European Radiology:平扫MRI定量参数在早期预测乳腺癌新辅助化疗病理反应中的价值

2022-07-06 网络 网络

现阶段,乳腺癌的新辅助化疗(NAC)已经被临床广泛使用。然而,大约37%的患者未能从NAC中获益,因此早期和准确预测肿瘤对NAC的反应对治疗管理至关重要。对比增强(CE)MRI是最值得推荐的NAC反应

现阶段乳腺癌的新辅助化疗(NAC)已经被临床广泛使用。然而,大约37%的患者未能从NAC中获益,因此早期和准确预测肿瘤对NAC的反应对治疗管理至关重要。对比增强(CE)MRI是最值得推荐的NAC反应评估成像,在NAC之前、期间和之后均可使用,在CE-MRI上测量的肿瘤大小是最常用的NAC监测参数之一。动态CE-MRI提供功能性血管灌注参数,重复进行的强化MRI增加了检查时间和成本,同时增加了钆在肾脏、大脑、骨骼和皮肤中沉积的风险。

通过扩散加权成像(DWI)量化的表观扩散系数(ADC)已经被用于乳腺病变的定性。最近的研究表明,ADC是监测NAC反应的一个有前途的成像生物标志物。在一个和两个周期的NAC后,ADC的增加可以一定的预测病理完全反应(pCR)。

合成MRI是一种新的成像技术,可以在一次扫描中同时对多种参数(T1/T2/ PD)进行量化,这比传统检查方式的扫描时间短得多。合成MRI在常规神经成像、腰椎间盘退变评估[和前列腺癌分级中显示出良好的效果。

近日,发表在European Radiology杂志的一项研究在患者接受NAC之前和期间前瞻性地进行了DWI和合成MRI扫描,并对上述平扫定量参数的变化进行了评估,并建立了一个结合临床信息的用于早期预测NAC病理反应的模型。

本研究从2019年3月到2021年1月期间在NAC第一个周期(n = 102)和第二个周期(n = 90)之前和之后,对一个患有乳腺癌的主要队列进行了乳MRI扫描。获得肿瘤大小、合成弛豫度(T1/T2弛豫时间[T1/T2]、质子密度)和ADC,并计算治疗后的变化。通过多变量逻辑回归建立预测模型,使用鉴别力、校准和临床应用进行评估,并与Delong测试、净重分类(NRI)和综合鉴别指数(IDI)进行比较。2021年2月至6月对35名患者的独立队列进行了外部验证。 

在初级队列中,所有参数在早期治疗后都发生了变化。与非MHR(Miller-Payne G1-3)相比,主要组织学反应者(MHR,Miller-Payne G4-5)的合成弛豫度下降程度更大。一个结合了治疗后ADC、T1和肿瘤大小变化以及癌症亚型的模型在第一个周期(初级/验证队列,0.83/0.82)和第二个周期(初级/验证队列,0.85/0.84)后达到最高的AUC。不同周期和尺寸测量序列的模型之间没有发现AUC(p≥0.27)、NRI(p≥0.31)和IDI(p≥0.32)的差异。模型校准和决策曲线分别显示了良好的适用性和临床效益。 


 一位61岁的女性,右乳B型浸润性导管癌(HER2+)亚型的非主要组织学反应(非MHR)。在CE-MRI/T2WI/DWI序列上分别测量,NAC前肿瘤大小为35mm/32mm/36mm,第一个周期后为31mm/29mm/28mm,第二个周期后为31mm/29mm/28mm。平扫的参数标注在相应的图像下面。第一周期后T1的变化为8.1%,第二周期后为11.4%。在CE-MRI/T2WI/DWI序列上测量的肿瘤大小的变化在第一周期后为11.4%/9.4%/22.2%,在第二周期NAC后为11.4%/9.4%/22.2%。第一和第二周期MRI的ADC值分别为0.827和0.964 × 10-3 mm2/s)。用表3中的模型公式计算后,结果表明有明显反应的可能性很弱。NAC完成后,术后组织病理学检查证实,瘤床内有大量浸润性癌肿残留,在Miller-Payne(MP)分级系统中为1级(苏木精-伊红染色;原始放大率,×100)

本研究提示,合成弛豫时间的早期变化可反映原发性乳腺癌对NAC的病理反应。一个结合了T1和肿瘤大小变化、NAC后ADC和癌症亚型的平扫预测模型能有效预测NAC后一个周期的病理反应。

 

原文出处:

Siyao Du,Si Gao,Ruimeng Zhao,et al.Contrast-free MRI quantitative parameters for early prediction of pathological response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer.DOI:10.1007/s00330-022-08667-w



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