Нейроэндокринные опухоли желудка и поджелудочной железы: диагностические возможности радиомики, проблемы и пути их решения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. В настоящее время радиомика является многообещающим и перспективным инструментом в диагностике и лечении нейроэндокринных новообразований различной локализации. Этот метод часто используют для дифференциальной диагностики нейроэндокринных опухолей желудочно-кишечного тракта с другими новообразованиями данной локализации.

Цель — оценить возможности применения радиомики для дифференциальной диагностики нейроэндокринных опухолей желудка и поджелудочной железы.

Материалы и методы. В исследование включены данные 12 пациентов с морфологически верифицированными новообразованиями желудка (6 — с нейроэндокринной опухолью и 6 — с аденокарциномой) и данные 22 пациентов с морфологически верифицированными новообразованиями поджелудочной железы (11 — с нейроэндокринной опухолью и 11 — с аденокарциномой). Всем пациентам до лечения в Российском научном центре рентгенорадиологии выполнено компьютерно-томографическое (КТ) исследование органов брюшной полости с внутривенным контрастированием. Показатели радиомики рассчитаны в области опухоли желудка и поджелудочной железы, которую сегментировали вручную в нативную фазу КТ-исследования. Обработку результатов и статистический анализ проводили с использованием Microsoft Office Excel и свободной среды разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом для языка программирования R — R-Studio.

Результаты. На примерах КТ-исследований продемонстрированы типичные и нетипичные визуальные признаки нейроэндокринных опухолей желудка и поджелудочной железы, особенности контрастирования, локализации и структуры новообразований. Выявлено 15 показателей радиомики, которые статистически значимо различаются между нейроэндокринной опухолью желудка и аденокарциномой желудка. В случае поджелудочной железы нейроэндокринные опухоли статистически значимо отличались от аденокарцином по 14 показателям радиомики.

Заключение. Нейроэндокринные опухоли желудка и поджелудочной железы — редкие новообразования, которые в большинстве случаев не проявляют себя клинически и трудно визуализируются из-за малых размеров и особенностей контрастирования. Текстурный анализ может стать перспективным подходом для дифференциальной диагностики нейроэндокринных опухолей желудочно-кишечного тракта с другими новообразованями данной локализации, особенно с учётом сложности взятия биопсии.

Об авторах

Николай Васильевич Нуднов

Российский научный центр рентгенорадиологии; Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования; Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы

Автор, ответственный за переписку.
Email: nudnov@rncrr.ru
ORCID iD: 0000-0001-5994-0468
SPIN-код: 3018-2527

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва; Москва; Москва

Элина Саид-Аминовна Шахвалиева

Российский научный центр рентгенорадиологии

Email: shelina9558@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-7535-8523
Россия, Москва

Давид Георгиевич Карелидзе

Российский научный центр рентгенорадиологии

Email: david_ka@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-0375-1291
Россия, Москва

Александр Александрович Борисов

Российский научный центр рентгенорадиологии

Email: aleksandrborisov10650@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4036-5883
SPIN-код: 4294-4736
Россия, Москва

Михаил Евгеньевич Иванников

Российский научный центр рентгенорадиологии

Email: ivannikovmichail@gmail.com
ORCID iD: 0009-0007-0407-0953
SPIN-код: 3419-2977
Россия, Москва

