К.Е. КАРАКОЙШИН ¹, Ж.Ж. ЖОЛДЫБАЙ ¹, А.С. АЙНАКУЛОВА ¹, Д.К. ТОЛЕШБАЕВ ¹, Г.М. МУХИТ ¹, Е. АЙСЕРБАЙ ¹

1. НАО «Казахский Национальный Медицинский Университет имени С.Д. Асфендиярова», Алматы, Республика Казахстан

DOI: https://www.doi.org/10.52532/2521-6414-2023-2-68-36-42

УДК: 616.65-006:073.756.8

Год: 2023 выпуск: 68 номер: 2 страницы: 36-42

Скачать PDF:

АННОТАЦИЯ

Актуальность: Рак предстательной железы (РПЖ) является одной из главных причин смертности мужчин от онкологических заболеваний во всем мире. Трансректальная биопсия предстательной железы (ПЖ) под контролем ультразвукового исследования (ТРУЗИ) является важнейшим диагностическим этапом, без которого невозможно поставить окончательный диагноз. Несмотря на это, биопсия ПЖ под контролем ТРУЗИ имеет высокий уровень ложно-отрицательных результатов и часто сопровождается различными клиническими осложнениями. Мультипараметрическая МРТ (мпМРТ) в настоящее время активно применяется в повседневной урологической и онкологической практике. Одним из элементов мультипараметрической МРТ является диффузионно-взвешенная визуализация (DWI), которая успешно используется в выявлении и локализации клинически значимого РПЖ.
Цель исследования – оценить возможности DWI в диагностике рака предстательной железы.
Методы: 52 пациентам в возрасте 48-86 лет с подозрением на РПЖ была проведена мпМРТ. DWI последовательности, полученные при помощи Т2-взвешенной визуализации (T2WI), были сопоставлены между собой и сравнены с анатомическим строением ПЖ. Подозрительные на рак участки ПЖ были отмечены как области интереса, для которых рассчитывали измеряемый коэффициент диффузии (apparent diffusion coefficient, ADC). Наличие или отсутствие РПЖ было подтверждено путем проведения 12-точечной биопсии под контролем ТРУЗИ.
Результаты: При анализе количественных измерений ADC показала низкие значения при раке в центральной железе (переходная зона и центральная зона) – 0,610±0,157×10-3 мм2/с, р=0,0001 и при раке в периферической зоне – 0,651±0,228×10-3 мм2/с, p=0,0004, по сравнению с нормальной тканью. Установлено, что наибольшее значение чувствительности (87,5%) характерно для ADC центральной железы, а меньшее значение для ADC периферической зоны – 75%. Наибольшее значение специфичности (90,9%) наблюдалось у ADC периферической зоны, а меньшее значение у ADC центральной железы – 84,1%.
Заключение: DWI – эффективный неинвазивный метод диагностики и локализации РПЖ, обеспечивающий качественную (визуальную) и количественную оценку РПЖ.
Ключевые слова: рак предстательной железы (РПЖ), мультипараметрическая магнитно-резонансная томография (мпМРТ), трансректальное ультразвуковое исследование (ТРУЗИ), диффузионно-взвешенная визуализация (DWI).

Список использованных источников:

1. Sung H., Ferlay J., Siegel R.L., Laversanne M., Soerjomataram I., Jemal A., Bray F. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries // CA Cancer J. Clin. – 2021. – Vol.71, №3. – P 209-249. https://doi.org/10.3322/caac.21660
2. Richenberg J., Løgager V., Panebianco V., Rouviere O., Villeirs G., Schoots I. G. The primacy of multiparametric MRI in men with suspected prostate cancer // Eur. Radiol. – 2019. – Vol. 29(12). – P. 6940-6952. https://doi.org/10.1007/s00330-019-06166-z
3. Borghesi M., Ahmed H., Nam R., Schaeffer E., Schiavina R., Taneja S., Loeb S. Complications After Systematic, Random, and Image-guided Prostate Biopsy // Eur. Urol. – 2017. – Vol. 71(3). – P. 353-365. https://doi.org/10.1016/j.eururo.2016.08.004
4. Hamoen E.H.J., de Rooij M., Witjes J. A., Barentsz J. O., Rovers M.M. Use of the Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS) for Prostate Cancer Detection with Multiparametric Magnetic Resonance Imaging: A Diagnostic Meta-analysis // Eur. Urol. – 2015. – Vol. 67(6). – P. 1112–1121. https://doi.org/10.1016/j.eururo.2014.10.033
5. Weinreb J.C., Barentsz J.O., Choyke P.L., Cornud F., Haider M.A., Macura K. J., Verma S. PI-RADS Prostate Imaging – Reporting and Data System: 2015, Version 2 // Eur. Urol. – 2016. – Vol. 69(1). – P. 16–40. https://doi.org/10.1016/j.eururo.2015.08.052
6. Tamada T., Kido A., Yamamoto A., Takeuchi M., Miyaji Y., Moriya T., Sone T. Comparison of Biparametric and Multiparametric MRI for Clinically Significant Prostate Cancer Detection With P-RADS Version 2.1 // JMRI. – 2021. – Vol. 53(1). – P. 283-291. https://doi.org/10.1002/jmri.27283
7. Tamada T., Sone T., Jo Y., Yamamoto A., Ito K. Diffusion-weighted MRI and its role in prostate cancer // NMR Biomed. – 2013. – Vol. 27(1). – P. 25-38. https://doi.org/10.1002/nbm.2956
8. Stabile A., Giganti F., Rosenkrantz A.B., Taneja S.S., Villeirs G., Gill I.S., Kasivisvanathan V. Multiparametric MRI for prostate cancer diagnosis: current status and future directions // Nat. Rev. Urol. – 2020. – Vol. 17(1). – P. 41-61. https://doi.org/10.1038/s41585-019-0212-4
9. Alabousi M., Salameh J.P., Gusenbauer K., Samoilov L., Jafri A., Yu H., Alabousi A. Biparametric versus Multiparametric Prostate MRI for the Detection of Prostate Cancer in Treatment-Naive Patients: A Diagnostic Test Accuracy Systematic Review and Meta-Analysis // BJU Int. – 2019. –Vol. 124(2). – P. 209-220. https://doi.org/10.1111/bju.14759
10. Niu X., Chen X., Chen Z., Chen L., Li J., Peng T. Diagnostic Performance of Biparametric MRI for Detection of Prostate Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis // Am. J. Roentgenol. – 2018. – Vol. 211(2). – P. 369-378. https://doi.org/10.2214/ajr.17.18946
11. Woo S., Suh C.H., Kim S.Y., Cho J.Y., Kim S.H., Moon M. H. Head-to-Head Comparison Between Biparametric and Multiparametric MRI for the Diagnosis of Prostate Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis // Am. J. Roentgenol. – 2018. – Vol. 211(5). – P. W226-W241. https://doi.org/10.2214/ajr.18.19880
12. Kang Z., Min X., Weinreb J., Li Q., Feng Z., Wang L. Abbreviated Biparametric Versus Standard Multiparametric MRI for Diagnosis of Prostate Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis // Am. J. Roentgenol. – 2019. – Vol. 212 (2). – P. 357-365. https://doi.org/10.2214/ajr.18.20103
13. Monni F., Fontanella P., Grasso A., Wiklund P., Ou Y.C., Randazzo M., Bianchi G. Magnetic resonance imaging in prostate cancer detection and management: a systematic review // Minerva Urol. Nephrol. – 2017. – Vol. 69(6). – P.567–578. https://doi.org/10.23736/s0393-2249.17.02819-3
14. Xu L., Zhang G., Shi B., Liu Y., Zou T., Yan W., Sun H. Comparison of biparametric and multiparametric MRI in the diagnosis of prostate cancer // Cancer Imaging – 2019. – Vol. 19(1). – Art. no. 90. https://doi.org/10.1186/s40644-019-0274-9
15. Koo J.H., Kim C.K., Choi D., Park B.K., Kwon G.Y., Kim B. Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging for the Evaluation of Prostate Cancer: Optimal B Value at 3T // Korean J. Radiol. – 2013. – Vol. 14(1). – P. 61-69. https://doi.org/10.3348/kjr.2013.14.1.61
16. Rosenkrantz A.B., Hindman N., Lim R.P., Das K., Babb J.S., Mussi T.C., Taneja S.S. Diffusion-weighted imaging of the prostate: Comparison of b1000 and b2000 image sets for index lesion detection // JMRI. – 2013. – Vol. 38(3). – P. 694-700. https://doi.org/10.1002/jmri.24016
17. Ueno Y., Takahashi S., Kitajima K., Kimura T., Aoki I., Kawakami F., Sugimura K. Computed diffusion-weighted imaging using 3-T magnetic resonance imaging for prostate cancer diagnosis // Eur. Radiol. – 2013. – Vol. 23(12). – P. 3509-3516. https://doi.org/10.1007/s00330-013-2958-z
18. Manenti G., Nezzo M., Chegai F., Vasili E., Bonanno E., Simonetti G. DWI of prostate Optimal b-Value in Clinical Practice // Prostate Cancer. – 2014. – Vol. 2014. – P. 1-9. https://doi.org/10.1155/2014/868269
19. Bratan F., Niaf E., Melodelima C., Chesnais A.L., Souchon R., Mège-Lechevallier F., Rouvière, O. Influence of imaging and histological factors on prostate cancer detection and localisation on multiparametric MRI: a prospective study // Eur. Radiol. – 2013. – Vol. 23(7). – P. 2019-2029. https://doi.org/10.1007/s00330-013-2795-0
20. Le J.D., Tan N., Shkolyar E., Lu D.Y., Kwan L., Marks L.S., Reiter R.E. Multifocality and Prostate Cancer Detection by Multiparametric Magnetic Resonance Imaging: Correlation with Whole-mount Histopathology // Eur. Urol. – 2015. – Vol. 67(3). – P. 569-576. https://doi.org/10.1016/j.eururo.2014.08.079
21. Barbieri S., Brönnimann M., Boxler S., Vermathen P., Thoeny H.C. Differentiation of prostate cancer lesions with high and with low Gleason score by diffusion-weighted MRI // Eur. Radiol. – 2017. – Vol. 27(4). – P. 1547-1555. https://doi.org/10.1007/s00330-016-4449-5