文摘
背景。区分良性和恶性周边神经鞘肿瘤(对于)1神经纤维瘤病(NF1)患者切除之前可能是一个挑战。对于怎么能最准确地使用临床症状诊断,磁共振成像(MRI)的发现(肿瘤大小、深度和坏死),正电子发射断层扫描(PET)措施(SUV吗峰,越野车马克斯,越野车马克斯肿瘤/越野车意思是肝脏定性的规模),上述的组合吗?方法。所有NF1病人PET成像在我们机构(2007年1月1日- 2016年12月31日)被包括在内。综述了病历的临床研究;图像和PET图像先生解释了两个训练肌肉骨骼和核医学放射学家,分别。接受者操作特征(ROC)曲线为每个宠物创建测量;曲线下的面积(AUC)和恶性肿瘤诊断的阈值进行了计算。逻辑回归确定恶性肿瘤的重要预测因子。结果。我们的人口的41包含34 36良性和恶性肿瘤患者。临床研究结果不可靠预测对于。肿瘤深度下筋膜是高度敏感;更大的更有可能是恶性肿瘤但没有一个有用的诊断截止。坏死MRI是高度精确和是唯一重要的变量的回归模型。宠物措施高度精确,auc可比和截止点与之前的研究一致。创建一个诊断算法使用MRI和PET发现。结论。MRI和PET诊断对于更有效的临床特征。我们创建了一个算法周围神经鞘瘤的术前评估NF1病人,其他验证将会显示。
1。介绍
1型神经纤维瘤病(NF1)是世界范围内最常见的常染色体显性疾病之一(1- - - - - -8]。它有一个发病率1/2,500 1/3,500个人(1- - - - - -5,8,9),是由基因突变引起的NF1基因位于染色体17 q11.2。临床上,这种疾病的特点是多个丛状的通常是良性纤维瘤;然而,他们有潜在的恶性转化,8 - 12%的终生风险(1- - - - - -5,8]。恶性周边神经鞘肿瘤(对于)在NF1死亡率的主要原因,平均寿命减少10 - 15年(2,6,10,11]。
区分良性和恶性PNSTs可能是一个挑战,尤其是在个人与多个纤维瘤。传统上,这是试图基于成像特点和症状,其中可能包括疼痛,提高质量,大小和新的神经赤字(5]。然而,有大量重叠在外观以及良性和恶性肿瘤的临床表现5,12]。
几个磁共振成像(MRI)特性可用于区分对于纤维瘤。这些包括最大尺寸的质量,异质性表明坏死,边缘增强模式,perilesional edema-like区,瘤内囊性病变,不规则的边缘12,13]。这些特性,肿瘤大小和坏死是最好的支持对于诊断的预测(12,14- - - - - -17)(图1(一))。
(一)
(b)
多个一直努力准确诊断恶性转化利用代谢成像正电子发射断层扫描/计算机断层扫描(PET / CT)和(18F]氟脱氧葡萄糖(FDG)(图1 (b))。一些作者研究了半定量的和定性的方法评估病变总体很好成功(8,18,19]。半定量的分析参数包括但不限于意味着标准摄入值(SUV的意思是),最大的SUV(运动型多功能车(SUV)马克斯),最大的SUV纠正瘦体重(南马克斯),和各种比率比较肿瘤FDG贪欲的其他组织,如肝脏、肌肉和脂肪。最常见的这些比率是SUV马克斯肿瘤/越野车意思是肝脏,也被称为tumor-to-liver比率(TLR)。半定量的方法对于诊断,如意味着SUV马克斯,敏感性-100%,特异性94% 76% -94%18]。同样的,定性的方法,比如视觉hypermetabolic病变的描述,取得了91%的敏感性-100%,特异性67% - -95%的18,20.,21]。