Список литературы

  1. Shah M.H., Goldner W.S., Benson A.B., et al. Neuroendocrine and Adrenal Tumors, Version 2.2021, NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology // J Natl Compr Canc Netw. 2021. Vol. 19, N 7. P. 839–868. doi: 10.6004/jnccn.2021.0032
  2. Меньшиков К.В., Султанбаев А.В., Мусин Ш.И., и др. Нейроэндокринные опухоли. Обзор литературы // Креативная хирургия и онкология. 2021. Т. 11, № 2. С. 174–182. EDN: RTJQRK doi: 10.24060/2076-3093-2021-11-2-174-182
  3. Алекберзаде А.В., Крылов Н.Н., Липницкий Е.М., и др. Нейроэндокринные опухоли желудка // Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2019. № 12. С. 111–120. EDN: RIRQGH doi: 10.17116/hirurgia2019121111
  4. Клинические рекомендации «Нейроэндокринные опухоли» [интернет]. Министерство здравоохранения Российской Федерации. 2020– Режим доступа: https://cr.minzdrav.gov.ru/schema/610_1 Дата обращения: 04.03.2024.
  5. Dasari A., Shen C., Halperin D., et al. Trends in the Incidence, Prevalence, and Survival Outcomes in Patients With Neuroendocrine Tumors in the United States // JAMA Oncol. 2017. Vol. 3, N. 10. P. 1335–1342. doi: 10.1001/jamaoncol.2017.0589
  6. Методические рекомендации «Нейроэндокринные опухоли поджелудочной железы» [интернет]. Департамент здравоохранения города Москвы. 2019– Режим доступа: https://niioz.ru/upload/iblock/4ee/4ee9895614aa276f538069caee698fce.pdf Дата обращения: 04.03.2024
  7. Halfdanarson T.R., Rabe K.G., Rubin J., Petersen G.M. Pancreatic neuroendocrine tumors (PNETs): incidence, prognosis and recent trend toward improved survival // Ann Oncol. 2008. Vol. 19, N. 10. P. 1727–1733. doi: 10.1093/annonc/mdn351
  8. Loosen S.H., Kostev K., Jann H., et al. Distribution of gastrointestinal neuroendocrine tumors in Europe: results from a retrospective cross-sectional study // J Cancer Res Clin Oncol. 2023. Vol. 149, N. 4. P. 1411–1416. doi: 10.1007/s00432-022-04003-3
  9. Черноусов А.Ф., Егоров А.В., Мусаев Г.Х., и др. Нейроэндокринные опухоли поджелудочной железы: 30-летний опыт клиники факультетской хирургии им. Н.Н. Бурденко // Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2013. № 7. С. 13–19. EDN: QYSJLV
  10. Dias A.R., Azevedo B.C., Alban L.B.V., et al. Gastric neuroendocrine tumor: review and update // Arq Bras Cir Dig. 2017. Vol. 30, N. 2. P. 150–154. doi: 10.1590/0102-6720201700020016
  11. Sundin A., Vullierme M.P., Kaltsas G., Plöckinger U. ENETS Consensus Guidelines for the Standards of Care in Neuroendocrine Tumors: radiological examinations // Neuroendocrinology. 2009. Vol. 90, N. 2. P. 167–183. doi: 10.1159/000184855
  12. Radiographia.info [интернет]. Эндокринные опухоли поджелудочной железы Режим доступа: https://radiographia.info/article/endokrinnye opuholi podzheludochnoy zhelezy Дата обращения: 04.03.2024
  13. Груздев И.С. Применение текстурного анализа в дифференциальном диагнозе и прогнозе при хирургическом лечении гиперваскулярных образований поджелудочной железы: диссертация на соискание учёной степени кандидата медицинских наук. Москва, 2022. Режим доступа: https://www.rncrr.ru/nauka/dissertatsionnyy-sovet/obyavleniya-o-zashchitakh/upload%202023/Груздев_диссертация.pdf Дата обращения: 04.03.2024 EDN: BKPRVN
  14. Lewis R.B., Lattin Jr G.E., Paal E. Pancreatic endocrine tumors: radiologic clinicopathologic correlation. Radiographics. 2010. Vol. 30, N. 6. P. 1445–1464. doi: 10.1148/rg.306105523
  15. Raman S.P., Hruban R.H., Cameron J.L., et al. Pancreatic imaging mimics: part 2, pancreatic neuroendocrine tumors and their mimics // AJR Am J Roentgenol. 2012. Vol. 199, N. 2. P. 309–318. doi: 10.2214/AJR.12.8627
  16. Sahani D.V., Bonaffini P.A., Fernández Del Castillo C., Blake M.A. Gastroenteropancreatic neuroendocrine tumors: role of imaging in diagnosis and management // Radiology. 2013. Vol. 266, N 1. P. 38–61. doi: 10.1148/radiol.12112512
  17. Ganeshan D., Bhosale P., Yang T., Kundra V. Imaging features of carcinoid tumors of the gastrointestinal tract // AJR Am J Roentgenol. 2013. Vol. 201, N. 4. P. 773–786. doi: 10.2214/AJR.12.9758
  18. Михайлов И.В., Беляковский В.Н., Кудряшов В.А., и др. Биопсия опухолей поджелудочной железы перед резекцией: за и против // Проблемы здоровья и экологии. 2021. Т. 18, № 1. С. 62–69. EDN: ECTEZT doi: 10.51523/2708-6011.2021-18-1-9
  19. Staal F.C.R., Aalbersberg E.A., van der Velden D., et al. GEP NET radiomics: a systematic review and radiomics quality score assessment // Eur Radiol. 2022. Vol. 32, N. 10. P. 7278–7294. doi: 10.1007/s00330-022-08996-w
  20. van Griethuysen J.J.M., Fedorov A., Parmar C., et al. Computational Radiomics System to Decode the Radiographic Phenotype // Cancer Res. 2017. Vol. 77, N. 21. P. e104–e107. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-17-0339
