Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
MRI đa tham số trong ung thư cổ tử cung: Dự đoán sớm phản ứng với hóa xạ trị đồng thời kết hợp với các yếu tố tiên lượng lâm sàng
Tóm tắt
Nghiên cứu nhằm điều tra khả năng dự đoán phản ứng của hóa xạ trị đồng thời (CCRT) thông qua kết hợp hình ảnh cộng hưởng từ đa tham số trước điều trị (MRI) với các yếu tố tiên lượng lâm sàng (CPF) ở bệnh nhân ung thư cổ tử cung. Sáu mươi lăm bệnh nhân đã thực hiện MRI thông thường, hình ảnh khuếch tán (DWI) và MRI khuếch tán tăng cường động (DCE-MRI) trước khi điều trị CCRT. Các bệnh nhân được chia thành nhóm không có khối u và nhóm khối u còn lại theo MRI sau điều trị. So sánh các tham số MRI trước điều trị và CPF giữa hai nhóm, nghiên cứu đánh giá các yếu tố tiên lượng, ngưỡng tối ưu và hiệu suất dự đoán cho sự xuất hiện khối u còn lại sau điều trị. Nhóm khối u còn lại có độ dốc tối đa của sự gia tăng (MSIL) và tỷ lệ tăng cường tín hiệu (SERL) thấp hơn ở các vùng perfusion thấp, giá trị hệ số khuếch tán biểu kiến (ADC) cao hơn, và giai đoạn bệnh cao hơn so với nhóm khối u không còn (p < 0.001, p = 0.003, p < 0.001 và p < 0.001). MSIL và ADC là những yếu tố tiên lượng độc lập. Sự kết hợp của cả hai chỉ số cải thiện hiệu suất chẩn đoán so với các tham số MRI riêng lẻ. Việc kết hợp hai yếu tố này với CPF thể hiện hiệu suất dự đoán cao nhất. MSIL và ADC trước điều trị là các yếu tố tiên lượng độc lập cho ung thư cổ tử cung. Khả năng dự đoán của MRI đa tham số vượt trội hơn so với các tham số MRI riêng lẻ. Sự kết hợp của MRI đa tham số với CPF càng cải thiện hiệu suất dự đoán.
Từ khóa
#MRI đa tham số #ung thư cổ tử cung #hóa xạ trị đồng thời #yếu tố tiên lượng lâm sàng #khả năng dự đoánTài liệu tham khảo
Siegel RL, Miller KD, Jemal A (2015) Cancer statistics, 2015. CA Cancer J Clin 65:5–29
Chereau E, DE LA Hosseraye C, Ballester M et al (2013) The role of completion surgery after concurrent radiochemotherapy in locally advanced stages IB2-IIB cervical cancer. Anticancer Res 33:1661–1666
Leguevaque P, Motton S, Delannes M et al (2011) Completion surgery or not after concurrent chemoradiotherapy for locally advanced cervical cancer? Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol 155:188–192
Tangjitgamol S, Katanyoo K, Laopaiboon M, Lumbiganon P, Manusirivithaya S, Supawattanabodee B (2014) Adjuvant chemotherapy after concurrent chemoradiation for locally advanced cervical cancer. Cochrane Database Syst Rev 12: (Cd010401)
Sun Y, Tong T, Cai S, Bi R, Xin C, Gu Y (2014) Apparent diffusion coefficient (ADC) value:a potential imaging biomarker that reflects the biological features of rectal cancer. Plos One 9, e109371
Kuang F, Ren J, Zhong Q, Fu LY, Huan Y, Chen ZQ (2013) The value of apparent diffusion coefficient in the assessment of cervical cancer. Eur Radiol 23:1050–1058
Liu Y, Ye ZX, Sun HR, Bai RJ (2015) Clinical application of diffusion-weighted magnetic resonance imaging in uterine cervical cancer. Int J Gynecol Cancer 25:1073–1078
Somoye G, Harry V, Semple S et al (2012) Early diffusion weighted magnetic resonance imaging can predict survival in women with locally advanced cancer of the cervix treated with combined chemo-radiation. Eur Radiol 22:2319–2327
Kim HS, Kim CK, Park BK, Huh SJ, Kim B (2013) Evaluation of therapeutic response to concurrent chemoradiotherapy in patients with cervical cancer using diffusion-weighted MR imaging. J Magn Reson Imaging 37:187–193
Gladwish A, Milosevic M, Fyles A et al (2016) Association of apparent diffusion coefficient with disease recurrence in patients with locally advanced cervical cancer treated with radical chemotherapy and radiation therap. Radiology 279:158–166
Harry VN (2010) Novel imaging techniques as response biomarkers in cervical cancer. Gynecol Oncol 116:253–261
Kim JH, Kim CK, Park BK, Park SY, Huh SJ, Kim B (2012) Dynamic contrast-enhanced 3-T MR imaging in cervical cancer before and after concurrent chemoradiotherapy. Eur Radiol 22:2533–2539