尽管这项研究,据我们所知,一个非侵入性诊断金标准算法对于尚未建立,也没有评估成像模式结合临床特征。我们回顾性研究的目的是开发一个策略来区分良性和恶性PNST使用非侵入性的观察和测试,特别是临床症状,MRI特征(大小、深度和坏死),宠物措施(SUV峰,越野车马克斯,越野车马克斯肿瘤/越野车意思是肝脏定性的规模),上述的组合。
2。材料和方法
2.1。病人的人口和数据收集
IRB批准后,所有患者的诊断NF1治疗在2007年1月1日至2016年12月31日被确定通过搜索医学肿瘤学、核医学和外科数据库在我们机构。我们的研究包括所有病人正/ CT评估潜在的恶性转化与可用PNST成像和组织病理学证实。综述了电子病历的人口信息(病人手术时年龄、性别和肿瘤位置)以及潜在预测恶性肿瘤。其中包括术前MRI特性(肿瘤大小、肿瘤深度相对于筋膜,和坏死)(22(SUV), PET成像措施马克斯,越野车峰,越野车马克斯肿瘤/越野车意思是肝脏),和临床结果(疼痛、肿大和神经症状)。组织病理学活检或手术结果通过图表回顾被用作诊断良性与恶性PNST的黄金标准。
2.2。核磁共振分析
图像是由两个训练评估先生对诊断肌肉骨骼放射科医生不清楚。肿瘤大小测定T1序列上最大的直径和分析作为一个连续和分类变量,后者使用5厘米作为截止基于与分期系统。肿瘤作为分类变量,分析了深度浅或深筋膜。坏死被定义为在T1 nonenhancement脂肪饱和postcontrast图像,通常与T2信号强度增加,记录在四分位数(0% < 25%,25 - 49%,50 - 74%,和坏死≥75%)。
2.3。正/ CT协议
患者根据我们机构的正/ CT标准协议,此前一直被描述(22]。总之,患者禁食至少4小时前壁注入。血糖水平都要求≤200 mg / dL之前配合管理。病人被注射大约10 - 15 mCi(370 - 555年兆贝可)的配合。PET / CT采集开始前注射后约60分钟。患者扫描从头骨的底部到大腿根部与扩展四肢病变的位置的基础上的兴趣。41 CT图像得到第一个衰减校正和融合的PET图像病变定位。PET图像得到通常6 - 8床位置,收购时间2 - 5分钟的床的位置。
2.4。半定量的分析
越野车都是使用商业软件的爱马仕(Hermes医疗解决方案,瑞典)通过将感兴趣的一个卷(VOI)直径1.5厘米的最强烈的区域病变的轴向PET / CT图像。对于越野车马克斯,最高的运动型多功能车和SUV峰,平均最高的SUV在看到测量和记录。必要时,球体的直径是病变大小调整适应。意味着肝脏SUV(平均SUV中看到)测量使用相同的1.5厘米直径球放置在肝右叶。TLR计算使用越野车马克斯在SUV的肿瘤的意思是的肝脏。
2.5。定性分析
正/ CT图像评价一个核医学医师和一个核医学研究员曾完成了诊断放射学居留权。网站不正常的代谢活动的得分在5范围内基于以下标准:1 =分吸收与背景相似,分2 =吸收大于背景但小于纵隔血池(MBP),得分3 = >吸收MBP但小于或等于肝、得分4 >肝脏吸收,5分=吸收明显比肝>(大于2 - 3次)。
2.6。统计分析
肿瘤坏死分析作为分类变量,一旦与任何坏死被认为是一次积极的寻找和坏死> 25%被认为是积极的寻找。对于每个宠物测量,接受者操作特征曲线(ROC)创建,和曲线下的面积(AUC)计算,以及截止点优化的敏感性和特异性的诊断恶性肿瘤。这些冲突时,灵敏度是优先为了减少假阴性结果的评估为恶性肿瘤。这些截止点及其敏感性和特异性在我们的数据集截止点之前报道的比较文学。敏感性,特异性,阳性预测值(PPV)以及阴性预测值(NPV)计算每个肿瘤特性,成像测量和临床发现,有关这些变量的组合。用来评估变量逻辑回归来预测恶性肿瘤相结合。表面的肿瘤并不包括在模型因为没有恶性肿瘤中观察到这一群体。潜在的预测因子(肿瘤大小、坏死、宠物参数和临床结果)被选为进入模型基于上述结果的精度分析。
