Acade radio:应用MAP-MRI鉴别成人型弥漫性胶质瘤的WHO分级和主要遗传特征

2023-10-15 shaosai MedSci原创

AP-MRI是一个较新的计算框架,可在获取q空间数据的基础上进行扩散谱核磁共振成像(DSI)。

统计胶质瘤占所有原发性中枢神经系统恶性肿瘤的80%。即使积极采用手术、同步放疗和化疗,患者的预后通常也很差。与2016年版相比,2021年版的世界卫生组织(WHO)中枢神经系统肿瘤分类增加了弥漫性胶质瘤遗传特征的重要性,并使某些特征性病例的组织学分级得到重新划分。对肿瘤的组织学和遗传学特征的先进认识是优化治疗过程的基本和必要步骤,可为手术切除的范围和随后同时进行的放疗和化疗提供临床信息。目前,肿瘤标本的组织解剖学分析和基因检测是胶质瘤分析的金标准。然而在某些情况下,活检无法有效获得肿瘤组织或无法进行基因测试。由于这些肿瘤的异质性,在胶质瘤的分类、分级和基因特征检测中,少量的病理材料可能导致误诊进而影响了这种疾病的诊断、治疗和预后。因此,临床上迫切的需要一种可行的技术或成像方法来实现病变的分级

现阶段扩散模型在神经肿瘤学中的应用十分广泛。多项研究显示一些传统的影像学特征有助于预测胶质瘤的遗传特征。然而,对影像学特征的准确人工提取依赖于放射科医生,这可能会因主观偏见而导致预测错误,特别是对一些影像学特征不突出的患者。因此,需要一种具有高度稳健性和准确性的成像方法来预测弥漫性胶质瘤的分子基因型。弥散张量成像(DTI)是一种基于DWI的技术,表达了组织中水分子的近似高斯分布。然而,特别值得关注的是,水分子在实际组织中的运动受到各种因素的影响,其分布是非高斯的。扩散峰度成像(DKI)可以描述大脑中水质子的非高斯分布。然而到目前为止,DKI是否能区分弥漫性胶质瘤的IDH 1/2突变和1p/19q染色体联合缺失的基因型临床上还没有达到共识

MAP-MRI是一个较新的计算框架,在获取q空间数据的基础上进行扩散谱核磁共振成像(DSI)。该技术包括DTI,不仅可用于评估脑组织中水分子的非高斯分布,还可有效测量自旋位移的概率密度函数并量化概率密度函数的有用指标。这些指标反映了质子在复杂微结构(如扩散封闭和多室)中的扩散情况。据报道,MAP-MRI优于DTI,并用于检测弥漫性胶质瘤不同等级或不同遗传特征引起的扩散参数变化,但旧的分组方法可能导致不正确的临床实际应用。


近日,发表在academic radiology杂志的一项研究通过应用最新的WHO分类标准方法,包括WHO 2/3级、IDH1/2突变和1p/19q联合缺失基因型,描述了MAP-MRI与弥漫性胶质瘤的组织学和主要遗传特征之间的相关性,并进一步比较了其与DTI和DKI的诊断效果。

本项研究前瞻性地招募了67名经组织病理学诊断为成人型弥漫性胶质瘤的参与者。所有患者在手术前进行了常规的MRI、DKI和DSI检查。测量了肿瘤的极端和平均部分扩散指数在Bonferroni校正后对具有统计学意义的扩散参数进行了全面评估,包括ROC曲线、正确分类百分比(CCP)、综合鉴别改进(IDI)、净重分类改进(NRI)和K-fold交叉验证。 

研究数据显示对于区分WHO 2/3级,q空间反方差(QIV)、平均峰度(MK)、非高斯性(NG)和返回原点概率(RTOP)是不同的(P' < .05),平均QIV表现出最佳的诊断功效和稳定性(AUC = 0.973,CCP = 0.906)。研究观察到IDH野生型组和IDH突变型组的平均扩散率(MD)、平均平方位移、QIV、MK和RTOP有明显差异(P' < .001)(AUC,0.806-0.978),MAP-MRI显示出比DTI和DKI更高的IDI(分别为0.094-0.435,NRI > 0)。对于1p/19q染色体合并缺失,整体之间的最小QIV不同(P' < .05),MD和MK没有明显差异。 


 
 感兴趣区的选择方法。(a-h) 轴位T2、ADC图、FLAIR和T1-CE显示了用于选择ROI和确定平均ADC(肿瘤实质增强的区域,蓝色和红色)和最小ADC(平均ADC中ADC最低的区域,蓝色,也有黑色箭头)的方法。肿瘤实质增强的区域,蓝色和红色)和最小ADC(平均ADC中ADC最低的区域,蓝色、黑色箭头

研究表明,MAP-MRI可有效预测成人型弥漫性胶质瘤的WHO 2/3级、IDH 1/2突变和染色体1p/19q联合缺失,其性能优于DTI和DKT。

原始出处:

Peng Wang,Jinlong He,Xueying Ma,et al.Applying MAP-MRI to Identify the WHO Grade and Main Genetic Features of Adult-type Diffuse Gliomas: A Comparison of Three Diffusion-weighted MRI Models.DOI:10.1016/j.acra.2022.10.009

作者:shaosai



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