  21. Wang X., Qiu J.J., Tan C.L., et al. Development and Validation of a Novel Radiomics Based Nomogram With Machine Learning to Preoperatively Predict Histologic Grade in Pancreatic Neuroendocrine Tumors // Front Oncol. 2022. Vol. 1. ID: 843376. doi: 10.3389/fonc.2022.843376
  22. Dong Y., Yang D.H., Tian X.F., et al. Pancreatic neuroendocrine tumor: prediction of tumor grades by radiomics models based on ultrasound images // Br J Radiol. 2023. Vol. 96, N. 1149. ID: 20220783. doi: 10.1259/bjr.20220783
  23. Ye J.Y., Fang P., Peng Z.P., et al. A radiomics based interpretable model to predict the pathological grade of pancreatic neuroendocrine tumors. // Eur Radiol. 2024. Vol 34, N 3. P. 1994–2005. doi: 10.1007/s00330-023-10186-1
  24. Chiti G., Grazzini G., Cozzi D., et al. Imaging of Pancreatic Neuroendocrine Neoplasms // Int J Environ Res Public Health. 2021. Vol. 18, N. 17. ID: 8895. doi: 10.3390/ijerph18178895
  25. Liang W., Yang P., Huang R., et al. A Combined Nomogram Model to Preoperatively Predict Histologic Grade in Pancreatic Neuroendocrine Tumors // Clin Cancer Res. 2019. Vol. 25, N. 2. P. 584–594. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-18-1305
  26. Wang R., Liu H., Liang P., et al. Radiomics analysis of CT imaging for differentiating gastric neuroendocrine carcinomas from gastric adenocarcinomas // Eur J Radiol. 2021. Vol. 138. ID: 109662. doi: 10.1016/j.ejrad.2021.109662
  27. Han X., Yang J., Luo J., et al. Application of CT-Based Radiomics in Discriminating Pancreatic Cystadenomas From Pancreatic Neuroendocrine Tumors Using Machine Learning Methods // Front Oncol. 2021. Vol. 11. ID: 606677. doi: 10.3389/fonc.2021.606677
  28. Shi Y.J., Zhu H.T., Liu Y.L., et al. Radiomics Analysis Based on Diffusion Kurtosis Imaging and T2 Weighted Imaging for Differentiation of Pancreatic Neuroendocrine Tumors From Solid Pseudopapillary Tumors // Front Oncol. 2020. Vol. 10. ID: 1624. doi: 10.3389/fonc.2020.01624
  29. Li X., Zhu H., Qian X., et al. MRI Texture Analysis for Differentiating Nonfunctional Pancreatic Neuroendocrine Neoplasms From Solid Pseudopapillary Neoplasms of the Pancreas // Acad Radiol. 2020. Vol. 27, N. 6. P. 815–823. doi: 10.1016/j.acra.2019.07.012
  30. He M., Liu Z., Lin Y., et al. Differentiation of atypical non functional pancreatic neuroendocrine tumor and pancreatic ductal adenocarcinoma using CT based radiomics // Eur J Radiol. 2019. Vol.117. P. 102–111. doi: 10.1016/j.ejrad.2019.05.024
  31. An P., Zhang J., Li M., et al. Clinical Data-CT Radiomics Based Model for Predicting Prognosis of Patients with Gastrointestinal Pancreatic Neuroendocrine Neoplasms (GP-NENs) // Comput Math Methods Med. 2022. Vol. 2022. ID: 4186305. doi: 10.1155/2022/4186305
  32. Song C., Wang M., Luo Y., et al. Predicting the recurrence risk of pancreatic neuroendocrine neoplasms after radical resection using deep learning radiomics with preoperative computed tomography images // Ann Transl Med. 2021. Vol. 9, N. 10. ID: 833. doi: 10.21037/atm-21-25
  33. Caruso D., Polici M., Rinzivillo M., et al. CT-based radiomics for prediction of therapeutic response to Everolimus in metastatic neuroendocrine tumors // Radiol Med. 2022. Vol. 127, N. 7. P. 691–701. doi: 10.1007/s11547-022-01506-4

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Компьютерная томография органов брюшной полости с внутривенным контрастированием: a — гиперваскулярное образование, тесно прилежащее к холедоху, артериальная фаза (10-я секунда); b — венозная фаза.

Скачать (165KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Компьютерная томография гиповаскулярного нейроэндокринного образования поджелудочной железы: a — умеренно гиперваскулярное образование в теле поджелудочной железы с гиподенсной зоной в центре и расширенный Вирсунгов проток, артериальная фаза (10-я секунда); b — умеренное оттеснение селезёночной вены, венозная фаза.

Скачать (133KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Нейроэндокринная опухоль желудка: a — интенсивное накопление контрастного препарата тканью опухоли, артериальная фаза; b — умеренное накопление контрастного препарата тканью опухоли, венозная фаза.

Скачать (188KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Нейроэндокринная опухоль желудка: a — слабое накопление контрастного вещества тканью опухоли, артериальная фаза; b — гиперинтенсивное образование на верхней стенке кардии (размер до 6 мм), венозная фаза.

Скачать (132KB)
Метаданные

© Эко-вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».