2.7。诊断算法
我们的总结果被用来创建一个算法提出评价PNST NF1患者。为了开发一个临床相关的检查策略,肿瘤首先分化肿瘤特性,可以由历史和体检,然后通过非侵入性成像研究,最后通过活检。为每个分支点,我们计算NPV和PPV告知临床恶性肿瘤的可能性给出可用的信息。最后,我们使用非侵入性检查的PPV为管理提供建议活检后,考虑到预发性。
3所示。结果
我们的人口的41包含34 36良性和恶性肿瘤患者。病人的平均年龄为30岁的总人口(9 - 62)。41名患者中,有一个优势的肿瘤与男性相比,女性(41)(29)。大多数肿瘤深度和轴向位置,平均直径是6.5厘米(范围1.5 - -20.0厘米)。意思是越野车马克斯,越野车峰,TLR 7.9(标准差(SD)±5.4), 6.4 (SD±4.3),和4.0 (SD±2.6),分别。坏死明显在MRI 19例(51.4%)。大多数患者报告疼痛和增大肿瘤但不相关的神经症状。附加的描述性统计包括人口统计信息和潜在的恶性肿瘤预测表进行了总结1。
3.1。临床研究结果
临床研究结果可用41例60 70肿瘤。在病人的症状,我们发现疼痛和扩大更敏感(敏感性85.2%和85.2%;特异性分别为28.1%和25.0%),而神经症状更具体(敏感性44.8%;特异性75.0%)。结合神经症状和疼痛或增长并没有提高诊断精度相比单独评估的神经症状。值得注意的是,有两三个症状更具体和更敏感比任何一个特定的症状。所有三个症状是不敏感,只有适度不具体,因此诊断有用的(表2)。
3.2。核磁共振的发现
59病变有PET / CT图像,其中37了MRI图像可用于审查。肿瘤深度下筋膜是高度敏感的恶性肿瘤(100%)与100%的净现值,但不是具体的(20.7%)。增加肿瘤大小是预测恶性肿瘤作为连续变量的回归分析;然而,截止5厘米(基于与系统)既不敏感也不具体。ROC曲线也是构建肿瘤大小,但随着AUC 0.687 (CI 0.539 - -0.835),没有明显的阈值诊断恶性肿瘤。
两个肌肉骨骼之间的放射科医生评估MRI研究interobserver协议是好的(卡巴0.608,95%可信区间0.409 - -0.807)坏死的四分位数(没有,0 - 25%,25 - 50%,等等)。协议很好没有坏死与坏死(卡巴0.937,95%置信区间CI: 0.816 - -1.000)和坏死小于和大于25%(卡巴0.852,95%置信区间CI: 0.655 - -1.000)。对于诊断,任何坏死MRI上看到是敏感(87.5%)和相当特定的(76.1%),而坏死的> 25%的肿瘤体积不敏感(75.0%),但更具体的(95.2%)、PPV为92.3%。
3.3。宠物的发现
SUV的ROC曲线马克斯,越野车峰,TLR被发现有类似的auc(表3)。被选出的最优截止点基于我们的病人人口最大化敏感性和特异性。我们的SUV的截止点峰TLR(3.0)和(4.5)与那些在之前的文献中,SUV和截止马克斯相似(5.3与5.0相比,我们的数据在文献中,有一些更为保守的短裤略低)(13,23,24]。以前在我们的数据集,建立了截止5.0导致相同灵敏度但特异性(60%相比70%)低于5.3的最佳分界点(表3)。
