Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đánh giá chẩn đoán và tích hợp mật độ PSA cùng hệ thống báo cáo dữ liệu và hình ảnh tuyến tiền liệt (PIRADS) phiên bản 2 trong các mô hình nguy cơ ung thư tuyến tiền liệt
Tóm tắt
Phương pháp chẩn đoán ung thư tuyến tiền liệt vẫn dựa vào PSA và DRE. Mục tiêu: đánh giá tính hiệu lực chẩn đoán của mật độ PSA và PIRADSv2 như các xét nghiệm chẩn đoán dựa trên kết quả sinh thiết, và thiết kế các mô hình dự báo bao gồm tất cả các biến chẩn đoán cho ác tính, khối u đáng kể (ST) và khối u độ cao. Nghiên cứu cắt ngang bao gồm những người đàn ông có PSA ≥4 ng/ml và/hoặc DRE nghi ngờ, tổn thương PIRADSv2 ≥3 trên MRI đa tham số và sinh thiết tuyến tiền liệt. Xét nghiệm tiêu chuẩn vàng là ISUP tối đa của sinh thiết mục tiêu theo từng bệnh nhân (ác tính: ISUP ≥ 1, ST: ISUP ≥ 2, khối u độ cao: ISUP ≥ 4). Các thử nghiệm liên kết và hồi quy logistic đã được sử dụng và các tham số tính hiệu lực chẩn đoán sử dụng phân loại mật độ PSA và PIRADSv2 đã được phân tích. Các mô hình dự báo được thiết kế cho ác tính, ST và khối u độ cao thông qua quy trình lựa chọn mô hình tốt nhất từ tất cả các phương trình có thể. Có 336 người đàn ông có tuổi trung vị, PSA và mật độ PSA lần lượt là 67,7 năm (IQR: 12,6), 6,3 ng/ml (IQR: 3,3) và 0,12 ng/ml/cc (IQR: 0,10); 63 tổn thương chỉ số là PIRADS3, 204 PIRADS4, và 69 PIRADS5. Tỷ lệ ác tính và ST lần lượt là 65,8% và 37,8%. Sự liên kết tích cực đáng kể giữa ác tính và ST với tuổi, DRE, mật độ PSA và PIRADSv2 đã được làm nổi bật. Mật độ PSA và PIRADSv2 ≥3 đã trình bày độ nhạy cao nhất để phát hiện ác tính, và sự kết hợp của chúng cho thấy độ nhạy gần 95% (AUC:0,803). Các mô hình dự báo cho ác tính và ST bao gồm các biến tuổi, DRE, mật độ PSA và PIRADSv2 với độ nhạy gần 91% (AUC:0,833) và độ đặc hiệu gần 85% cho ST, thể hiện nguy cơ <5% cho ST khi mật độ PSA <0,15, DRE không nghi ngờ và PIRADS3. Phân loại mật độ PSA và PIRADSv2 trong các mô hình nguy cơ có thể cung cấp thông tin rất quan trọng để tăng cường độ chính xác trong chẩn đoán ung thư tuyến tiền liệt và ST.
