Dự đoán sớm phản ứng hoàn toàn về mặt bệnh học đối với hóa trị liệu tiền phẫu bằng cách kết hợp các giá trị DCE-MRI và hệ số khuếch tán rõ ràng trong ung thư vú

BMC Cancer - 2022
Xinhong Liang1, Xiaofeng Chen1, Zhiqi Yang1, Yuting Liao2, Mengzhu Wang3, Yulin Li1, Weixiong Fan1, Zhuozhi Dai4, Yunuo Zhang5
1Department of Radiology, Meizhou People’s Hospital, Meizhou, China
2GE Healthcare, Guangzhou, China
3MR Scientific Marketing, Siemens Healthineers, Guangzhou, China
4Department of Radiology, Shantou Central Hospital, Guangdong, China
5Department of Oncology, Meizhou People’s Hospital, Meizhou, China

Tóm tắt

Cải thiện khả năng dự đoán sớm hiệu quả của hóa trị liệu tiền phẫu (NAC) trong ung thư vú có thể dẫn đến việc cải thiện dự đoán tiên lượng cuối cùng cho bệnh nhân, điều này sẽ hữu ích để thúc đẩy điều trị cá thể hóa. Nghiên cứu này nhằm khám phá giá trị của sự kết hợp giữa các tham số MRI tăng cường tương phản động (DCE)-MRI và các giá trị hệ số khuếch tán rõ ràng (ADC) trong việc dự đoán sớm phản ứng hoàn toàn về mặt bệnh học (pCR) đối với NAC cho bệnh ung thư vú. Tổng cộng có 119 bệnh nhân (tuổi từ 28−69) có kết quả sinh thiết xác nhận ung thư vú, những người đã nhận hai chu kỳ NAC trước khi phẫu thuật vú, đã được thu thập hồi cứu từ cơ sở dữ liệu bệnh viện của chúng tôi. Bệnh nhân được chia thành hai nhóm pCR và không pCR theo đáp ứng bệnh lý của họ; tổng cộng 24 bệnh nhân đã đạt pCR, trong khi 95 người không đạt. Các tham số định lượng (Ktrans; Kep; Ve; IAUC) và tham số bán định lượng (W-in; W-out; TTP) của DCE-MRI khác biệt rõ rệt giữa các nhóm đã được kết hợp với các giá trị ADC để khám phá giá trị của chúng trong việc dự đoán sớm pCR đối với NAC cho ung thư vú. Phân tích T độc lập đã được thực hiện để so sánh sự khác biệt về các tham số DCE-MRI và các giá trị ADC giữa hai nhóm. Đường cong đặc trưng nhận diện (ROC) đã được vẽ, và diện tích dưới đường cong ROC (AUC), độ nhạy và độ đặc hiệu đã được tính để đánh giá hiệu suất của dự đoán. Các giá trị Ktrans, Kep, IAUC, ADC, W-in và TTP khác biệt đáng kể giữa nhóm pCR và không pCR sau NAC. AUC (0.845) và độ đặc hiệu (95.79%) của sự kết hợp các giá trị Ktrans, Kep, IAUC và ADC đều cao hơn so với các tham số riêng lẻ. Sự kết hợp của các giá trị W-in, TTP và ADC có giá trị AUC cao nhất (0.886) trong việc dự đoán pCR, với độ nhạy và độ đặc hiệu lần lượt là 87.5% và 82.11%. Kết quả cho thấy rằng sự kết hợp giữa các giá trị ADC và các tham số DCE-MRI định lượng cùng bán định lượng, đặc biệt là sự kết hợp giữa các giá trị W-in, TTP và ADC, có thể cải thiện khả năng dự đoán sớm pCR trong ung thư vú.

Từ khóa

#ung thư vú #hóa trị liệu tiền phẫu #DCE-MRI #hệ số khuếch tán rõ ràng #phản ứng hoàn toàn về mặt bệnh học

Tài liệu tham khảo

Ryu JM, Lee SK, Kim JY, Yu J, Kim SW, Lee JE, et al. Predictive Factors for Nonsentinel Lymph Node Metastasis in Patients With Positive Sentinel Lymph Nodes After Neoadjuvant Chemotherapy: Nomogram for Predicting Nonsentinel Lymph Node Metastasis. Clinical breast cancer. 2017;17(7):550–8.

Yang Z, Chen X, Zhang T, Cheng F, Liao Y, Chen X, et al. Quantitative Multiparametric MRI as an Imaging Biomarker for the Prediction of Breast Cancer Receptor Status and Molecular Subtypes. Frontiers in oncology. 2021;11:628824.

Chen X, Chen X, Yang J, Li Y, Fan W, Yang Z. Combining Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging and Apparent Diffusion Coefficient Maps for a Radiomics Nomogram to Predict Pathological Complete Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer Patients. J Comput Assist Tomogr. 2020;44(2):275–83.

Fowler AM, Mankoff DA, Joe BN. Imaging Neoadjuvant Therapy Response in Breast Cancer. Radiology. 2017;285(2):358–75.

Dong JM, Wang HX, Zhong XF, Xu K, Bian J, Feng Y, et al. Changes in background parenchymal enhancement in HER2-positive breast cancer before and after neoadjuvant chemotherapy: Association with pathologic complete response. Medicine (Baltimore). 2018;97(43):e12965.

