ВОЗМОЖНОСТИ ДИФФУЗИОННО-ВЗВЕШЕННОЙ МРТ В ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКЕ СТЕПЕНИ ЗЛОКАЧЕСТВЕННОСТИ МЕНИНГИОМ ГОЛОВНОГО МОЗГА
https://doi.org/10.21294/1814-4861-2017-16-3-19-26
Аннотация
Методика диффузионно-взвешенной магнитно-резонансной томографии (ДВ МРТ) позволяет получить информацию о микроструктурном состоянии различных тканей и органов. Также диффузионно-взвешенные изображения (ДВИ), получаемые с помощью ДВ МРТ, применяются с целью дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных опухолей. Цель исследования – сопоставить полученные значения ИКД менингиом с клеточной плотностью и индексом пролиферативной активности опухоли Ki67. Материал и методы. В исследование включены магнитнорезонансные томограммы с ДВИ, выполненные 37 пациентам по поводу менингиом головного мозга. Измеряемый коэффициент диффузии (ИКД) вычислялся на ДВИ с наибольшим диаметром менингиомы, в область интереса не были включены кистозные и некротические зоны опухоли. При морфологическом исследовании менингиом оценивалась степень злокачественности по классификации ВОЗ, значение индекса пролиферативной активности Ki67 и клеточная плотность в опухолевой ткани. Результаты. В большинстве случаев выявлялись типические (MI) и атипические (MII) менингиомы – у 37,8 и 56,7 % пациентов соответственно. Анапластические (MIII) менингиомы верифицированы у 5,5 % пациентов. Среднее значение ИКД для менингиом MI составило 1375,5 ± 197,5 мм2 /сек. ИКД для менингиом MII и MIII cоставили 1113,1 ± 180 мм2 /сек и 689 ± 31,1 мм2 /сек соответственно. Значимые различия между средними значениями ИКД получены при сравнении менингиом МI и MIII (р=0,008) и менингиом MII и MIII (р=0,012). Достоверных различий между клеточной плотностью менингиом выявлено не было (для MI/MII, MII/MIII и MI/MIII – p=0,834, p=0,684, p=0,766 соответственно). Значимые различия между значениями индекса Ki67 обнаружены при сравнении групп менингиом MI и MIII (р=0,002), а также MII и MIII (р=0,007). Между ИКД и значениями индекса пролиферативной активности Ki67 отмечена выраженная корреляционная зависимость (r = –0,699, p=0,001). Заключение. Методика ДВ МРТ с подсчетом ИКД может быть использована в качестве дополнительного неинвазивного метода дифференциальной диагностики степени злокачественности менингиом головного мозга.
Об авторах
В. А. БывальцевРоссия
доктор медицинских наук, заведующий курсом нейрохирургии
664003, г. Иркутск, ул. Красного Восстания, 1
главный нейрохирург, «ОАО РЖД»
руководитель центра нейрохирургии
664005 г. Иркутск, ул. Боткина, 10
заведующий научно-клиническим отделом нейрохирургии
664003, г. Иркутск, ул. Борцов Революции, 1
профессор кафедры травматологии, ортопедии и нейрохирургии
664079, г. Иркутск, Юбилейный мкр., д. 100
SPIN-код: 5996-6477
И. А. Степанов
Россия
аспирант курса нейрохирургии
664003, г. Иркутск, ул. Красного Восстания, 1
SPIN-код: 5485-6316
А. И. Кичигин
Россия
аспирант курса нейрохирургии
664003, г. Иркутск, ул. Красного Восстания, 1
SPIN-код: 6896-8385
С. Л. Антипина
Россия
врач-патологоанатом
664005 г. Иркутск, ул. Боткина, 10
Список литературы
1. Byvaltsev V.A., Stepanov I.A., Kalinin A.A., Shashkov K.V. Diffusionweighted magnetic resonance tomography in the diagnosis of intervertebral disk degeneration. Biomedical Engineering. 2016; 50 (4): 253–256.
2. Schnapauff D., Zeile M., Niederhagen M.B., Fleige B., Tunn P.U., Hamm B., Dudeck O. Diffusion-weighted echo-planar magnetic resonance imaging for the assessment of tumor cellularity in patients with soft-tissue sarcomas.J Magn Reson Imaging. 2009; 29 (6): 1355–1359. doi: 10.1002/ jmri.21755.