Từ khóa
#mật độ PSA #PIRADSv2 #ung thư tuyến tiền liệt #ác tính #khối u đáng kể #chẩn đoán #sinh thiết #MRI đa tham số #mô hình dự báo #ISUPTài liệu tham khảo
Mottet N, van den Bergh RCNRRCN, Briers E, van den Broeck T, Cumberbatch MG, de Santis M, et al (2020) EAU-EANM-ESTRO-ESUR-SIOG guidelines on prostate cancer—2020 Update. Part 1: screening, diagnosis, and local treatment with curative intent. Eur Urol [Internet]. 2020 Feb 1 [cited 2020 Dec 27]; 79(2):243–62. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33172724/
Eastham JA, May R, Robertson JL, Sartor O, Kattan MW (2022) Development of a nomogram that predicts the probability of a positive prostate biopsy in men with an abnormal digital rectal examination and a prostate-specific antigen between 0 and 4 ng/ml. Urology 54(4):709–13. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10510933/
Garzotto M, Hudson RG, Peters L, Hsieh YC, Barrera E, Mori M et al (2003) Predictive modeling for the presence of prostate carcinoma using clinical, laboratory, and ultrasound parameters in patients with prostate specific antigen levels ≤ 10 ng/ml. Cancer 98(7):1417–22. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14508828
Distler FA, Radtke JP, Bonekamp D, Kesch C, Schlemmer HP, Wieczorek K, et al. (2017) The value of PSA density in combination with PI-RADSTM for the accuracy of prostate cancer prediction. J Urol [Internet]. 2017 Sep 1 [cited 2021 Feb 13]; 198(3): 575–82. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28373135/
Washino S, Okochi T, Saito K, Konishi T, Hirai M, Kobayashi Y et al (2017) Combination of prostate imaging reporting and data system (PI-RADS) score and prostate-specific antigen (PSA) density predicts biopsy outcome in prostate biopsy naïve patients. BJU Int. https://doi.org/10.1111/bju.13465
Nordström T, Akre O, Aly M, Grönberg H, Eklund M (2018) Prostate-specific antigen (PSA) density in the diagnostic algorithm of prostate cancer. Prostate Cancer Prostatic Dis [Internet]. 2018 Apr 1 [cited 2021 Oct 17]; 21(1): 57–63. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29259293/
Mortezavi A, Eklund M, Bergman M, Kjosavik SR, Discacciati A, Nordström T (2020) Association between PSA density and prostate cancer in men without significant MRI lesions. BJU Int [Internet]. 2020 Feb 1 [cited 2021 Sep 19]; 125(6): 763–4. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32108421/
Schoots IG, Padhani AR (2021) Risk-adapted biopsy decision based on prostate magnetic resonance imaging and prostate-specific antigen density for enhanced biopsy avoidance in first prostate cancer diagnostic evaluation. BJU Int [Internet]. 2021 Feb 1 [cited 2022 Apr 14]; 127(2): 175–8. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33089586/
Kotb AF, Spaner S, Crump T, Hyndman ME (2018) The role of mpMRI and PSA density in patients with an initial negative prostatic biopsy. World J Urol [Internet]. 2018; 36(12): 2021–5. Available from: https://doi.org/10.1007/s00345-018-2341-4
Deniffel D, Healy GM, Dong X, Ghai S, Salinas-Miranda E, Fleshner N et al (2021) Avoiding unnecessary biopsy: MRI-based risk models versus a PI-RADS and PSA density strategy for clinically significant prostate cancer. Radiology 300(2):369–379
Wang C, Wang YY, Wang SY, Ding JX, Ding M, Ruan Y, et al. Peripheral zone PSA density: a predominant variable to improve prostate cancer detection efficiency in men with PSA higher than 4 ng ml-1. Asian J Androl [Internet]. 2021; 23(4):415–20. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33473011
Omri N, Kamil M, Alexander K, Alexander K, Edmond S, Ariel Z, et al. (2020) Association between PSA density and pathologically significant prostate cancer: the impact of prostate volume. Prostate [Internet]. 2020 Dec 1 [cited 2021 Sep 19]; 80(16):1444–9. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32970856/
Woo S, Suh CH, Kim SHSY, Cho JY, Kim SHSY (2017) Diagnostic performance of prostate imaging reporting and data system version 2 for detection of prostate cancer: a systematic review and diagnostic meta-analysis. Eur Urol 72(2):177–88. https://doi.org/10.1016/j.eururo.2017.01.042
Drost FJH, Osses DF, Nieboer D, Steyerberg EW, Bangma CH, Roobol MJ, et al. (2019) Prostate MRI, with or without MRI-targeted biopsy, and systematic biopsy for detecting prostate cancer. Cochrane Database Syst Rev [Internet]. 2019 Apr 25 [cited 2020 Dec 27]; 4(4). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31022301/
