軟組織肉腫バイオプシーの病理学におけるFNCLCCの分類とki67発現を予測するための多パラメトリックMRIの適用に関する研究:CT-MRI融合画像登録方法に基づいて

科学分野:

• 放射線科
• 腫瘍学
• 病理学について

背景:

• 軟組織肉腫 (STS) の診断と分類は,治療計画において極めて重要です.
• コア・ニードル・バイオプシー (CNB) を用いたSTSの正確な術前組織学的分類は困難である.
• マルチパラメトリックMRI (mp MRI) は,腫瘍特性の潜在的なバイオマーカーを提供します.

研究 の 目的:

• STS CNBの精度を改善するためにCT-MRI融合画像登録を用いたin vivo生検方法を評価する.
• mp MRI パラメータと STS フランス癌センター連合 (FNCLCC) の格付けの相関性を評価する.
• mpMRIパラメータとSTSにおけるKi-67ラベルインデックス (LI) の関係を決定する.

主な方法:

• 32人のSTS患者は,分散重量画像 (DWI) と水素陽子磁気共振光譜 (H MRS) を含む3. 0TのMRIを受けた.
• バイオプシーの正確な標的を特定するために,新しいCT-MRI融合画像登録方法が採用されました.
• バイオプシーの診断は外科病理と比較され,mp MRIのパラメータは,ROC曲線とスピアーマンの相関を含む統計的方法を使用して,FNCLCCグレードとKi-67 LIと比較して分析された.

主要な成果:

• CT-MRI融合誘導CNBは,手術用標本と比較して,病理学的診断の正確性100%,亜型の診断の正確性87. 5%,分類の正確性93. 8%を達成した.
• 高度なSTSと高いKi-67発現群で,より低い表面拡散係数 (ADC) と,より高いコレリン/クレアチン (Cho/ Cr) の比率が観察されました.
• ADC値とCho/ Cr比は,FNCLCCグレードとKi-67 LI (p<0. 001) との有意な相関を示した.

結論:

• CT-MRI融合画像の登録は,手術前のSTS CNB診断の正確性を高め,正確な画像と病理学的相関を容易にする.
• MP MRIから得られたADC値とCho/Cr比は,STSの組織病理学的分類に貴重な補足として役立つ.
• これらのmpMRIパラメータは,STSグレードとKi-67発現レベルの両方と強い相関を示しています.