Роль диффузионной взвешенной магнитно3резонансной томографии в дифференциации злокачественных и доброкачественных образований молочной железы

Роль диффузионной взвешенной магнитно-резонансной томографии в дифференциации злокачественных и доброкачественных образований молочной железы

Исаев Г.А.

Центральная больница нефтяников. Баку, Азербайджан

The role of Diffusion-Weighted Imaging for differential diagnosis of malign from benign breast lesions. The main aim of the study is to investigate role of diffusion-weighted imaging (DWI) in differentiating malign breast neoplasms from benign neoplasms. With DWI was measured the apparent diffusion coefficient (ADC) value of breast neoplasms. The sensitivity and specificity of DWI

Актуальность проблемы

В настоящее время первичными методами, используемыми для профилактического и диагностического исследования молочной железы, является маммография. При исследовании заболеваний, возникающих в молочных железах, насыщенных железистой тканью чувствительность и специфичность данного метода снижается (1). Это в свою очередь вынуждает обращаться к другим методам исследования. Несмотря на то, что контрастная Магнитно-Резонансная Томография (МРТ) молочной железы обладает высокой чувствительностью к выявлению патологии молочной железы, специфичность этого исследования невысока (2-5). Для увеличения специфичности к стандартным методам исследованиям МРТ молочной железы дополнительно используют Диффузионную взвешенную Магнитно-Резонансную Томографию (ДВМРТ) (6-9), которая отражает характер диффузии молекул воды и связана с Броуновским движением (10). Внутритканевые Броуновские движения ограничиваются микроскопическими структурами. Молекулярная диффузия происходит в трехмерном пространстве и оценивается Коэффициентом Визуальной Диффузии (КВД). Молекулярная диффузия используется в дифференциальной диагностике: зло-доброкачественных опухолей головного мозга (11), кистозных образований головного мозга (12), локальных образований печени (13) и дифференциации опухолей молочной железы. (6-9). В результате, ДВМРТ можно использовать при дифференциации образований молочной железы. Основная цель нашего исследования определить роль ДВМРТ в дифференциации опухолевых образований молочной железы.

Материалы и методы исследования

В период с июля 2006 - по май 2008 года на кафедре радиологии университета Эгея, 45 пациенткам было проведено МРТ исследования молочной железы, дополнительно используя ДВМРТ В результате исследования у 40 из них было выявлено по одному образованию, у 5 множество образований. Итого всего 52 образований было исследовано. Всех больных обследовали на 1.5 тесла МРТ (Symphony; Siemens Medical Systems, Erlangen, Germany). Исследования ДВМРТ в попереч-

in differentation for benign and malign neoplasms was counted. The ADC value (mean±SD x10~3mm2/s) were for benign lesions (1.59±0.39) and for malignant lesions (0.94±0.12). A ADC threshold value of 1.165^10~3mm2/s discriminated malignant breast lesions from benign lesions with a sensitivity of 100% and specificity of 77.3%.

ном направлении в экоплановом режиме, следующими параметрами: TR/TE 2400/86 мсек.; matrix 128x128; FOV 300 мм; толщина среза 7 мм; межсрезовое расстояние 2.1 мм; NEX 8. Молочные железы обследованы в 16 срезах с применениями fatset техники. Для каждого среза было исследовано два разных b параметра (коэффициент чувствительности к диффузии) b=0 и b=1000. Градиенты диффузии перпендикулярно друг другу были использованы в трех направлениях (х,у,2) и были получены (trace) ДВМРТ. С помощью программ, находящихся на панели МРТ оборудования были вычислены КВД значения и определились КВД карта и вся информация была сохранена в архивной системе PACS.

В исследовании были определены признаки ДВМРТ и оценки КВД образований, анормально накапливающих контраст. Используя измерительный круг, определили КВД параметры из контраст скапливающей твердых частей образования. Мы старались, чтобы некрозные части образования и нормальные ткани молочной железы не входили в измерительный круг. Параметры КВД определялись с предусмотрением погрешностей КВД в измерительном круге. Основываясь на патогис-тологических заключениях (n=46) и признаках наблюдения (n=6) и учитывая параметры КВД определили на чувствительность, специфичность, негативное предик-тивное значение, позитивное предиктивное значение и точность ДВМРТ с использованием программы SPSS 15,0 (for windos version). Были определены КВД параметры, определяющиеся в цифровой шкале с помощью РОК анализа и уточнения критического значения КВД. Между параметрами КВД и патогистологическими заключениями с помощью теста Бенферон была определена разность между статистическими величинами, при р<0,05 разница считается правильной.