Weinreb JC, Barentsz JO, Choyke PL, Cornud F, Haider MA, Macura KJ, et al. (2016) PI-RADS prostate imaging - reporting and data system: 2015, Version 2. Eur Urol [Internet]. 2016 Jan 1 [cited 2020 Dec 27];69(1):16–40. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26427566/
Epstein JII, Egevad L, Amin MBB, Delahunt B, Srigley JRR, Humphrey PAA (2016) The 2014 international society of urological pathology (ISUP) consensus conference on gleason grading of prostatic carcinoma definition of grading patterns and proposal for a new grading system. Am J Surg Pathol [Internet]. 2016 [cited 2020 Dec 27]; 40(2):244–52. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26492179/
Hosmer DW, Lemeshow S, Sturdivant RX (2013) Applied logistic regression, 3rd edn. Wiley, pp 1–510
Zu K, Giovannucci E (2009) Smoking and aggressive prostate cancer: a review of the epidemiologic evidence. Cancer Causes Control [Internet]. 2009 Dec [cited 2022 Jan 1]; 20(10): 1799–810. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19562492/
Chun FKH, Karakiewicz PI, Briganti A, Gallina A, Kattan MW, Montorsi F et al (2022) Prostate cancer nomograms: an Update. Eur Urol 50(5):914–26. Available from: http://www.europeanurology.com/article/S0302283806008827/fulltext
Lopez-Corona E, Ohori M, Scardino PT, Reuter VE, Gonen M, Kattan MW (2003) A nomogram for predicting a positive repeat prostate biopsy in patients with a previous negative biopsy session. J Urol [Internet] 170(4 I):1184–8. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/14501721/
Walz J, Graefen M, Chun FKH, Erbersdobler A, Haese A, Steuber T et al (2006) High incidence of prostate cancer detected by saturation biopsy after previous negative biopsy series. Eur Urol [Internet] 50(3):498–505. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/16631303/
Karakiewicz PI, Benayoun S, Kattan MW, Perrotte P, Valiquette L, Scardino PT et al (2005) Development and validation of a nomogram predicting the outcome of prostate biopsy based on patient age, digital rectal examination and serum prostate specific antigen. J Urol [Internet] 173(6):1930–4. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15879784/
Saout K, Zambon A, Nguyen TA, Lucas C, Payrard-Starck C, Segalen T, et al. (2022) Impact of multiparametric MRI and PSA density on the initial indication or the maintaining in active surveillance during follow-up in low-risk prostate cancer. Clin Genitourin Cancer [Internet]. 2022 Jun 1 [cited 2022 Jun 22];20(3):e244–52. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35216924/
Carbunaru S, Stinson J, Babajide R, Hollowell CMP, Yang X, Sekosan M, et al. (2021) Performance of prostate health index and PSA density in a diverse biopsy-naïve cohort with mpMRI for detecting significant prostate cancer. BJUI Compass [Internet]. 2021 Nov [cited 2022 Jun 22]; 2(6):370–6. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35474697/
Huang Y, Li ZZ, Huang YL, Song HJ, Wang YJ (2018) Value of free/total prostate-specific antigen (f/t PSA) ratios for prostate cancer detection in patients with total serum prostate-specific antigen between 4 and 10 ng/mL. Medicine (United States) [Internet]. 2018 Mar 1 [cited 2022 Feb 3]; 97(13). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/29595681/
Park KJ, Choi SH, Lee JS, Kim JK, Kim MH, Jeong IG (2020) Risk stratification of prostate cancer according to PI-RADS® version 2 categories: meta-analysis for prospective studies. J Urol [Internet]. 2020 Jul 1 [cited 2020 Dec 27]; 204(6): 1141–9. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32716687/
Kortenbach KC, Løgager V, Thomsen HS, Boesen L (2022) Early experience in avoiding biopsies for biopsy-naïve men with clinical suspicion of prostate cancer but non-suspicious biparametric magnetic resonance imaging results and prostate-specific antigen density 2: a 2-year follow-up study. Acta Radiol Open [Internet]. 2022 Apr [cited 2022 Jun 22]; 11(4):205846012210948. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35464293/
Yanke Bv, Gonen M, Scardino PT, Kattan MW (2005) Validation of a nomogram for predicting positive repeat biopsy for prostate cancer. J urol (Internet) 173(2):421–4. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15643192/