Loncaster JA, Carrington BM, Sykes JR et al (2002) Prediction of radiotherapy outcome using dynamic contrast enhanced MRI of carcinoma of the cervix. Int J Radiat Oncol Biol Phys 54:759–767
Pecorelli S, Zigliani L, Odicino F (2009) Revised FIGO staging for carcinoma of the cervix. Int J Gynaecol Obstet 105:107–108
Semple SI, Harry VN, Parkin DE, Gilbert FJ (2009) A combined pharmacokinetic and radiologic assessment of dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging predicts response to chemoradiation in locally advanced cervical cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys 75:611–617
Yamashita Y, Baba T, Baba Y et al (2000) Dynamic contrast-enhanced MR imaging of uterine cervical cancer: pharmacokinetic analysis with histopathologic correlation and its importance in predicting the outcome of radiation therapy. Radiology 216:803–809
Nam H, Park W, Huh SJ et al (2007) The prognostic significance of tumor volume regression during radiotherapy and concurrent chemoradiotherapy for cervical cancer using MRI. Gynecol Oncol 107:320–325
Odicino F, Tisi G, Rampinelli F, Miscioscia R, Sartori E, Pecorelli S et al (2007) New development of the FIGO staging system. Gynecol Oncol 107:S8–S9
Sevin BU, Lu Y, Bloch DA, Nadjl M, Koechill DR, Averette HE (1996) Surgically defined prognostic parameters in patients with early cervical carcinoma a multivariate survival tree analysis. Cancer 78:1438–1446
Takeda N, Sakuragi N, Takeda M et al (2002) Multivariate analysis of histopathologic prognostic factors for invasive cervical cancer treated with radical hysterectomy and systematic retroperitoneal lymphadenectomy. Acta Obstet Gynecol Scand 81:1144–1151
Lyng H, Vorren AO, Sundfor K et al (2001) Intra- and intertumor heterogeneity in blood perfusion of human cervical cancer before treatment and after radiotherapy. Int J Cancer 96:182–190
Dzik-Jurasz A, Domenig C, George M et al (2002) Diffusion MRI for prediction of response of rectal cancer to chemoradiation. Lancet 360:307–308
McVeigh PZ, Syed AM, Milosevic M, Fyles A, Haider MA (2008) Diffusion-weighted MRI in cervical cancer. Eur Radiol 18:1058–1064
Huang ZB, Mayr NA, Lo SS et al (2013) Characterizing at-risk voxels by using perfusion magnetic resonance imaging for cervical cancer during radiotherapy. J Cancer Sci Ther 4:254–259
Mayr NA, Yuh WTC, Jajoura D et al (2010) Ultra-early predictive assay for treatment failure using functional magnetic resonance imaging and clinical prognostic parameters in cervical cancer. Cancer 116:903–912
Kilic S, Cracchiolo B, Gabel M, Haffty B, Mahmoud O (2015) The relevance of molecular biomarkers in cervical cancer patients treated with radiotherapy. Ann Transl Med 18:261
Fu Z, Chen D, Cheng H, Wang F (2015) Hypoxia-inducible factor-1alpha protects cervical carcinoma cells from apoptosis induced by radiation via modulation of vascular endothelial growth factor and p53 under hypoxia. Med Sci Monit 21:318–325
Zahra MA, Hollingsworth KG, Sala E, Lomas DJ, Tan LT (2007) Dynamic contrast-enhanced MRI as a predictor of tumour response to radiotherapy. Lancet Oncol 8:63–74
Mayr NA, Hawighorst H, Yuh WTC, Essig M, Magnotta VA, Knopp MV (1999) MR microcirculation in cervical cancer: correlations with histomorphological tumor markers and clinical outcome. J Magn Reson Imaging 10:267–276
Taylor JS, Tofts PS, Port RE et al (1999) MR imaging of tumor microcirculation: promise for the new millennium. J Magn Reson Imaging 10:903–907
Li YL, Zhang XP, Li J et al (2015) MRI in diagnosis of pathological complete response in breast cancer patients after neoadjuvant chemotherapy. Eur J Radiol 84:242–249
Wu ML, Lu L, Zhang Q et al (2016) Relating doses of contrast agent administered to TIC and semi-quantitative parameters on DCE-MRI: based on a murine breast tumor model. Plos One 11, e0149279
Zahra MA, Tan LT, Priest AN et al (2009) Semi-quantitative and quantitative dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging measurements predict radiation response in cervix cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys 74:766–773