在PI-RADS 3病变中识别临床显著的前列腺癌的分子和扩散特征
Tarek Ajami1, Sunwoo Han2, Joao G Porto1
1Desai Sethi Urology Institute, University of Miami, Miller School of Medicine, Miami, FL.
Urologic oncology
|July 6, 2024
概括
在PI-RADS 3病变中,PSA密度 (PSAd) 和4Kscore比ADC更好地预测临床显著的前列腺癌 (csPCa). 在低PSAd患者中,4Kscore是一个更强的预测指标,有助于做出活检决定.
科学领域:
- 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
- 放射学 放射学是一门学科.
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 多参数MRI (mpMRI) PI-RADS 3病变由于生物检查建议不一致而构成诊断挑战.
- 需要根据风险调整的方法来管理PI-RADS 3病变,以避免不必要的活检.
研究的目的:
- 为了确定临床和放射性因素预测临床上显著的前列腺癌 (csPCa) 在男性PI-RADS 3病变的mpMRI.
- 评估PSA密度 (PSAd) 和4Kscore对这些患者风险分层的有效性.
主要方法:
- 对230名PI-RADS 3病变患者进行有针对性和系统活检的前性数据库审查 (2015-2023年).
- 分析基线变量,包括PSAd,4Kscore,前列腺大小和明显扩散系数 (ADC).
- 使用后勤回归,ROC和DCA来评估csPCa.的预测因素.
主要成果:
- 17.4%的患者有csPCa; 27.5%的患者有格里森组1.
- 在多变量分析中,PSAd和4Kscore是csPCa的显著预测指标.
- PSAd表现出最好的预测性能 (AUC=0.679);其与临床特征的结合显示出优越的净益.
结论:
- 与ADC相比,PSAd和4Kscore是PI-RADS 3病变中csPCa的优越预测因素.
- 在低PSAd (<0.15) 的患者中,4Kscore的预测值被放大.
- 这些发现支持对具有模两可的PI-RADS 3病变的患者进行活检决策的风险分层.
