腫瘤

European Radiology:DWI和ASL放射組學特征在區分膠質瘤複發和輻射損傷中的應用

作者:shaosai 來源:MedSci原創 日期:2023-08-21
導讀

         眾所周知,彌漫性膠質瘤是成年後最常見的原發性顱內腫瘤。放療和替莫唑胺化療(TMZ)並結合6個周期的TMZ,是膠質瘤的標準術後治療方法,但該方法伴隨著輻射誘導的腦損傷(RIBI),包括假性進展(PsP)和輻射壞死(RN)。PsP通常發生在放療後數周至數月內(通常在12周或更長的時間內),由於繼發於輻射損傷的膠質細胞髓鞘合成的短暫中斷,表現為增強的病灶範圍擴大,已被多項研究證明是一個短暫的自我修複過

關鍵字:  彌漫性膠質瘤 

        眾所周知,彌漫性膠質瘤是成年後最常見的原發性顱內腫瘤。放療和替莫唑胺化療(TMZ)並結合6個周期的TMZ,是膠質瘤的標準術後治療方法,但該方法伴隨著輻射誘導的腦損傷(RIBI),包括假性進展(PsP)和輻射壞死(RN)。PsP通常發生在放療後數周至數月內(通常在12周或更長的時間內),由於繼發於輻射損傷的膠質細胞髓鞘合成的短暫中斷,表現為增強的病灶範圍擴大,已被多項研究證明是一個短暫的自我修複過程。RN是一種延遲的輻射引起的腦損傷,常在治療後幾個月或幾年後發生。影像學表現是由血管損傷、血腦屏障(BBB)功能障礙和炎症反應引起的不規則邊緣或地圖狀強化。據報道,RIBI的發生率在20.6%-36%之間。

        在臨床上,病理診斷是RIBI的金標準,但作為一種侵入性檢查並不能普遍適用。根據神經腫瘤學反應評估(RANO)的建議,MRI是評價治療後腫瘤反應的標準診斷方法。然而,由放療引起的PsP和RN在常規MRI中都表現為增強病變,與腫瘤複發(TR)相似。因此,診斷和處理MRI上的可疑增強病變對臨床醫生來說是一個挑戰。

        先進的MRI技術,包括擴散和灌注加權成像,已經顯示出區分TR和RIBI的潛力。動脈自旋標記(ASL)作為一種無創的MRI灌注成像方法,可以避免BBB破壞引起的滲漏效應,並提供更準確的量化,是基於造影劑的動態磁敏感對比增強(DSC)的替代方法。然而,很少有研究專注於使用ASL來區分真正的腫瘤進展和RIBI,而且這些研究的樣本量通常很小。

        放射組學是一種新興的診斷方法,可從圖像中提取大量的特征並將其轉換為高維特征,可以全麵反映T1WI、T2WI和對比增強T1WI(CE-T1WI)等常規MRI序列的腫瘤空間結構的異質性,並提供非放射組學單參數方法無法獲得的隱藏信息。

        近日,發表在EuropeanRadiology雜誌的一項研究通過結合ADC和CBF圖建立了一個多參數MRI放射組學模型,在獨立驗證集上驗證了模型的穩健性,並進一步與傳統MRI和單參數放射組學模型進行了比較,為臨床提供了更多的腫瘤生物學信息,並提高了區分TR與RIBI的診斷準確性。

        本項研究從常規MRI、表觀彌散係數(ADC)和腦血流(CBF)圖中共提取了4199個放射組學特征,這些特征來自96個經病理證實的WHO 2~4級膠質瘤,每個腫瘤都在標準治療後有增強的表現。使用類內相關係數(ICC)來測試兩位醫生之間的分割穩定性。使用Mann-Whitney U檢驗、LASSO回歸和RFE算法選擇放射組學特征,采用四種機器學習分類器來建立放射組學模型,並使用曲線下麵積(AUC)比較了多參數、常規和單參數MRI放射組學模型的診斷性能。這些模型在隨後的獨立驗證組(n = 30)中進行了評估。

        選擇了8個重要的放射組學特征(3個來自常規MRI,1個來自ADC,4個來自CBF)。使用支持向量機(SVM)做為最佳分類器。數據顯示,多參數MRI放射組學模型的診斷性能(AUC 0.96)高於常規MRI(AUC 0.88)、ADC(AUC 0.91)和CBF(AUC 0.95)放射組學模型。在亞組分析中,多參數MRI放射組學模型顯示出類似的性能,在WHO 2~3級中AUC為0.98,在WHO 4級中為0.96。

        病變在T1WI上顯示異質性低信號,在T2WI上顯示高信號。CE-T1WI顯示邊緣強化,中心可見壞死。b 一位54歲的男性,右頂葉和枕葉有複發性IDH野生型膠質母細胞瘤。病變的特點是T1WI上的低信號和T2WI上的高信號,CE-T1WI上觀察到環形強化,ASL上顯示病變邊緣有散在的點狀高灌注。 C 82歲女性患者,右頂葉和枕葉IDH突變型星形細胞瘤的RIBI。病變在T1WI上顯示異質性低信號,在T2WI上顯示高信號,CE-T1WI顯示邊緣增強,中心無增強。ASL病變顯示低灌注

        本項研究表明,將無創的DWI和ASL納入放射組學模型,特別是ASL序列,可顯著提高區分RIBI和TR的診斷性能,其穩健性和準確性也在獨立驗證集上得到了驗證。

        原文出處:

        Jun Zhang,Yue Wu,Yulin Wang,et al.Diffusion-weighted imaging and arterial spin labeling radiomics features may improve differentiation between radiation-induced brain injury and glioma recurrence.DOI:10.1007/s00330-022-09365-3

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