GIÁ TRỊ CỘNG HƯỞNG TỪ 3 TESLA TƯỚI MÁU TRONG DỰ BÁO ĐỘ MÔ HỌC VÀ SỰ BỘC LỘ CÁC DẤU ẤN SINH HỌC CỦA TỔN THƯƠNG UNG THƯ VÚ
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Mục tiêu: Phân tích giá trị của các chỉ số tưới máu trên cộng hưởng từ 3 Tesla trong dự báo độ mô học và sự bộc lộ các dấu ấn sinh học, phân loại phân tử của khối ung thư vú thể ống xâm nhập.
Phương pháp: Nghiên cứu mô tả cắt ngang được thực hiện trên 48 bệnh nhân ung thư vú thể ống xâm nhập được chụp cộng hưởng từ tưới máu tại Viện Điện quang Chẩn đoán và Can thiệp, Bệnh viện Bạch Mai từ tháng 1/2022 đến tháng 6/2024. Đo lường các chỉ số Ktrans, Kep, Ve, Maxslope, CER, thu thập kết quả chẩn đoán mô bệnh học, nhuộm hóa mô miễn dịch, phân loại phân tử. Phân tích thống kê mô tả và thống kê suy luận xác định tương quan của các chỉ số tưới máu với độ mô học và sự bộc lộ của các thụ thể sinh học.
Kết quả: Chỉ số Kep có giá trị phân biệt độ mô học cao thấp với diện tích dưới đường cong ROC là 0,737. Các chỉ số Ktrans, Kep, Ve có khả năng dự báo giá trị của chỉ số Ki67 do Ktrans, Kep có tương quan tuyến tính đồng biến với Ki67 trong khi Ve tương quan tuyến tính nghịch biến với Ki67 với hệ số tương quan lần lượt là +0,438, +0,373 và -0,326. Ktrans và CER có khả năng phân biệt nhóm sinh học phân tử giàu HER2 với các nhóm còn lại với diện tích dưới đường cong ROC lần lượt là 0,74 và 0,72.
Kết luận: Các chỉ số tưới máu trên cộng hưởng từ 3 Tesla có khả năng dự báo độ mô học và các dấu ấn sinh học, phân loại phân tử của ung thư vú thể ống xâm nhập. Các chỉ số tưới máu có tiềm năng trở thành yếu tố tiên lượng trong bệnh lý ung thư vú.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
Ung thư vú, MRI tưới máu, chuỗi xung siêu nhanh, phân tích định lượng, Ktrans.
Tài liệu tham khảo
[2] Amarnath J, Sangeeta T, Mehta S.B. Role of quantitative pharmacokinetic parameter (transfer constant: Ktrans) in the characterization of breast lesions on MRI. Indian J Radiol Imaging, 2013, 23 (1): 19-25. doi: 10.4103/0971-3026.113614
[3] Kang S.R, Kim H.W, Kim H.S. Evaluating the relationship between dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) parameters and pathological characteristics in breast cancer. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2020, 52 (5): 1360-1373. doi: 10.1002/jmri.27241
[4] Thakran S, Gupta P.K, Kabra V et al. Characterization of breast lesion using T1-perfusion magnetic resonance imaging: qualitative vs. quantitative analysis. Diagnostic and Interventional Imaging, 2018, 99 (10): 633-642. doi: 10.1016/j.diii.2018.05.006
[5] Yi B, Kang D.K, Yoon D et al. Is there any correlation between model-based perfusion parameters and model-free parameters of time-signal intensity curve on dynamic contrast enhanced MRI in breast cancer patients? Eur Radiol, 2014, 24 (5): 1089-1096. doi: 10.1007/s00330-014-3100-6
[6] Liu L, Mei N, Yin B, Peng W. Correlation of DCE-MRI perfusion parameters and molecular biology of breast infiltrating ductal carcinoma. Front Oncol, 2021, 11: 561735. doi: 10.3389/fonc.2021.561735
[7] Uncu U.Y, Aydin Aksu S. Correlation of perfusion metrics with Ki-67 proliferation index and axillary involvement as a prognostic marker in breast carcinoma cases: a dynamic contrast-enhanced perfusion MRI study. Diagnostics (Basel), 2023, 13 (20): 3260. doi: 10.3390/diagnostics13203260
[8] Travis R.C, Key T.J. Oestrogen exposure and breast cancer risk. Breast Cancer Research: BCR, 2003, 5 (5): 239. doi: 10.1186/bcr628
[9] Li X, Fu P, Jiang M et al. The diagnostic performance of dynamic contrast-enhanced MRI and its correlation with subtypes of breast cancer. Medicine, 2021, 100 (51): e28109. doi: 10.1097/MD.0000000000028109
[10] Surov A, Kim J.Y, Aiello M et al. Associations between dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging and clinically relevant histopathological features in breast cancer: a multicenter analysis. In Vivo, 2022, 36 (1): 398. doi: 10.21873/invivo.12717
[11] Du S, Gao S, Zhang L, Yang X, Qi X, Li S. Improved discrimination of molecular subtypes in invasive breast cancer: comparison of multiple quantitative parameters from breast MRI. Magnetic Resonance Imaging, 2021, 77: 148-158. doi: 10.1016/j.mri.2020.12.001
[12] Koo H.R, Cho N, Song I.C et al. Correlation of perfusion parameters on dynamic contrast‐enhanced MRI with prognostic factors and subtypes of breast cancers. Magnetic Resonance Imaging, 2012, 36 (1): 145-151. doi: 10.1002/jmri.23635.