Результаты

При обследовании больных в возрасте 20-69 лет (в среднем 47.41), мы наблюдали 52 образования, средние размеры которых были 18.2 mm (10.0 - 62.0 mm). На основании патогистологических заключений (n=46) и признаков наблюдения (n=6) образования делятся на группы: злокачественные (n = 30) и доброкачественные (n=22) (таб.1).

70

Вестник хирургии Казахстана

Таблица 1. Группирование на основании патогистологических заключений и признаков наблюдения образований.

п

Фиброаденома 9

Фиброкистозные болезни (фиброзис, 5

аденозис, дуктальная гиперплазия)

Доброкач. образования (п=22) Жировой некроз 1

Гамартома 1

Стабильное образование при наблюдении 4

Регрессирующие образования при наблюдении 2

Инфильтративный дуктальный рак 17

Инфильтративный дуктальный + Инфильтрат. лобулярный рак 4

Инфильтративный дуктальный + Инфильтрат. микропапиллярный рак 1

Злокач. образования Воспалительная форма рака молочной железы 2

Злокачественный интрадуктальный 1

(п=30) папиллярный рак

Тубуло-лобулярный рак 1

Мультицентральный 2

апокриновый рак

После лучевая саркома 2

Было выявлено ограничение диффузии в визуальном и цифровом значении в ДВМРТ среди 30 злокачественных и 7 доброкачественных образований. Полученные результаты КВД показаны в таблице 2. Среди образований злокачественных и доброкачественных опухолей разница КВД параметров значительна ( р= 0.000 то есть р< 0.05).

Таблица 2.Параметры КВД по группам образования (КВД параметры х 10-3см2/сек).

Патогистол. заключение ср. знач. ± погрешность Миним. Максим.

Злокачеств. (п=30) 0.94±0.12 0.64 1.15

Доброкачест. (п=22) 1.59±0.39 0.99 2.39

При использовании критических КВД значений, таких как 1.165 х10-3см2/сек в дифференциации злокачественных образований статистические данные ДВМРТ чуствителность 100% , специфичность 77.3%, позитивное предиктивное значение 85.7%, негативное предиктивное значение 100% и точность 90.4%. А при критических КВД значений, как 0.98 х10-3см2/сек в дифференциации злокачественных образований статистические данные ДВМРТ чуствителность 66.7% , специфичность 100%, позитивное предиктивное значение 100%, негативное предиктивное значение 68.8%, и точность 80.8%.

Обсуждение

В зависимости от возраста больного, структуры ткани молочной железы, особенности образования и клинического состояния больного, молочную железу можно обследовать разными методами. Наряду с первоначальными методами исследованиями, такими как маммография и УЗИ (ультразвуковое исследование) при первичных и рецидивных злокачественных опухолях молочной железы, особенно при планировании частичной мастэктомии, МРТ молочной железы играет важную

роль. При дифференциации опухолей молочной железы наряду с такими данными, как морфология и динамика контрастирования, определенные стандартным МРТ, можно использовать дополнительные признаки ДВМРТ. На ДВМРТ можно определить водный состав ткани, проникновение клеточных мембран, отек тканей и деструкцию клеток (14). При начальных исследованиях молочной железы с ДВМРТ, были определены различия параметров КВД в нормальных и в обогащенных жировой тканью молочных железах (15), а также в разные периоды менструального цикла, КВД параметры меняются (16). В период менструального цикла разница между максимальным и минимальным КВД составляет минимально 5,5% (16). Во избежание этой разницы мы обследовали больных на 7-17 дни менструального цикла. В последнее время в нескольких исследованиях было выявлено значение ДВМРТ при дифференциации зло-доброкачественной опухолей молочной железы (6-9), а также прямолинейная зависимость между КВД параметрами и клеточными концентрациями (6).

Исходя из вышеизложенного, чтобы определить функцию ДВМРТ мы внедрили этот метод в ежедневное обследование. Для того чтобы минимизировать действия перфузии на диффузию, мы использовали высокие Ь параметры в ДВМРТ (Ь=1000 сек/мм2). Параметры КВД у 30 злокачественных (рис.1) и 22 доброкачественных опухолей (рис.2) идентичны в существующей литературе (таб.3). Тесное скопление клеток в злокачественных опухолях, ограничивает диффузию молекулы воды и это объясняется снижением КВД параметров.

