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据统计,肾细胞癌(RCC)是男性第九大常见癌症,2020年全球约有18万人死亡。透明细胞肾细胞癌(ccRCC)是成人中最常见的肾脏恶性肿瘤,占RCC病例的80%,而且预后相对较差。
世界卫生组织/国际泌尿科病理学会(WHO/ISUP)的分级系统比Furhman分级系统更容易应用,更具有可重复性,而且与临床管理和预后评估相关性更强。与低等级ccRCC相比,高等级ccRCC更具侵略性,与更不利的预后有关。然而,WHO/ISUP通常需要进行有创组织活检或术后病理评估,而且容易出现取样或观察者之间的误差。
随着横断面影像学的普及,无症状的小肾脏肿块的检出率也在提高。然而,区分pT3a与pT1和pT2肿瘤仍是特别棘手的问题,因为在常规CT或MR扫描中识别重要特征如肾周延伸和血管侵犯存在挑战。这给患者的治疗选择带来了临床困境。因此,探索术前准确评估pT分期的新方法具有重要意义。
在过去的几十年里,扩散加权成像(DWI)被广泛探索用于区分ccRCC的病理等级,但荟萃分析显示诊断效果一般。扩散峰度成像(DKI)是传统单指数DWI的延伸,能更好地反映组织细胞、微结构和微血管的不规则性和异质性。此外,越来越多的研究表明,DKI与恶性肿瘤的病理分级有关,具有更高的诊断准确性。
基于回声平面成像,DWI和DKI序列都有一个射频脉冲,不可避免地会诱发化学位移和磁感应伪影,可导致几何失真和低分辨率。ZOOMit(西门子医疗)DWI和DKI同时应用回声平面成像和另一个平行射频脉冲序列,以获得放大的视场(FOV),这使得图像质量更好、解剖细节更多。ZOOMit DKI中使用的广义自动校准部分平行采集(GRAPPA)有助于减少伪影,提高诊断的可靠性。
然而,扩散MR模型基本上是基于组织微观结构的变化,这只是肿瘤进展的一个维度。最近,化学交换饱和转移(CEST)磁共振由于能够提供更详细的代谢信息而吸引了大量临床的关注。酰胺质子转移(APT)加权成像(Ssat/S0设定为3.5ppm)是CEST-MRI的一种特殊类型,是基于内源性蛋白质/肽的酰胺质子和水蛋白之间的化学交换。以往的研究表明,APT-MRI可以应用于胶质瘤、乳腺癌、子宫内膜癌、胸腔肿瘤等的鉴别诊断和肿瘤分级。然而,其在肾脏肿瘤的应用尚未有报道。
近日,发表在European Radiology杂志的一项研究定量评估了ZOOMit DKI和CEST在区分ccRCC的WHO/ISUP等级和pT分期方面的诊断性能,并为临床确定了合适的成像方法和生物标志物以促进最佳治疗决策的制定。
本项回顾性研究纳入了46名ccRCC患者。所有参与者都接受了MRI检查,包括ZOOMit DKI和CEST。根据不同的WHO/ISUP等级和pT分期分析了非高斯平均峰度(MK)、平均扩散率(MD)、磁化转移率不对称性(MTRasym(3.5ppm))和Ssat(3.5ppm)/S0。二元逻辑回归被用来确定参数的最佳组合,并计算了CEST和扩散相关参数之间的Pearson相关系数。
ADC、MD和Ssat(3.5 ppm)/S0值在较高的WHO/ISUP等级的肿瘤中明显较低,而MK和MTRasym(3.5 ppm)在较高的WHO/ISUP等级和较高的pT阶段肿瘤中较高。MTRasym(3.5 ppm)联合MD(AUC,0.930;95% CI,0.858-1.000)在评估WHO/ISUP等级方面显示出最佳的诊断能力。MTRasym(3.5 ppm)和MK呈轻度正相关(r = 0.324,p = 0.028)。Ssat(3.5 ppm)/S0与ADC呈中度正相关(r = 0.580,p < 0.001),与MD呈轻度正相关(r = 0.412,p = 0.005),与MK呈中度负相关(r = -0.575,p < .001)。
图 一位67岁的女性,患有WHO/ISUP IV和pT3a ccRCC,肿瘤坏死、肾盂和肾盏受侵、血管内有瘤栓。A 左肾见一混杂T2高信号肿块;B 扩散加权图像(b = 800 s/mm2);C-D MD和MK图(MD = 1.043×10-3 m2/s,MK = 1.286);E CEST图,Ssat/S0设置为3.5ppm;F 肿瘤的Z-谱系
本项研究表明,ZOOMit DKI和CEST参数都有潜力成为评估ccRCC的WHO/ISUP分级和pT分期的影像学指标。其中,MTRasym(3.5ppm)结合MD对WHO/ISUP分级显示出最佳的诊断性能。
原文出处:
Shichao Li,Kangwen He,Guanjie Yuan,et al.WHO/ISUP grade and pathological T stage of clear cell renal cell carcinoma: value of ZOOMit diffusion kurtosis imaging and chemical exchange saturation transfer imaging.DOI:10.1007/s00330-022-09312-2
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