オワリアンがんは、しばしば、臨床症状が明らかになる前に、先進的な段階に到達する、婦人科腫瘍学の最も有病な課題の1つです。 早期に捕捉されたときに90%以上と比較して、遅段階の診断のために5〜年生存率で、効果的な早期発見のための衝動が明らかです。 イメージングバイオマーカー - 医学的画像から抽出された機能 - 卵巣の悪性を早期に特定するための強力なツールとして登場し、非侵襲的状態、および将来の臨床検査と戦うために、バイオマーカーを増加します。

イメージングバイオマーカーとは?

イメージングバイオマーカーは、生物学的プロセス、病気の存在感、または治療反応を根本的に反映する医療画像のモダリティから得られる測定可能な特性です。 従来のイメージング解釈とは異なり、主観的な視覚評価に依存するバイオマーカーは、量的または半定量的メトリックを提供し、時間をかけて追跡することができます。 卵巣がんでは、これらのバイオマーカーは、いくつかのカテゴリに分類することができます。

  • 構造体バイオマーカー:[ サイズ、形状、マージン不規則性、固体コンポーネントの存在、乳液の投影、および嚢胞の複雑さ。
  • 機能性バイオマーカー: 血流(Doppler指数)、灌流パラメータ、拡散メトリック(apparent拡散係数、ADC)、および代謝活性(PET/CTから)。
  • []Texture-based biomarkers:[ 腫瘍の異質性を反映するピクセル強度(放射性機能)の空間パターン。

北米の量的イメージングバイオマーカーアライアンスの放射線学協会などの取り組みによるこれらのバイオマーカーの標準化は、施設やスキャナープラットフォームの再現性を確保する鍵となります。

卵巣がん検出のための主要なイメージング技術

トランス腟の超音波(TVUS)

TVUSは卵巣の質量を評価するための第一線画像の変性です。高周波プローブは、詳細な形態学的評価を提供します。色とスペクトルドップラーの追加により、管の抵抗指数の測定が可能であり、低抵抗(<0.4)は、しばしば悪性に関連しています。コントラスト - 強化超音波(CEUS)は、マイクロ血管灌漑パターンを評価することによって、さらに特徴性を向上させます。 TVは広く入手可能であり、その性能は、その有効性と性能に依存します。

磁気共鳴画像(MRI)

MRIは、優れた軟質系-チスエードと多平面機能を提供します。キーシーケンスには、T2-重みのあるイメージング(嚢胞含有量と固体組織を評価するため)、微分注離型パラメータの動的コントラスト-強化(DCE)MRI、拡散-重みイメージング(DWI)が、ADCによる細胞密度を定量化し、メタボリックプロファイリングのためのMR分光法。MRI-ベースのスコーリングシステム(ORAD-S MRI)は、特に腫瘍特性が悪性を示すために有利な適応症を検証されています。

コンピューティング・トモグラフィ(CT)

CTは、主に、骨盤の軟骨症による早期発見ではなく、ステージングとフォローアップのために採用されています。しかし、デュアルエネルギーCTは、材料分解とヨウ素濃度マップを提供でき、機能的な情報を提供します。放射線曝露と悪性のコントラストリスクは、スクリーニングツールとしての使用を禁じます。CTは、蠕動性スプレッドと治療の応答を検知するために価値があります。

ポジトロン放電トモグラフィ(PET/CT)

18F-FDG による PET/CT は、グルコース代謝を測定します。 高 FDG の摂取量(標準化された取入口値、SUV)は、悪性病変で典型的なが、偽陽性は炎症や良性腫瘍(例えば、皮膚)で起こる可能性があります。 葉酸受容体 アルファ、インテイン、または CA125-125 抗原を標的とするより具体的な放射線治療者は、調査中にあり、特定の症度を高めることができます。

卵巣がんの特定画像バイオマーカー

モーフォロジックバイオマーカー

シンプルなシスト(壁面、角形、無地のコンポーネント)は、ほとんど常に良性です。 整列機能は、濃厚な不規則なセプテーション、固体のノーズまたはパッピラリーの予測、およびアシテスを含みます。 O-RADSの分類システムは、これらの結果が5つのリスクカテゴリに標準化し、対応する管理推奨事項を提供します。 例えば、固体コンポーネント(O-RADS 4)を備えた多角的な嚢胞は、50〜<95% risk of malignancy. Combining morphologic assessment with Doppler flow patterns increases diagnostic accuracy to >を専門センターに運びます。

ドップラー血流の徴候

悪性腫瘍は、しばしば、神経化による高速度、低抵抗の流れを展示します。 抵抗指数(RI)および脈動指数(PI)は、固体成分または分離内の動脈波から測定されます。 RI ≤0.4およびPI ≤1.0は、悪性を示唆しています。 しかし、正常なコルパスのluteum嚢胞は、また、低抵抗を示すことができます。したがって、月経周期に対するスキャンのタイミングは考慮する必要があります。

拡散-ウェイトイメージング(DWI)とADC

DWIから得られるADC値は水の移動性を反映しています。高細胞性制限拡散による悪性病変、下ADCの収量を低下させる。メタアナリシスは、92%のプールされた感度と、ADCの閾値を使用して良性膝の病変から差異する86%の特異性を報告しました。 ADCは潜在的な予後バイオマーカーです。低速前処理ADCは、化学療法に対する反応を予期する可能性があります。

