European Radiology:增强CT对胰腺神经内分泌肿瘤的定量分析
2022-10-02 shaosai MedSci原创
增强CT的定量参数可用于PNECs和PNETs的鉴别诊断,其中动脉/门静脉绝对增强值是独立预测因素,在区分PNETs和PNECs方面具有良好的诊断准确性。
胰腺神经内分泌肿瘤(PanNENs)是一组具有不同临床和病理特征的异质性肿瘤,由神经内分泌细胞产生,占所有胰腺恶性肿瘤的1-3%。近年来,对PanNENs的分子生物学和病理生理学的认识迅速提高,致使其诊断和治疗策略的大幅改进。最初,神经内分泌肿瘤根据Ki-67指数或有丝分裂指数分为分化良好和分化不良的神经内分泌肿瘤(NENs)。因此,所有1级(G1)和2级(G2)病例被视为分化良好,而所有3级(G3)病例被视为分化不良。根据这个系统,分化好但Ki-67指数高的肿瘤在技术上被归为G3级神经内分泌癌(NECs)。根据2017年WHO分类,PanNENs被分层为G1,Ki-67指数≤2%或每10个高倍视野(HPFs)有丝分裂计数<2;G2,Ki-67指数3-20%或每10个HPFs有丝分裂计数2-20;G3,Ki-67指数>20%或每HPFs有丝分裂计数>20。此外,G3被细分为分化好的NENs和分化差的NECs。分化好的病变Ki-67指数<55%;而分化差的病变Ki-67指数≥55%,临床进展迅速。
新分类的目的是为了指导临床制定适当的治疗策略和病人护理,并提高对生存结果的预测。因此,将胰腺NECs(PNECs)与分化良好的G1/2/3胰腺神经内分泌肿瘤(PNETs)区分开来尤为重要。以往的研究发现,与G1/2 PanNENs或胰腺癌相比,G3 PanNENs具有不同的影像学特征和生存预后。然而,没有任何研究对这些分类进行定量分析。
近日,发表在European Radiology杂志的一项研究通过评估增强CT的定量指标来实现PNECs和G1/2/3 PNETs的准确鉴别,为临床准确制定治疗方案及预测预后提供了技术支持及参考依据。
本研究回顾性地纳入了17名PNECs患者和131名经活检或手术证实的PNETs患者。收集了一般人口统计学(性别、年龄)和CT定量参数(动脉/门静脉绝对增强、动脉/门静脉相对增强比、动脉/门静脉增强比)。进行了单变量和多变量的逻辑回归分析,以确认区分PNECs和PNETs的独立变量,并生成每个定量参数的接收操作特征(ROC)曲线以确定其诊断能力。
本研究发现,PNECs的平均动脉/门静脉绝对增强值(19.5±11.0 vs. 78.8±47.2;28.1±15.8 vs. 77.0±39.4)、动脉/门静脉相对增强比(0. 57±0.36 vs. 2.03±1.31;0.80±0.52 vs. 1.99±1.13)以及动脉/门静脉增强比(0.62±0.27 vs. 1.22±0.49;0.74±0.19 vs. 1.21±0.36)明显低于PNETs(所有P<0.001)。经过多变量分析,动脉绝对增强(几率[OR]:0.96,95%置信区间[CI]:0.93,0.99)和门静脉绝对增强(OR:0.96,95%CI:0.92,0.99)是区分PNECs与PNETs的独立因素。对于每个定量参数,病变的动脉增强产生了最高的诊断性能,其曲线下面积(AUC)为0.922(95% CI:0.867-0.960),其次是门静脉绝对增强。
图 a 67岁女性,胰头内G1级PNET,表现为明显增强(箭头)。 b 63岁男性,胰头内G2级PNET,表现为均匀增强(箭头)。c 一位46岁的女性,在胰腺尾部有分化良好的3级PNET,呈现中度强化(箭头)。 d 一位73岁的男性,在胰腺体部有分化不良的PNEC,呈现轻微强化(箭头)
本研究表明,增强CT的定量参数可用于PNECs和PNETs的鉴别诊断,其中动脉/门静脉绝对增强值是独立预测因素,在区分PNETs和PNECs方面具有良好的诊断准确性。
原文出处:
Hai-Yan Chen,Yao Pan,Jie-Yu Chen,et al.Quantitative analysis of enhanced CT in differentiating well-differentiated pancreatic neuroendocrine tumors and poorly differentiated neuroendocrine carcinomas.DOI:10.1007/s00330-022-08891-4
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