对于定性评估,interobserver协议是很好,卡巴0.896,95%可信区间0.740 - -1.000。5/5水平在视觉范围内被认为是暗示了恶性肿瘤。使用这些阈值对于诊断、宠物措施相比,与一般良好的预测价值。其中,越野车峰> 4.5最高灵敏度和净现值,因此选择测试结合MRI坏死。积极发现MRI(任何坏死)或宠物(SUV峰> 4.5)是高度敏感的(95.5%),同时积极发现MRI和宠物都非常具体的(93.9%)。
逻辑回归分析支持坏死和宠物的价值对于诊断措施。深度被发现有100%的敏感性,与所有恶性肿瘤发生的深筋膜在我们的人口;因此,只有27个深层肿瘤包括预测模型的发展。为了防止类似的措施之间的多重共线性,SUV峰> 4.5被选中代表宠物措施,坏死> 25%的肿瘤体积被选中代表核磁共振的发现。因此,肿瘤大小,坏死> 25%,SUV峰被选为相关变量;这些进入深部肿瘤时,坏死是唯一重要的预测( ,NagelkerkeR2= 0.622)。
3.4。结合诊断算法
临床研究结果不包括在该算法不能可靠地排除恶性肿瘤在我们的人口(NPV 62.3 -69.2%)。运动型多功能车峰是包括,因为它有最高的灵敏度和NPV的半定量的宠物参数;然而,视觉范围几乎是相同的,和其他宠物措施没有显著不同,这可以代替SUV峰以最小的效果。
肿瘤被深度相对于筋膜第一次分化,这是值得注意的NPV 100%在我们的分析。而肿瘤深度可能验证核磁共振(如我们的方法),在大多数情况下,它可以很容易地由先进的成像前体检。我们因此建议病人有很深的肿瘤出现在体检评估MRI和PET和他们进行活组织检查的有关特性的研究。肿瘤组织学证实为恶性应该通过手术和新辅助/辅助化疗/放疗根据标准协议。不幸的是,由于抽样误差(活检本身就是不完美的25]。基于成像的肿瘤可能恶性但不包含的证据,对于首次活检,rebiopsy或广泛切除可能表示;相比之下,观察可能接受肿瘤出现少(图2)。值得注意的是,该算法完全基于我们的患者人群,因此需要进一步验证。
4所示。讨论
我们的研究的目的是报告肿瘤大小和深度的诊断价值,MRI特征,宠物的措施,和临床结果区分良性和恶性PNST。总之,宠物措施和坏死MRI是最预测恶性肿瘤,可以组合直接检查和治疗在这个具有挑战性的临床情况。该算法采用了在我们的机构,需要从多个中心验证与长期随访。
我们的研究有几个局限性。这是一个回顾性分析与一个相对较小的样本量的稀有NF1和对于。最重要的是,PET / CT、MRI和临床研究结果不能用于所有的病人;然而,这些缺失的数据没有关联,年龄,或恶性肿瘤的特征。此外,PET / CT研究进行不同的扫描仪在我们的机构,可能导致少量的测量变化,很可能没有临床相关。最后,我们的算法是基于有限的病人在一个单一的机构,所以需要外部验证。
4.1。临床研究结果
传统教学,大多数丛状纤维瘤是无症状的,除非创伤或压缩,而对于通常伴随着显著的疼痛(8),但我们不知道任何证据支持这一点。在我们的病人,痛苦和增长更敏感,神经症状诊断对于更具体。然而,单独或结合,临床研究结果不像成像预测。
4.2。核磁共振的发现
在与分期系统中,肉瘤直径大于5厘米被认为是当地的进展和转移的风险更高。这是对于文学中普遍接受和支持。值得注意的是,最近与癌症分期手动移除肿瘤深度符号的指导方针;然而,评估肿瘤的深度仍然突出在文献[26]。这是对于文学中普遍接受和支持。冰斗et al。27)发现,92%的恶性肿瘤> 5厘米,深筋膜,而黄等。28)报道,57%的恶性肿瘤是> 5厘米和88%的深筋膜。我们发现增加肿瘤大小是预测恶性肿瘤作为连续变量的回归分析,但5厘米与截止既不敏感也不具体。此外,ROC分析不确定一个明确的大小上面更有可能是恶性肿瘤,这限制了临床诊断对于这个变量的效用。我们所有的恶性肿瘤都深筋膜,导致敏感性和NPV的大约100%。人口不包括任何肤浅的对于我们的病人。与此一致的是,之前的文献表明,皮肤纤维瘤没有恶性潜能,和皮下纤维瘤往往症状但很少恶性(11,29日]。因此,我们建议将观察皮下纤维瘤并考虑切除增长或症状。在我们的数据中,肿瘤特异性差了深度恶性肿瘤(21%),与之前的研究一致(30.]。