3. Subhawong T.K., Durand D.J., Thawait G.K., Jacobs M.A., Fayad L.M. Characterization of soft tissue masses: can quantitative diffusion weighted imaging reliably distinguish cysts from solid masses? Skeletal Radiol. 2013; 42 (11): 1583–1592. doi: 10.1007/s00256-013-1703-7.
4. Sasaki M., Eida S., Sumi M., Nakamura T. Apparent diffusion coefficient for sinonasal diseases: differentiation of benign and malignant lesions. AJNR Am J Neuroradiol. 2011 Dec; 32 (11): 2154–9. doi: 10.3174/ajnr.A2675.
5. Eida S., Sumi M., Sakihama N. Apparent diffusion coefficient mapping of salivary gland tumors: prediction of the benignancy and malignancy. AJNR Am J Neuroradiol. 2011; 28 (1): 116–121.
6. Driessen J.P., Caldas-Magalhaes J., Janssen L.M., Pameijer F.A., Kooij N., Terhaard C.H., Grolman W., Philippens M.E. Diffusion-weighted MR imaging in laryngeal and hypopharyngeal carcinoma: association between apparent diffusion coefficient and histologic findings. Radiology. 2014; 272 (2): 456–463. doi: 10.1148/radiol.14131173.
7. Surov A., Ryl I., Bartel-Friedrich S., Wienke A., Kösling S. Diffusion weighted imaging of nasopharyngeal adenoid hypertrophy. Acta Radiol. 2015; 56 (5): 587–591. doi: 10.1177/0284185114534107.
8. Ikeda M., Motoori K., Hanazawa T., Nagai Y., Yamamoto S., Ueda T., Funatsu H., Ito H. Warthin tumor of the parotid gland: diagnostic value of MR imaging with histopathologic correlation. AJNR Am J Neuroradiol. 2004; 25 (7): 1256–1262.
9. Karaman A., Durur-Subasi I., Alper F., Araz O., Subasi M., Demirci E., Karabulut N. Correlation of diffusion MRI with the Ki67 index in nonsmall cell lung cancer. Radiol Oncol. 2015; 49 (3): 250–255. doi: 10.1515/ raon-2015-0032.
10. Gibbs P., Liney G.P., Pickles M.D., Zelhof B., Rodrigues G., Turnbull L.W. Correlation of ADC and T2 measurements with cell density in prostate cancer at 3.0 tesla. Invest Radiol. 2009; 44 (9): 572–576. doi: 10.1097/RLI.0b013e3181b4c10e.
11. Goyal A., Sharma R., Bhalla A.S., Gamanagatti S., Seth A., Iyer V.K., Das P. Diffusion-weighted MRI in renal cell carcinoma: a surrogate marker for predicting nuclear grade and histological subtype. Acta Radiol. 2012; 53 (3): 349–358. doi: 10.1258/ar.2011.110415.
12. Wu X., Pertovaara H., Dastidar P., Vornanen M., Paavolainen L., Marjomäki V., Järvenpää R., Eskola H., Kellokumpu-Lehtinen P.L. ADC measurements in diffuse large B-cell lymphoma and follicular lymphoma: a DWI and cellularity study. Eur J Radiol. 2013; 82 (4): e158–e164. doi: 10.1016/j.ejrad.2012.11.021.
13. Yoshikawa M.I., Ohsumi S., Sugata S., Kataoka M., Takashima S., Mochizuki T., Ikura H., Imai Y. Relation between cancer cellularity and apparent diffusion coefficient values using diffusion-weighted magnetic resonance imaging in breast cancer. Radiat Med. 2008; 26 (4): 222–226. doi: 10.1007/s11604-007-0218-3.
14. Whisenant J.G., Sorace A.G., McIntyre J.O., Kang H., Sánchez V., Loveless M.E., Yankeelov T.E. Evaluating treatment response using DW-MRI and DCE-MRI in trastuzumab responsive and resistant HER2- overexpressing human breast cancer xenografts. Transl Oncol. 2014; 7 (6): 768–779. doi: 10.1016/j.tranon.2014.09.011.
15. Cuneo K.C., Chenevert T.L., Ben-Josef E., Feng M.U., Greenson J.K., Hussain H.K., Simeone D.M., Schipper M.J., Anderson M.A., Zalupski M.M. A pilot study of diffusion-weighted MRI in patients undergoing neoadjuvant chemoradiation for pancreatic cancer. Transl Oncol. 2014; 7 (5): 644–649. doi: 10.1016/j.tranon.2014.07.005.
