Academic Radiology:双层光谱CT在预测孤立性HCC微血管浸润方面的应用
2023-12-25 shaosai MedSci原创
本项研究表明,结合放射学特征和DLCT的评分模型为术前预测5厘米内单发AFPN-HCC的MVI提供了一个有价值的影像学工具。
肝细胞癌(HCC)是世界上第六大最常见的癌症,也是2020年癌症相关死亡的第二大原因。HCC的5年生存率约为18%,而全世界的中位总生存时间仅约为20-30个月。其预后较差的主要原因之一是根治性肝切除术后肿瘤复发率高,有报道称5年内复发率超过70%。
微血管侵犯(MVI)是造成HCC根治性切除术后高复发率和不良预后的重要风险因素之一,其发生率被报道为15%至74.4%。不幸的是,MVI是一个病理标准,只能在肝切除后的病理标本上仔细识别多个部位而得出。因此,研究预测MVI的有效策略、建立术前和无创的预测模型以确定个性化的治疗策略,同时提醒病理医生术后进行全面检查具有重要意义。
多项研究显示,一些临床特征,包括血清甲胎蛋白(AFP)水平、肿瘤大小和肿瘤数量是MVI的独立预测因素。尽管AFP是HCC最广泛使用的血清学生物标志物,但大约30-40%的HCC患者的血清AFP水平正常(<20纳克/毫升),称为AFP阴性HCC(AFPN-HCC)。虽然没有大规模的临床研究报道,但根据文献报道,AFPN-HCC和5厘米内的HCC的MVI发生率高达约30-50%和40-50%。然而,目前还没有专门针对这一特定亚组的预测策略。因此,临床上迫切需要一种更有效和具体的方法来预测5厘米内AFPN-HCC的MVI。
PCT是临床实践中用于HCC诊断和术前评估的常规影像检查。目前,许多研究发现,一些放射学特征,包括肿瘤边缘、肿瘤囊和肿瘤内坏死,可以帮助术前识别MVI。Segal等学者提出的一种影像学特征算法,即基于2个影像学特征(瘤内动脉和低信号边缘)的 "静脉浸润的两态预测"(TTPVI),表现出与MVI相关的基因表达模式的关系,可以作为MVI的可靠预测指标。最近,为规范HCC高危患者的影像学术语、解释和诊断而开发的2018版肝脏影像报告和数据系统(LI-RADS)也显示出了MVI预测的潜力。除了这些主观的放射学特征外,一些定量的成像技术也被用来提高MVI的预测性能。最近,临床上引入了双层光谱探测器CT(DLCT),该技术能够在光谱成像数据的基础上获取定量的多参数,可以协助病变的检测和定性,而无需预设额外的协议。双能量光谱CT在MVI预测方面已显示出巨大的潜力,但这些研究只关注动脉相位或采用单一参数碘浓度。此外,基于风险因素的评分模型可以使预测模型在临床应用中更加实用。然而,如何利用放射学特征和DLCT定量参数建立一个实用的评分系统来预测5厘米内的单发AFPN-HCC的MVI仍需充分探讨。
近日,发表在Academic Radiology杂志的一项研究探讨了多期相DLCT参数结合CT影像学特征对5厘米内的单发AFPN-HCC术前预测MVI的价值及能力,并建立了一个评分模型以协助临床医生制定个性化的治疗策略。
本项回顾性研究纳入了104名HCC患者,所有患者均在术前接受了多期相增强DLCT研究。构建了联合放射学特征(CR)和联合DLCT定量参数(CDLCT)来预测MVI。应用多变量逻辑回归来确定MVI的潜在预测因素,并根据回归模型的系数建立了一个评分模型。通过ROC分析评估了预测功效。
28名(26.9%)AFPN-HCC患者中发现了微血管侵犯(MVI)。在单个参数中,动脉期的有效原子数对MVI的预测效率最高,曲线下面积(AUC)为0.792。CR和CDLCT显示了预测性能,AUCs分别为0.848和0.849。使用MVI的独立预测因素计算出的风险分数(RS)如下: RS=2×(马赛克结构)+2×(边缘增强)+2×(肿瘤包膜不完整)+2×(静脉浸润的2项预测指标[TTPVI])+3×(CDLCT>-1.229)。Delong测试表明,与CR(p = 0.016)和CDLCT(p = 0.034)相比,该评分系统可以明显提高AUC至0.929。
图 一名57岁男性的双层频谱探测器CT图像,病理证实为肝左叶3.9厘米的肝细胞癌伴有微血管浸润。A-C,在肝动脉期(A)、门静脉期(B)和延迟期(C)的70KeV的VMIs。白色箭头代表内动脉在动脉后期没有低信号光晕,表明TTPVI的存在。白色箭头代表瘤周区域的晕轮增强。黑色箭头代表镶嵌式结构。D-F,肝动脉期(D)、门静脉期(E)和延迟期(F)的ID图。图中显示了ID和NID值的测量结果。G-I, 肝动脉期(G)、门静脉期(H)和延迟期(I)的Zeff图。图中显示了Zeff值的测量结果。红色虚线表示肿瘤的自由模式ROI。计算出CDLCT为0.653,RS为9分。该患者最终被列为MVI的高危人群
本项研究表明,结合放射学特征和DLCT的评分模型为术前预测5厘米内单发AFPN-HCC的MVI提供了一个有价值的影像学工具。
原始出处:
Yongjian Zhu,Bing Feng,Wei Cai,et al.Prediction of Microvascular Invasion in Solitary AFP-Negative Hepatocellular Carcinoma ≤ 5 cm Using a Combination of Imaging Features and Quantitative Dual-Layer Spectral-Detector CT Parameters.DOI:10.1016/j.acra.2023.02.015
作者:shaosai
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