Pennisi A, Kieber-Emmons T, Makhoul I, Hutchins L. Relevance of Pathological Complete Response after Neoadjuvant Therapy for Breast Cancer. Breast cancer : basic and clinical research. 2016;10:103–6.

Cho HH, Park M, Park H, Ko ES, Hwang NY, Im YH, et al. The Tumor-Fat Interface Volume of Breast Cancer on Pretreatment MRI Is Associated with a Pathologic Response to Neoadjuvant Chemotherapy. Biology. 2020;9(11).

Pereira NP, Curi C, Osório C, Marques EF, Makdissi FB, Pinker K, et al. Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging of Patients with Breast Cancer Following Neoadjuvant Chemotherapy Provides Early Prediction of Pathological Response - A Prospective Study. Scientific reports. 2019;9(1):16372.

Yip SS, Aerts HJ. Applications and limitations of radiomics. Physics in medicine and biology. 2016;61(13):R150–66.

Tudorica A, Oh KY, Chui SY, Roy N, Troxell ML, Naik A, et al. Early Prediction and Evaluation of Breast Cancer Response to Neoadjuvant Chemotherapy Using Quantitative DCE-MRI. Translational oncology. 2016;9(1):8–17.

Li X, Arlinghaus LR, Ayers GD, Chakravarthy AB, Abramson RG, Abramson VG, et al. DCE-MRI analysis methods for predicting the response of breast cancer to neoadjuvant chemotherapy: pilot study findings. Magnetic resonance in medicine. 2014;71(4):1592–602.

Sharma A, Sharma S, Sood S, Seam RK, Sharma M, Fotedar V. DCE-MRI and parametric imaging in monitoring response to neoadjuvant chemotherapy in breast carcinoma: a preliminary report. Polish J Radiol. 2018;83:e220–8.

Ah-See ML, Makris A, Taylor NJ, Harrison M, Richman PI, Burcombe RJ, et al. Early changes in functional dynamic magnetic resonance imaging predict for pathologic response to neoadjuvant chemotherapy in primary breast cancer. Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research. 2008;14(20):6580–9.

Ramtohul T, Tescher C, Vaflard P, Cyrta J, Girard N, Malhaire C, et al. Prospective Evaluation of Ultrafast Breast MRI for Predicting Pathologic Response after Neoadjuvant Therapies. Radiology. 2022:220389.

Hahn SY, Ko EY, Han BK, Shin JH, Ko ES. Role of diffusion-weighted imaging as an adjunct to contrast-enhanced breast MRI in evaluating residual breast cancer following neoadjuvant chemotherapy. Eur J Radiol. 2014;83(2):283–8.

Chen X, Yang Z, Yang J, Liao Y, Pang P, Fan W, et al. Radiomics analysis of contrast-enhanced CT predicts lymphovascular invasion and disease outcome in gastric cancer: a preliminary study. Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society. 2020;20(1):24.

Liu F, Wang M, Li H. Role of perfusion parameters on DCE-MRI and ADC values on DWMRI for invasive ductal carcinoma at 3.0 Tesla. World J Surg Oncol. 2018;16(1):239.

Guidelines for clinical diagnosis and treatment of advanced breast cancer in China (2020 Edition). Zhonghua zhong liu za zhi [Chinese journal of oncology]. 2020;42(10):781–97.

Zhong M, Yang Z, Chen X, Huang R, Wang M, Fan W, et al. Readout-Segmented Echo-Planar Diffusion-Weighted MR Imaging Improves the Differentiation of Breast Cancer Receptor Statuses Compared With Conventional Diffusion-Weighted Imaging. J Magnet Resonance Imaging : JMRI. 2022;56(3):691–9.

Sherman S. Defining the menopausal transition. Am J Med. 2005;118(Suppl 12B):3–7.

Li X, Abramson RG, Arlinghaus LR, Kang H, Chakravarthy AB, Abramson VG, et al. Multiparametric magnetic resonance imaging for predicting pathological response after the first cycle of neoadjuvant chemotherapy in breast cancer. Invest Radiol. 2015;50(4):195–204.

Yang C, Zhao H. Application of dynamic magnetic resonance imaging information technology in adjuvant chemotherapy for breast cancer. J Infect Public Health. 2020;13(12):2062–6.

Zhao R, Lu H, Li YB, Shao ZZ, Ma WJ, Liu PF. Nomogram for Early Prediction of Pathological Complete Response to Neoadjuvant Chemotherapy in Breast Cancer Using Dynamic Contrast-enhanced and Diffusion-weighted MRI. Acad Radiol. 2022;29(Suppl 1):S155–s163.

Pickles MD, Lowry M, Manton DJ, Turnbull LW. Prognostic value of DCE-MRI in breast cancer patients undergoing neoadjuvant chemotherapy: a comparison with traditional survival indicators. Eur Radiol. 2015;25(4):1097–106.

Xu HD, Zhang YQ. Evaluation of the efficacy of neoadjuvant chemotherapy for breast cancer using diffusion-weighted imaging and dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging. Neoplasma. 2017;64(3):430–6.

Saracco A, Szabó BK, Tánczos E, Bergh J, Hatschek T. Contrast-enhanced ultrasound (CEUS) in assessing early response among patients with invasive breast cancer undergoing neoadjuvant chemotherapy. Acta radiologica. 2017;58(4):394–402.

Thông tin
Thông tin xuất bản

BMC Cancer

Thông tin tác giả