16. Atuegwu N.C., Arlinghaus L.R., Li X., Chakravarthy A.B., Abramson V.G., Sanders M.E., Yankeelov T.E. Parameterizing the logistic model of tumor growth by DW-MRI and DCE-MRI data to predict treatment response and changes in breast cancer cellularity during neoadjuvant chemotherapy. Transl Oncol. 2013; 6 (3): 256–264.
17. Sanverdi S.E., Ozgen B., Oguz K.K., Mut M., Dolgun A., Soylemezoglu F., Cila A. Is diffusion-weighted imaging useful in grading and differentiating histopathological subtypes of meningiomas? Eur J Radiol. 2012; 81 (9): 2389–2395. doi: 10.1016/j.ejrad.2011.06.031.
18. Hakyemez B., Yildirim N., Gokalp G., Erdogan C., Parlak M. The contribution of diffusion-weighted MR imaging to distinguishing typical from atypical meningiomas. Neuroradiology. 2006; 48 (8): 513–520.
19. Nagar V.A., Ye J.R., Ng W.H., Chan Y.H., Hui F., Lee C.K., Lim C.C. Diffusion-weighted MR imaging: diagnosing atypical or malignant meningiomas and detecting tumor dedifferentiation. AJNR Am J Neuroradiol. 2008; 29 (6): 1147–1152. doi: 10.3174/ajnr.A0996.
20. Pavlisa G., Rados M., Pazanin L., Padovan R.S., Ozretic D., Pavlisa G. Characteristics of typical and atypical meningiomas on ADC maps with respect to schwannomas. Clin Imaging. 2008; 32 (1): 22–27.
21. Tang Y., Dundamadappa S.K., Thangasamy S., Flood T., Moser R., Smith T., Cauley T., Takhtani D. Correlation of apparent diffusion coefficient with Ki67 proliferation index in grading meningioma.Am J Roentgenol. 2014; 202 (6): 1303–1308. doi: 10.2214/AJR.13.11637.
22. Ginat D.T., Mangla R., Yeaney G., Wang H.Z. Correlation of diffusion and perfusion MRI with Ki67 in high-grade meningiomas. Am J Roentgenol. 2010; 195 (6): 1391–1395. doi: 10.2214/AJR.10.4531.
23. Бывальцев В.А., Сороковиков В.А., Степанов И.А., Антипина С.Л. Гистологическая и иммуногистохимическая характеристика менингиом. Бюллетень ВСНЦ СО РАМН. 2016; 110 (4): 187–194.
24. Roser F., Samii M., Ostertag H., Bellinzona M. The Ki67 proliferation antigen in meningiomas. Experience in 600 cases. Acta Neurochir (Wien) 2004; 146 (1): 37–44.
25. Yue Q., Shibata Y., Isobe T., Anno I., Kawamura H., Gong Q.Y., Matsumura A. Absolute choline concentration measured by quantitative proton MR spectroscopy correlates with cell density in meningioma. Neuroradiology. 2009; 51 (1): 61–67. doi: 10.1007/s00234-008-0461-z.
26. Altman D.G. Practical Statistics for Medical Research. Chapman & Hall/CRC. 1999; 611.
27. Fatima Z., Motosugi U., Waqar A.B., Hori M., Ishigame K., Oishi N., Onodera T., Yagi K., Katoh R., Araki T. Associations among q-space MRI, diffusion-weighted MRI and histopathological parameters in meningiomas. Eur Radiol. 2013; 23 (8): 2258–63. doi: 10.1007/s00330- 013-2823-0.
Рецензия
Для цитирования:
Бывальцев В.А., Степанов И.А., Кичигин А.И., Антипина С.Л. ВОЗМОЖНОСТИ ДИФФУЗИОННО-ВЗВЕШЕННОЙ МРТ В ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКЕ СТЕПЕНИ ЗЛОКАЧЕСТВЕННОСТИ МЕНИНГИОМ ГОЛОВНОГО МОЗГА. Сибирский онкологический журнал. 2017;16(3):19-26. https://doi.org/10.21294/1814-4861-2017-16-3-19-26
For citation:
Byvaltsev V.A., Stepanov I.A., Kichigin A.I., Antipina S.L. DIFFUSION-WEIGHTED MRI IN THE DIFFERENTIAL DIAGNOSIS OF BRAIN MENINGIOMAS. Siberian journal of oncology. 2017;16(3):19-26. (In Russ.) https://doi.org/10.21294/1814-4861-2017-16-3-19-26