academic radiology:双层光谱CT对透明细胞肾细胞癌病理分级的无创预测

2023-05-11 shaosai MedSci原创

现阶段,双能量CT在临床上已被广泛使用,比传统CT能提供更多的肿瘤组织信息,并在多项研究中证明了预测肿瘤分类和等级的能力。

统计肾细胞癌(RCC)是成人中最常见的原发性肾脏恶性肿瘤。透明细胞肾细胞癌(ccRCC)是最常见的组织学类型所有肾癌的70%至80%,其预后比乳头状和嗜铬细胞RCC更差。根据2022年欧洲泌尿外科学会的RCC诊断和治疗指南,肿瘤分级是最重要的组织学预后因素之一。

在2016年之前,最广泛接受的ccRCC分级系统是Fuhrman系统,该系统基于核的大小、核的形状和核的突起。目前,Fuhrman系统被WHO/ISUP分级系统所取代,该系统对1-3级肿瘤只依赖核突起,因此减少了观察者之间的差异。当出现横纹肌和肉瘤样变时,肿瘤被认定为4级。现阶段WHO/ISUP分级已被纳入病人风险分层系统为患者提供了更好的预后信息。WHO/ISUP系统可以通过将1级和2级合并为低级别,3级和4级合并为高级别来简化。此外,一般认为低级别肿瘤的侵袭性较小,预后比高级别肿瘤要好。

虽然经皮活检是识别肿瘤病理的常用方法,但也存在许多缺点,包括出血、假阴性、活检量不足和腹膜后种植转移。因此,临床上需要一种能够提供更多病变信息的非侵入性方法来进行风险分层。传统的计算机断层扫描(CT)仍然是检测ccRCC的常规无创方法,但其区分肾癌组织学等级的能力有限。现阶段双能量CT在临床上已被广泛使用,比传统CT能提供更多的肿瘤组织信息,并在多项研究中证明了预测肿瘤分类和等级的能力。

一部分ccRCC是无症状的肿瘤,在检查中被意外发现。目前,大多数厂家的双能量CT在扫描前需要选择是否启用双能量模式,这将导致部分ccRCC患者在初次CT检查时缺乏能量扫描数据。然而双层光谱CT的出现克服了这一问题,因为光谱分离发生在探测器层面,因此不需要提前设置双能量扫描程序。而且DL-CT拥有另一个优势,即可以消除与空间错位有关的潜在不准确现象。

近日,发表在academic radiology杂志的一项研究探讨了使用DL-CT预测ccRCC的WHO/ISUP分级的可行性,为临床进行无创的术前病理分型及分级提供了技术支持。

本项研究回顾性地纳入了病理证实的ccRCC患者(n = 50),所有患者均接受了术前DL-CTU(从2017年10月到2021年2月)。他们被分为低等级(WHO/ISUP 1/2,n = 30)和高等级组(WHO/ISUP 3/4,n = 20)。两组之间比较了病变大小、衰减(HU)、碘浓度(IC)、归一化IC(NIC)和其他定量特征。HU、IC和NIC是通过用两种不同的方法(实性成分中的圆形ROI或沿肿瘤边缘含有肿瘤坏死成分的不规则ROI)绘制ROI而获得。同时使用接受者操作特征曲线和多变量模型来评估参数预测WHO/ISUP等级的能力。 

低级别肿瘤的横径(TD)较小,第二种方法(HU-U-2)的非对比阶段的HU低于高级别肿瘤(34.21±15.14 mm vs. 46.50±20.68 mm,27.33±6.65 HU vs. 31.36±6.09 HU,P<0.05)。两种方法(NIC-N-1和NIC-N-2)的低分化期的NIC高于高分化组(0.78±0.19 vs.0.58±0.22,0.73±0.42 vs.0.46±0.22,P< 0.05)。由TD、HU-U-2和NIC-N-1组成的最终多变量模型可以预测ccRCC等级,其曲线下面积、敏感性、特异性和准确性分别为0.852、70%、90%和82%。 

 
 ROI勾画、碘密度图和病理图。图片A和B分别显示了在ccRCC病灶上勾画ROI的两种方法。在第一种方法中,将面积约为80-100mm2的2或3个圆形ROI置于肿瘤最大的实性成分水平,同时避开肿瘤的坏死成分(a)。在第二种方法中,沿着最大的肿瘤界面的内边缘绘制一个ROI,包括实性和坏死的成分(b)。图片C显示了一位左肾低级别ccRCC(WHO/ISUP 2)患者的碘密度图,包括常规CT测量和碘测量。图片D显示了该患者的病理图像

本项研究表明,DL-CTU图像中的定量指标可以协助临床预测ccRCC的WHO/ISUP等级。

原文出处:

Xiaoxiao Zhang,Gumuyang Zhang,Lili Xu,et al.Prediction of World Health Organization /International Society of Urological Pathology (WHO/ISUP) Pathological Grading of Clear Cell Renal Cell Carcinoma by Dual-Layer Spectral CT.DOI:10.1016/j.acra.2022.12.002

作者:shaosai



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