European Radiology:MR在预测乳腺癌新辅助化疗病理完全缓解中的附加价值

2024-03-22 shaosai MedSci原创 发表于上海

MRI是NAC治疗前分期和肿瘤反应监测的首选方法,并可以使用形态学和功能学参数 (如弥散加权成像)来提高NAC治疗后肿瘤反应的预测。

新辅助化疗(NAC)适用于局部晚期乳腺癌 (BC) ,以降低肿瘤的分期,并使得部分BC患者可在降级后进行保乳手术,在总生存期和无病生存期方面与手术后辅助化疗相比没有显著差异

研究表明和腋窝的完全病理学缓解与长期生存率的提高具有相关性,特别是对于三阴性和人表皮生长因子受体 (HER) 2阳性的肿瘤。MRI是NAC治疗前分期和肿瘤反应监测的首选方法,并可以使用形态学和功能学参数 (如弥散加权成像)来提高NAC治疗后肿瘤反应的预测。临床上乳腺成像报告和数据系统(BI-RADS) MRI词条已经建立和更新,以标准化乳腺MRI病变描述和报告。

多项研究显示T2加权MRI特征,如瘤周水肿的存在与生物学侵袭性肿瘤的特征具有相关,并且是使用多参数机器学习分类器预测NAC缓解的最相关特征之一。在大量接受非辅助化疗的腔型乳腺癌患者中,NAC治疗后MRI显示的瘤周水肿与预后不良有关 。胸前水肿的存在也是淋巴浸润的一个强有力的预后指标,并且据报道与高肿瘤分级和化疗耐药相关。


近日,发表在European Radiology杂志上的一篇研究评估了新辅助化疗(NAC)前磁共振成像描述的影像学指标与乳腺癌(BC)病理完全反应(pCR)之间的相关性。 

项回顾性观察性单中心研究纳入了2016年至2020年间接受NAC治疗并进行乳腺MRI检查的BC患者。MR研究采用标准化的BI-RADS和T2加权MRI乳腺水肿评分进行描述。研究进行了单变量和多变量逻辑回归分析,以根据残留乳腺癌负荷评估变量与 pCR 的相关性。随机森林分类器经过训练,可预测数据库中 70% 病例的 pCR,并在剩余病例中进行了验证。 

在129例BC中,59例(46%)在NAC后达到 pCR(管腔型(n = 7/37,19%),三阴性(n = 30/55,55%),HER2 +(n = 22/37,59%))。与pCR相关的临床和生物学项目有BC亚型(p < 0.001)、T分期 0/I/II(p = 0.008)、较高的Ki67(p = 0.005)和较高的肿瘤浸润淋巴细胞水平(p = 0.016)。单变量分析显示,以下MRI特征与pCR显著相关:椭圆形或圆形(p = 0.047)、单灶(p = 0.026)、边缘无毛刺(p = 0.018)、无相关非肿块强化(p = 0.024)和较小的MRI大小(p = 0.031)。在多变量分析中,单发性和无毛刺边缘仍与pCR独立相关。在随机森林分类器中将重要的 MRI 特征添加到临床生物学变量中,可显著提高pCR预测的灵敏度(0.67 vs 0.62)、特异度(0.69 vs 0.67)和精确度(0.71 vs 0.67)。 


 
 乳腺癌亚型的pCR比例值和MRI特征模式。框的高度与pCR的百分比成正比,框的宽度与MRI特征的每种模式的百分比成正比

本项研究表明,非毛刺样边缘和单发性肿瘤与pCR 独立相关,可提高模型预测BC对NAC反应的性能。 

原文出处:

Caroline Malhaire,Fatine Selhane,Marie-Judith Saint-Martin,et al.Exploring the added value of pretherapeutic MR descriptors in predicting breast cancer pathologic complete response to neoadjuvant chemotherapy.DOI:10.1007/s00330-023-09797-5

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