前立腺がんにおける反応性ストロマのMRIベースの非侵襲的評価は,拡散カルトーシス画像とストレッチ指数モデルを用いて行われます

科学分野:

• 腫瘍学
• 放射線科
• 医療用イメージング

背景:

• 反応性ストロマは前立腺がん (PCa) の発症,進行,転移において極めて重要です.
• より高い反応性ストロマグレード (RSG) は,PCa患者で予後が悪いと関連しています.
• RSGを評価するための非侵襲的な方法は,患者の階層化を改善するために必要です.

研究 の 目的:

• 術前の単次指数モデル,ストレッチ指数モデル (SEM),および拡散カルトーシス画像 (DKI) を使用して非侵襲的にRSGを評価する.
• これらのモデルから派生したパラメータの中で,高いRSG (>50%の反応性ストロマ) の独立した予測要因を特定する.

主な方法:

• 54人の低RSG (≤50%の反応性ストロマ) と26人の高RSG患者の予期登録.
• 表面拡散係数 (ADC),平均クルトーシス (MK),平均拡散率 (MD),分散拡散係数 (DDC),および異質性指数 (α) の測定
• 相互関係と受容器操作特性 (ROC) 曲線解析を行い,その後に独立した予測要因を特定するための二次ロジスティック回帰を行った.

主要な成果:

• ADC,DDC,MDはRSGと有意な負の相関関係を示した (p < 0. 001).
• MKはRSGと有意な正の相関を示した (r = 0. 658, p < 0. 001).
• MK (AUC = 0. 816) は,統計的に有意ではないが,他のパラメータと比較して,低および高いRSGを区別する優れた性能を示した.
• バイナリロジスティック回帰では,MK (OR = 10. 185) とMD (OR = 0. 014) が高いRSGの独立した予測因子として特定されました.

結論:

• 評価されたすべてのモデルは良好なパフォーマンスを示したが,DKIのパラメータMDとMKは高いRSGの独立した予測指標として特定された.
• これらの発見は,DKIが非侵襲的にRSGを評価し,前立腺がんの予後を予測するのに役立つことを示唆しています.