放射性およびテクスチャ解析

放射線学は、医療画像から数えられる機能の何百もの抽出物 - ヒストグラム、形状、テクスチャ、ウェーブレット - と人間の目に見えないパターンを識別するために機械学習を適用します。最近の研究では、T2-重み付きMRIから得られる放射性物質が、侵襲的卵巣癌から境界線を区別することができることを示しています。 85%を超える精度で結合された臨床変数(CA-125、年齢)、これらのモデルは慣習的なスコアリングを打ち抜きます。

臨床応用と統合

リスクのストラテジーとスクリーニング

イメージングバイオマーカーは、放射線学者がリスクとガイド次のステップ(治療画像、MRI、または手術)を伝達するのに役立つO-RADSシステムに統合されています。 高リスク(BRCA変異キャリア、家族歴)の女性にとって、CA-125の年間TVUSは、感度が制限されているが、多くのガイドラインで標準のままである。 生体マーカーを持つマルチパラメトリックMRIは、初期段階病変(FIGO I-II)の検出を向上させることができます。 英国コラティブは、多様体的検査を低下させるが、多様体的検査を検査する可能性があります。

モニタリング処理の応答

ネオアドフバント化学療法では、ADC、灌流パラメータ、腫瘍サイズの変更は、応答の初期指標です。 ADC(非拡散制限)の増加は、多くの場合、サイズ削減を優先します。 PET / CTは、解剖学的変化よりも早く代謝反応を検出することができます。 これらのバイオマーカーは、非応答体を特定するのに役立ちます。

複合バイオマーカーパネル

単一のイメージングバイオマーカーは、完全に敏感または特定されていません。 血清バイオマーカー(CA‐125、HE4、ROMAインデックス)と画像機能を組み合わせる多変種モデルは、一部の研究で0.95上の曲線(AUC)の下にある領域を示しています。 例えば、O-RADSカテゴリ、ADC値、CA‐125を統合した研究では、卵巣がん検出のための94%の感度と97%を達成しました。

利点および限界

利点

  • 放射線リスク(超音波、MRI)なしで非侵襲的かつ反復可能。
  • 客観的な定量化により、主観的な印象と比較して、インターオブザーバーの分散性が低下します。
  • 臨床症状の前の経時変化を検知できます。
  • パーソナライズされたリスク評価と治療監視の可能性。

制限事項

  • 標準化された取得およびセンター横断のポスト処理の議定書の欠如。
  • インタースキャナーの分散性は、量的値(例えば、ADC、SUV)に影響します。
  • 高度な技術(DCE-MRI、PET/CT)の高コストと限られた可用性をスクリーニングします。
  • 一部の病変型(例、デミロイド、子宮内膜腫)における良性および悪性特徴間の重なり。
  • 定期的な臨床採用の前に大規模な検証コホーツが必要です。

今後の方向性

人工知能とディープラーニング

AIモデルは、イメージングバイオマーカーを臨床データと統合し、自動的に腫瘍を分割し、悪性を予測することができます。 TVUS画像で訓練された複雑なニューラルネットワーク(CNN)は、AUC >0.90を予備研究で達成しました。 将来のAIツールは、包括的な「放射線学」アプローチのためのマルチパラメータMRI、放射性、ゲノミクスを組み合わせることができます。 課題は、多岐に渡る多様なデータセットをアノテーションし、人口の全体で汎用性を確保します。

ノベルイメージングエージェント

受容体アルファ(上皮卵巣癌で過剰な押し)またはマトリックスのmetalloproteinasesへの結合のようなターゲットにされた対照の代理店は、開発にあります。これらの分子イメージングの代理店は、非常に特定のバイオマーカー信号を提供でき、顕微鏡インプラントの検出と早期再発を可能にします。ターゲットを絞った微生物を用いた超音波分子イメージングも調査中です。

液体バイオサイクの統合

循環腫瘍DNA(ctDNA)、循環腫瘍細胞、または排卵性マイクロRNAを組み合わせることで、多変種監視プラットフォームを作成できます。例えば、正のctDNA結果は、従来のイメージング前の再発月を潜在的にキャッチする、専用の放射線量解析で以前のMRIを促す可能性があります。

標準化と検証

大規模なマルチセンター試験(例えば、欧州COVIRA研究)は、ADCのしきい値、放射性シグネチャ、機械学習モデルを検証するために積極的に取り組んでいます。 生体認証抽出のためのファントム規格およびオープンソースソフトウェアの開発は、臨床翻訳に不可欠です。 規制機関は、薬物試験のエンドポイントとして、イメージングバイオマーカーをますます認識しています。

コンテンツ

イメージングバイオマーカーは、反応的、症状主導的なアプローチから卵巣がん早期発見の風景を変化させています。 定量化と検証の課題は残っていますが、高度なイメージング技術と人工知能、マルチオミクスデータの統合は、非常に潜在的な可能性があります。 これらのツールが成熟したように、診断ウィンドウを以前の、より治療可能な段階にシフトすることを約束します。これにより、この疾患を進行する女性のための生存と品質が向上します。

[] 更に読むには、] のアメリカの放射線学のアメリカの大学のO-RADS分類]、 NCIスクリーニング概要]] と []] のADCの分析 []]] 。 ]]