Наряду с этим мы определили имеющие ¡пБ^и компоненты в некоторых инфильтративных злокачественных опухолях. В инфильтративных частях этих опухолей снижение КВД параметров больше чем в ¡пБ^и части. Это объясняется тем, что интродуктально локализирующаяся опухоль (¡пБ^и), имеет меньшую концентрацию клеток, подобные случаи описаны в литературе (18). В исследовании мы выяснили, что КВД параметры между зло- и доброкачественными опухолями различны (р=0,000).

Таблица 3. Параметры КВД по группам образования (в исследовании и в литературе) (КВД параметры х 10"3см2/сек).

Злокачеств. образования Доброкачеств. образования

Оио и др. (6) 0.97±0.20 1.57±0.23

РиЬвБОУа и др. (17) 0.95±0.027 1.51±0.068

Мапт и др. (18) 0.95±0.18 1.48±0.37

В исследовании 0.94±0.12 1.59±0.39

С помощью цифровых параметров КВД можно определить критические значения и исследовать их при дифференциации. В различных исследованиях были определены критические значения КВД при дифференциации зло-доброкачественных опухолей и при этом были вычислены статические значения ДВМРТ (таб.4). В нашем исследовании, принимая критическое значение, за 1,165 х10-3см2/сек при дифференциации злокачественных опухолей с ДВМРТ были определены следующие значения - чувствительность 100%, специфичность 77.3%, позитивное предиктивное значение 85.7%, негативное предиктивное значение 100%, и точность 90.4%. Принимая критическое значения за 1,165 х10-3см2/сек было поставлено 5 ложно положительных диагнозов наличия образования в молочной железе.

Таблица 4. При определенных критических параметров КВД статические данные ДВМРТ при дифференциации зло-доброкачественных опухолей (у нас и в литературе).

Критические параметры КВД х10-3см2/сек Чувстви-телность Специфичность Точность

Guo и др. (6) 1.30 %93 %88 %91

Rubesova и др.(17) 1.13 %86 %86

Marini и др.(18) 1.1 %80 %81

Marini и др.(18) 1.3 %100 %67

В исследовании 1.165 %100 %77.3 90.4

В исследованиях Dorenbeck и др. (19), при наличии центрального некроза злокачественных опухолей определено увеличение КВД параметров и отмечено, что в некоторых случаях толщина периферичных жизнеспособных тканей настолько минимальна, что невозможно разместить измерительный круг в пределах контуров контрастированных тканей, следовательно, невозможно определить правильные результаты КВД. Подобные случаи не встречались в проведенных иследованях. В работах Woodhams и др. (20), было определено, что при определении КВД параметров in situ ductal cancer в измерительный круг входят также и нормальные ткани, что осложняет получение правильных результатов КВД параметров. В наших исследованиях не была выявлена такая форма образований.

В исследованиях Hatakenaka и др. (21), было определено, что при злокачественных инфильтратив-ных опухолях, таких как муцинозный рак, имеющие высокий Т2 сигналы, и показывающие первый тип динамического контрастирования, типичный для доброкачественных опухолей, а так же по сравнению с другими злокачественными опухолями имеющие разную клеточную структуру с ДВМРТ как и с стандартным МРТ, можно поставить неверный диагноз. Hatakenaka и др. (21), утверждают, что в отличие от других типов злокачественных опухолей и доброкачественных фиброаденом высокие КВД параметры специфичны и можно использовать их при дифференциации. Это объясняется недостаточной концентрацией клеток и широким межклеточным пространством в муцинозном раке. Помимо этих данных в литературе отмечается, что при фиброзных фиброаденомах (9), а также при фиброкистозных болезнях сопровождающихся пролиферацией и фиброзированием происходит снижение диффузии (17,18,20). В наших исследованиях было обнаружено 5 фиброкистозных образований, в которых по сравнению с другими доброкачественными образованиями отмечается снижение диффузии. Для этой группы КВД параметры составляли 1.17±0.03 х 10-3см2/ сек, и были высоки в сравнению с КВД параметрами злокачественных опухолей и низки в сравнению с КВД параметрами доброкачественных опухолей. В доброкачественной группе: для 9 фиброаденом КВД параметры 1.81±0.29 х 10-3см2/сек, для одной гамортомы 1.50±0.26 х 10-3см2/сек. В нашем исследовании следующая доброкачественная образования это жировой некроз и она показала низкие КВД параметры, которые в литературе не существует.

В связи с такими преимуществами как кратковременность манипуляции (в среднем 40-50 сек.), не используя контрастные вещества, не нанося вреда больным, мы получаем возможность дополнительно проводить ДВМРТ иследование больным, клинически нуждающимся в МРТ молочной железы для получения КВД параметров, отражаюших тканевую структуру, которые помогают в дифференцации образований. Дру-

гими словами этод метод с минимальными затратами позволяет выявить структуру образований.

