разделены на 2 группы: (1) c наличием перифокальных изменений (n=106) и (2) внемозговым образованием без перифокальных изменений (n=50). В протокол сканирования были включены диффузионные и перфузионные последовательности. За зону интереса принимали (1) основной очаг и (2) зону перифокальных изменений. Выполнены измерения от основного очага и от зоны перифокальных изменений на картах измеряемого коэффициента диффузии, T2*-контрастной перфузии (DSС), проведен анализ серий динамического контрастирования (DCE).

Результаты. Максимальный размер основного очага (узла) поражения в 1-й группе составил 2,2 см (1,4; 4,3), во 2-й группе ― 1,2 см (0,9; 3,5); ограничение диффузии от основного очага поражения выявлено у 42 (39,6%) человек 1-й группы и у 7 (14%) ― 2-й. Максимальный размер перифокальных изменений в 1-й группе составил 2,85 см (1,5; 4,7). Ограничение диффузии от периферической зоны выявлено в 52 (49,1%) случаях. У пациентов 1-й группы с верифицированной менингиомой (n=66) путём многофакторного линейного регрессионного анализа выявлено, что максимальный размер основной зоны поражения увеличивал коэффициент объёмного кровотока (rCBF) от зоны перифокальных изменений в 3,3 раза (βcoef. 3,3, ДИ 1,27; 5,28; p=0,003), однако снижал показатель регионарного объёма крови (rCBV) в 4 раза (βcoef. 4, ДИ -7,46; -0,71; p=0,02).

Заключение. Перфузионные и диффузионные методы в сочетании с анатомическими последовательностями демонстрируют потенциал и могут выступать радиомическими маркерами при диагностике и лечении внемозговых образований. В дальнейшем наиболее перспективным выглядит выявление радиомических функциональных маркеров от зоны перифокальных изменений.

Об авторах

Татьяна Андреевна Берген

Национальный медицинский исследовательский центр имени академика Е.Н. Мешалкина

Email: tbergen@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1530-1327
SPIN-код: 5467-7347

к.м.н.

Россия, 630055, Новосибирск, ул. Речкуновская, д. 15

Илья Александрович Cойнов

Национальный медицинский исследовательский центр имени академика Е.Н. Мешалкина

Email: i_soynov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3691-2848
SPIN-код: 8973-2982

к.м.н.

Россия, 630055, Новосибирск, ул. Речкуновская, д. 15

Мария Геннадьевна Пустоветова

Национальный медицинский исследовательский центр имени академика Е.Н. Мешалкина

Автор, ответственный за переписку.
Email: patophisiolog@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2409-8500
SPIN-код: 4694-2576

д.м.н., профессор

Россия, 630055, Новосибирск, ул. Речкуновская, д. 15

Список литературы

  1. Mahmoud M.A., Shihab M., Saad SS., et al. Imaging differentiation of malignant hepatic tumors: radiomics and metabolic features of 18F-FDG PET/CT // REJR. 2021. Vol. 11, N 2. Р. 165–170. doi: 10.21569/2222-7415-2021-11-1-230-237
  2. Lambin Ph., Rios-Velazquez E., Leijenaar R., et al. Radiomics: extracting more information from medical images using advanced feature analysis // Eur J Cancer. 2012. Vol. 48, N 4. Р. 441–446. doi: 10.1016/j.ejca.2011.11.036
  3. Singh G., Manjila S., Sakla N., et al. Radiomics and radiogenomics in gliomas: a contemporary update // Br J Cancer. 2021. Vol. 125, N 5. Р. 641–657. doi: 10.1038/s41416-021-01387-w
  4. Xiaoai K., Qing Z., Lei H., Junlin Z. Differentiating microcystic meningioma from atypical meningioma using diffusion-weighted imaging // Neuroradiology. 2020. Vol. 62, N 5. Р. 601–607. doi: 10.1007/s00234-020-02374-3
  5. Backer-Grøndahl T., Moen B.H., Torp S.H. The histopathological spectrum of human meningiomas // Int J Clin Exp Pathol. 2012. Vol. 5, N 3. Р. 231–242.
  6. Aslan K., Gunbey H.P., Tomak L., Incesu L. The diagnostic value of using combined MR diffusion tensor imaging parameters to differentiate between lowand high-grade meningioma // Br J Radiol. 2018. Vol. 91, N 1088. Р. 20180088. doi: 10.1259/bjr.20180088
  7. Louis D., Perry A., Reifenberger G., et al. The 2016 World Health Organization Classification of Tumors of the Central Nervous System: a summary // Acta Neuropathol. 2016. Vol. 131, N 6. Р. 803–820. doi: 10.1007/s00401-016-1545-1
  8. Upadhyay N., Waldman A. Conventional MRI evaluation of gliomas // Br J Radiol. 2011. Vol. 84, N 2. Р. S107–S111. doi: 10.1259/bjr/65711810
  9. Hale A., Wang L., Strother M., Chambless L. Differentiating meningioma grade by imaging features on magnetic resonance imaging // J Clin Neuroscience. 2018. Vol. 48. Р. 71–75. doi: 10.1016/j.jocn.2017.11.013
  10. Schneider J., Kulason K., White T., et al. Management of tiny meningiomas: to resect or not resect // Cureus. 2017. Vol. 9, N 7. Р. е1514. doi: 10.7759/cureus.1514
  11. Heye A.K., Culling R.D., Hernández M.C., et al. Assessment of blood-brain barrier disruption using dynamic contrast-enhanced MRI. A systematic review // Neuroimage Clin. 2014. Vol. 6. Р. 262–274. doi: 10.1016/j.nicl.2014.09.002
  12. Jelescu I., Leppert I., Narayanan S., et al. Dual-temporal resolution dynamic contrast-enhanced MRI protocol for blood-brain barrier permeability measurement in enhancing multiple sclerosis lesions // J Magnetic Resonance Imaging. 2011. Vol. 33, N 6. Р. 1291–1300. doi: 10.1002/jmri.22565
  13. Essig M., Shiroishi M., Nguyen T., et al. Perfusion MRI: the five most frequently asked technical questions // Am J Roentgenol. 2013. Vol. 200, N 1. Р. 24–34. doi: 10.2214/ajr.12.9543
  14. Sourbron S., Buckley D. Classic models for dynamic contrast-enhanced MRI // NMR Biomed. 2013. Vol. 26, N 8. Р. 1004–1027. doi: 10.1002/nbm.2940
  15. Siempis T., Tsakiris C., Alexiou G.A., et al. Diagnostic performance of diffusion and perfusion MRI in differentiating high from low-grade meningiomas: A systematic review and meta-analysis // Clin Neurol Neurosurg. 2020. Vol. 190. Р. 105643. doi: 10.1016/j.clineuro.2019.105643

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Линейный регрессионный анализ: связь между размером опухоли и rCBF.

Скачать (114KB)
3. Рис. 2. Линейный регрессионный анализ: связь между размером опухоли и rCBV.

Скачать (133KB)
4. Рис. 3. Атипичная менингиома: ADC ― карта измеряемого коэффициента диффузии; CBF ― карта скорости мозгового кровотока; CBV ― карта объёма мозгового кровотока; MTT ― карта средней скорости прохождения.

Скачать (175KB)
5. Рис. 4. Алгоритм МР-диагностики впервые выявленного внемозгового образования.

Скачать (183KB)

© Берген Т.А., Cойнов И.А., Пустоветова М.Г., 2022

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

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах