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乳腺癌



European?Radiology:通過MRI計算機輔助診斷實現(xiàn)乳腺癌的個性化風(fēng)險評估

2022-12-20乳腺癌


多項研究發(fā)現(xiàn),乳腺動態(tài)增強(DCE)磁共振成像(MRI)不僅能顯示腫瘤的形態(tài)特征,還能顯示腫瘤血管生成的信息,這對腫瘤的發(fā)展和轉(zhuǎn)移至關(guān)重要。目前,乳腺DCE-MRI被廣泛用于乳腺癌的篩查、診斷和治療。在治療反應(yīng)評估方面,MRI可以最準(zhǔn)確地預(yù)測患者對新輔助系統(tǒng)治療(NST)的病理反應(yīng);MRI的集合敏感性和特異性分別為64-92%和60-92%。盡管各種功能性MRI參數(shù)(腫瘤體積、灌注參數(shù)、表觀彌散系數(shù)(ADC)、彌散張量成像和體外非相干運動指標(biāo))是治療反應(yīng)或結(jié)果的早期生物標(biāo)記,但在臨床實踐中的實施仍存在挑戰(zhàn)。

乳腺癌是一種生物學(xué)上的異質(zhì)性疾病。高的瘤內(nèi)異質(zhì)性與不良的臨床結(jié)果有關(guān),反映了內(nèi)在的生物侵襲性或治療抗性。用于測量腫瘤異質(zhì)性的MRI紋理分析證明了對乳腺癌患者的風(fēng)險進(jìn)行分層的潛力。在灌注MRI中,瘤內(nèi)空間異質(zhì)性是預(yù)測接受NST的乳腺癌患者無復(fù)發(fā)生存率的獨立因素。Kim等學(xué)者使用DCE-MRI來量化乳腺癌增強動力學(xué)的異質(zhì)性,使用商業(yè)計算機輔助診斷(CAD)系統(tǒng),治療前MRI上更大的動力學(xué)異質(zhì)性與原發(fā)、可手術(shù)、浸潤性乳腺癌患者的無遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移生存率有關(guān)。因此,CAD提取的動力學(xué)異質(zhì)性反映了乳腺癌內(nèi)在的生物異質(zhì)性

近日,發(fā)表在European Radiology雜志的一項研究評估了計算機輔助診斷(CAD)提取的乳腺癌在MRI上的動力學(xué)異質(zhì)性以及治療期間的變化與新輔助系統(tǒng)治療(NST)的病理反應(yīng)之間的關(guān)系。

本項研究對2014年至2020年間接受NST后手術(shù)的浸潤性乳腺癌連續(xù)患者進(jìn)行了回顧性評估。使用商業(yè)CAD系統(tǒng),用治療前和治療中期的MRI評估乳腺癌的動力學(xué)特征(血管容積、峰值增強、延遲增強輪廓和動力學(xué)異質(zhì)性)。多變量邏輯回歸被用來確定CAD提取的動力學(xué)特征與病理完全反應(yīng)(pCR)之間的相關(guān)性。 
共納入130名患者(平均年齡55歲),其中37人(28.5%)獲得了pCR。當(dāng)比較治療前和治療中期的MRI數(shù)據(jù)時,pCR組比非pCR組在動力學(xué)異質(zhì)性(86.14 ± 32.05% vs. 8.50 ± 141.01%,p < 0.001)和血管容積(95.20 ± 14.29% vs. 19.89 ± 320.16%;p < 0.001)方面表現(xiàn)出較大的變化。多變量回歸分析顯示,動力學(xué)異質(zhì)性的巨大變化(幾率(OR)=1.030,p < 0.001)、年齡(OR = 0.931,p = 0.005)孕酮受體陰性(OR = 7.831,p = 0.001)和HER2陽性(OR = 3.455,p = 0.017)與pCR具有相關(guān)性。 

 


 
 基于(a)血管容積變化百分比和(b)腫瘤亞型的動力學(xué)異質(zhì)性變化百分比預(yù)測病理反應(yīng)的ROC曲線圖

 

本項研究利用乳腺MRI的CAD來量化NST治療期間乳腺癌增強動力學(xué)的瘤內(nèi)異質(zhì)性,并研究了與腫瘤病理反應(yīng)的相關(guān)性。其中,治療前和治療中期MRI掃描之間的動力學(xué)異質(zhì)性變化越大,則pCR的概率越高。本項研究結(jié)果表明,在接受NST治療的乳腺癌患者中,通過MRI上CAD所提取的乳腺癌動力學(xué)異質(zhì)性變化可以作為治療反應(yīng)的定量成像生物標(biāo)志物。這代表了最佳的個性化醫(yī)療,即根據(jù)乳腺癌異質(zhì)性的生物變化來制定化療方案。

 

原文出處:

Lee Hwangbo,Jin You Kim,Jin Joo Kim,et al.Changes in kinetic heterogeneity of breast cancer via computer-aided diagnosis on MRI predict the pathological response to neoadjuvant systemic therapy.DOI:10.1007/s00330-022-08998-8

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