1. Swedish Organized Service Screening Evaluation Group Reduction in breast cancer mortality from the organized service screening with mammography: validation with alternative analytic methods. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2006; 15: 52-56.

2. Macura KJ, Ouwerkerk R, Jacobs M, et al. Patterns of Enhancement on Breast MR Images: Interpretation and Imaging Pitfalls. Radiographics 2006; 26: 1719-1734.

3. Jacobs MA, Barker PB, Bluemke DA, et al. Benign and malignant breast lesions: diagnosis with multiparametric MR imaging. Radiology 2003; 229: 225-232.

4. Huang W, Fisher PR, Dulaimy K, et al. Detection of breast malignancy: diagnostic MR protocol for improved specificity. Radiology 2004; 232: 585-591.

5. Pediconi F, Catalano C, Occhiato R, et al. Breast lesion detection and characterization at contrast- enhanced MR mammography: gadobenate dimeglumine versus gadopentetate dimeglumine. Radiology 2005; 237: 45-56.

6.Guo Y, Cai YQ, Cai ZL, et al. Differentiation of clinically benign and malignant breast lesions using diffusion-weighted imaging. J Magn Reson Imaging 2002; 16: 172-178.

7. Woodhams R, Matzunaga K, Kan S, et al. ADC Mapping of benign and malignant breast tumors. Magn Res Med Sci 2005; 4: 35-42.

8. Sinha S, Lucas-Quesada FA, Sinha U, et al. In vivo diffusion-weighted MRI of the breast: potential for lesion characterization. J Magn Reson Imaging 2002; 15: 693-704.

9.Kinoshita T, Yashiro N, lhara N et al. Diffusion- weighted halfFourier single-shot turbo spin echo imaging in breast tumors: differentiation of invasive ductal carcinoma from fibriodenoma. J Comput Assist Tomogr. 2002; 26: 1042-1046.

10. Basser PJ, Mattiello J, Le Bihan D. Estimation of the effective self diffusion tensor from the NMR spinecho. J Magn Reson B 1994; 103: 247-255.

11. Hamstra DA, Chenevert TL, Moffat BA, et al. Evaluation of the functional diffusion map as an early biomarker of time-to-progression and overall survival in highgrade glioma. Proc Natl Acad Sci USA 2005; 102: 16759-16764.

12. Bukte Y, Paksoy Y, Genc E, et al. Role of diffusion-weighted MR in differential diagnosis of intracranial cystic lesions. Clin Radiol 2005; 60: 375-383.

13. Taouli B, Vilgrain V, Dumont E, et al. Evaluation of liver diffusion isotropy and characterization of focal hepatic lesions with two single-shot echo-planar MR imaging sequences: prospective study in 66 patients. Radiology 2003; 226: 71-78.

14.Norris DG. The effects of microscopic tissue parameters on the diffusion weighted magnetic resonance imaging experiment. NMR Biomed 2001; 14: 77-93.

15. Englander SA, Ulug AM, Brem R et al. Diffusion imaging of human breast. NMR Biomed 1997; 10: 348-352.

16. Partridge SC, McKinnon GC, Henry RG, et al. Menstrual cycle variation of apparent diffusion coefficients measeured in the normal breast using MRI. J Magn Res Imaging 2001; 14: 433-438.

17.Rubesova E, Grell AS, De Maertelaer V, et al. Quantitative diffusion imaging in breast cancer: a clinical prospective study. J Magn Reson Imaging 2006; 24: 319-324.

18.Marini C, Iacconi C, Giannelli M, et al.Quantitative diffusion-weighted MR imaging in the differential diagnosis of breast lesion. Eur Radiol 2007; 17: 2646-2655.

19.Dorenbeck U, Butz B, Schlaier J et al. Diffusion-weighted echo-plenar MRI of the brain with calculated ADCs: a useful tool in the differential diagnosis of tumor necrosis from abscess? J Neuro-imaging 2003; 13: 330-338.

20.Woodhams R, Matsunaga K, Iwabuchi K, et al. Diffusion-weighted imaging of malignant breast tumors: the usefulness of apparent diffusion coefficient (ADC) value and ADC map for the detection of malignant breast tumors and evaluation of cancer extension. J Comput Assist Tomogr 2005; 29: 644-649.

21.Hatakenaka M, Soeda H, Yabuuchi H, et al. Apparent diffusion coefficients of breast tumors: clinical application. Magn Reson Med Sci 2008; 1: 23-29.