坏死,通常肿瘤快速增长的结果,通常显示在肉瘤侵犯行为。法国或FNCLCC系统利用组织学坏死,肿瘤分化和有丝分裂,定义级(31日,32]。核磁共振发现坏死也伴随着对于[12]。与此一致的是,坏死MRI可视化是高度恶性肿瘤在我们人口的预测。坏死超过25%是恶性肿瘤的最具体的测试在我们的研究中(特异性95.2%;灵敏度75.0%),而任何坏死不具体,但敏感(特异性76.1%;灵敏度87.5%)。此外,坏死是重要的几个迭代回归模型。因此,坏死MRI活检可能是一个迹象;此外,如果组织学坏死指出在一个否则nondiagnostic组织标本,rebiopsy或广泛切除肿瘤应该强烈的考虑。
4.3。宠物的发现
几个宠物图像半定量的措施对于诊断评估和比较。Treglia等人在一次检查中发现正/ CT是一个高度敏感的非侵入性的方法来鉴别恶性改变NF1肿瘤(24]。运动型多功能车马克斯已广泛应用,大多数研究报告阈值< 2.5为良性和> 3.5的恶性病变;然而,2.5 - -3.5的范围仍然是不确定的24,33]。萨拉蒙et al。34)发现越野车马克斯阈值> 3.5的敏感但产生了相对较高的误报率,而TLR更具体的阈值> 2.6。运动型多功能车峰也被研究过,良性肿瘤从0.72 - -3.04和恶性肿瘤从2.41 - -23.3823]。我们的分析导致最优截止值,与那些在之前的文献中对这些参数(表3)。与其他研究相比,我们发现了类似的预测属性量化宠物措施中,没有TLR在SUV的优势峰和SUV马克斯(表2)。此外,最近的一项研究结合PET / MRI和发现了类似的结果,和更少的辐射和优越的好处比结合PET / CT成像。这可能是另一个可能的未来形态(35]。
定性的解释PET成像也一直在PNST的背景下进行研究。在费舍尔等人的研究,病变增加吸收是在五点视觉范围内识别和评价。他们得出的结论是,PET成像可以预测的增长PNST但没有检查生长和恶性肿瘤之间的关系19]。Chirindel等人也进行了定性分析的宠物研究病变在视觉评估和疑似恶性或良性一分为二。早期图像(在1小时后FDG政府)的敏感性,特异性,PPV, NPV分别为91%,84%,67%,和96%,分别,这是与我们的研究结果(分别为94%,71%,70%,和94%)[18]。这些结果表明,定性宠物措施可能准确诊断对于半定量的措施。
5。结论
我们的研究结果证实,更大的更可能是恶性肿瘤,虽然我们没有发现临床相关阈值大小,这对于浅筋膜是极其罕见的。代谢相对准确、测量与诊断。临床症状也可能是有用的,尽管其预测性能的限制应该被理解和考虑。最后,坏死可能是一个有价值的和迄今为止未被充分利用的预测恶性肿瘤。
数据可用性
生成的数据集和分析在当前研究的隐私不公开可用的对象,但是这可能是通讯作者的合理请求。
伦理批准
这项研究由华盛顿大学的机构审查委员会批准。这项研究是在符合《赫尔辛基宣言》。
的利益冲突
作者声明没有关于这篇文章的出版的利益冲突。
确认
作者要感谢安吉拉Hirbe博士分享她的专业知识对于诊断和治疗,以及凯莉•海涅手稿准备的援助。