European Radiology:利用DWI和DCE-MRI在直肠癌风险分层中的应用

2023-03-31 shaosai MedSci原创 发表于山东省

在过去的几年中,扩散加权成像(DWI)和动态对比增强MRI(DCE-MRI)的应用在临床上越来越广泛,除了提供形态学特征外,还可以提供扩散、灌注和血管方面的信息。

多项研究证明直肠癌(RC)中的肿瘤沉积物(TD)明是一个独立的预后预测因素,与较低的总生存率和较低的无病生存率有关。直肠癌患者中TD的发生率从10.2%到44.2%不等。研究发现治疗前磁共振成像(MRI)上出现TD与预后不良密切相关。因此,早期发现TD对规划最佳的术前个体化治疗具有重要意义。

根据美国癌症联合委员会(AJCC)第8版,TD被定义为在原发性直肠癌的淋巴引流区内发现的独立肿瘤结节,但没有可识别的淋巴结(LN)组织或血管/神经结构。根据AJCC第7版的肿瘤-淋巴结-转移(TNM)系统,将没有转移性淋巴结(MLN)的TD归为N1c类,这与预后不佳有关。在N1分期中,TD患者的生存率明显低于无TD的患者,越来越多的证据显示TD计数具有特殊的预后价值,甚至对于存在MLN的患者来说亦是如此;因此,临床在制定治疗方案时需要考虑TD的存在和数量。对于TD状态阳性的患者来说,对新辅助治疗(NAT)有良好治疗反应的患者预后较好,而持续的TD患者生存结果较差;因此,MRI准确的早期识别TD有助于临床做出更好的治疗决定。MRI对TD的准确诊断为探索未来研究中是否应将TD计数纳入N分期提供了一个更可靠的工具。然而,在术前MRI中区分TD和MLN仍然具有挑战性。

在过去的几年中,扩散加权成像(DWI)和动态对比增强MRI(DCE-MRI)的应用在临床上越来越广泛除了提供形态学特征外,还可以提供扩散、灌注和血管方面的信息。TD不包含可识别的淋巴结组织或血管/神经结构,其解剖结构与MLN不同然而据我们所知,以前没有报道提到DWI和DCE-MRI参数在区分TD和MLN的作用。

近日,发表在European Radiology杂志的一项研究探讨了DWI衍生的表观弥散系数(ADC)值和DCE-MRI衍生的半定量参数在RC患者手术切除前区分TD与MLN的能力及价值提高从RC患者MLN中识别TD的准确性并协助临床制定最佳治疗策略。

研究纳入了30名在2016年2月至2018年8月期间接受预处理-MRI的RC患者(59个病灶,包括30个TD和29个MLN)。对病变(TD或MLN)和RC的形态特征、ADC值和DCE-MRI的半定量参数,包括相对增强(RE)、最大增强(ME)、最大相对增强(MRE)、达峰时间(TTP)、流入率(WIR)、流出率(WOR)、增强的简洁性(BRE)和曲线下面积(AUC)进行测量。使用Fisher's确切检验、独立样本t检验和Mann-Whitney U检验比较了TD和MLN、有TD组和无TD组的参数。参数的比率(病变与肿瘤)在TD和MLN之间进行了比较。采用接收操作特

曲线分析和二元逻辑回归分析来评估单项和综合指标对区分TD和MLN的诊断能力。 
研究发现包括大小、形状和边界在内的形态学特征在TD和MLN之间有明显差异。TD表现出明显低于MLN的RE、MRE、RE-比率、MRE-比率、ADCmin-比率和ADCmean-比率。在单一参数中,RE-比率显示出最高的AUC(0.749)和准确率(77.97%)。DCE-MRI和DWI参数组合在一起显示出更高的诊断效率(AUC = 0.825)。 


 TD、MLN和直肠癌的DCE-MRI和半定量参数图。一位65岁的女性RC(a)患者,存在TD(b);一位59岁的男性RC(c)患者,存在MLN(d)但没有TD。手动画出病变的感兴趣区域(ROI),并在病变的最大横截面积处沿边缘勾画,然后得到ROI的时间-信号强度曲线(TIC)

研究表明,形态学特征、DWI和DCE-MRI参数可协助临床进行TD预测,并在手术前进行TD与MLN的鉴别。研究结果将进一步促进临床对TD在多种预后因素的应用,实现个体风险的预测并对哪些患者最有可能从新辅助治疗中获益进行分层。此外,这些关于MRI的发现可能有助于进一步研究TD的预后重要性,并成为改进TNM系统的要素。
原文出处:

Qiaoyu Xu,Yanyan Xu,Juan Wang,et al.Distinguishing mesorectal tumor deposits from metastatic lymph nodes by using diffusion-weighted and dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging in rectal cancer.DOI:10.1007/s00330-022-09328-8

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    2024-02-02 梅斯管理员 来自山东省

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