Дифференциальная диагностика доброкачественных и злокачественных образований печени у детей с помощью метода количественной оценки данных мультипараметрической магнитно-резонансной томографии

Введение. Опухоли печени составляют 1,1 % всех впервые выявленных новообразований у детей. Редкость данной патологии обусловливает трудности дифференциальной диагностики. В настоящее время магнитно-резонансная томография (МРТ) является основным и самым перспективным методом диагностики заболеваний печени. В нашей работе мы решили провести количественную оценку данных этого исследования.

Цель исследования – определение возможностей количественной оценки данных мультипараметрической МРТ в дифференциальной диагностике доброкачественных и злокачественных новообразований (ЗНО) печени у детей.

Материалы и методы. Обследованы 133 пациента с 307 образованиями печени в возрасте от 5 месяцев до 20 лет. Всем больным проводилась МРТ на высокопольных МР-аппаратах с использованием внеклеточного контрастного препарата, включавшая T2-взвешенные изображения с подавлением и без подавления сигнала от жировой ткани, диффузионно-взвешенные изображения с автоматическим расчетом карт измеряемого коэффициента диффузии, T1-взвешенные изображения с подавлением сигнала от жировой ткани до и после введения контрастного препарата (в артериальную, портальную, венозную и отсроченную фазы). Были получены количественные характеристики изменения интенсивности сигнала в очаге поражения, интактной паренхиме печени, селезенке, почке, аорте, нижней полой вене (НПВ). Для нивелирования влияния внешних факторов пользовались не абсолютными значениями интенсивности сигнала, а соотношениями: очаг/интактная паренхима печени, очаг/почка, очаг/аорта, очаг/селезенка, очаг/НПВ. Для каждого очага рассчитывалось 5 коэффициентов в каждой из последовательностей, за исключением пациентов (n = 4) после спленэктомии, у которых рассчитывали 4 коэффициента. Кроме того, для изображений, полученных после введения контрастного препарата, вычисляли отношения сигнала на постконтрастных изображениях к нативной фазе. В подсчет были включены такие количественные параметры, как максимальный размер опухоли, ее объем и возраст пациента. Опухоли были представлены доброкачественными (n = 139) и злокачественными (n = 169) образованиями. Диагноз всех ЗНО и части доброкачественных подтвержден морфологически, доброкачественных – с помощью МРТ с внутривенным контрастированием и динамического наблюдения.

Результаты. Была построена математическая модель:
А = 1/(1+e^-Z),

где Z = 6,25019 + 1,03132 × S + 1,30077 × P_2le/li – 0,00459 × DC_le + 4,01375 × P_1le/a – 2,05533 × Part _le/li – 2,55823 × P_{port le/k} + 7,56980 × P_{del5 le/k} – 15,91047 × P_{del5 le/a}.

Модель информативна и статистически достоверна (p < 0,001). При значении А > 0,5 следует считать, что исследуемый очаг имеет злокачественную природу, если А ≤ 0,5 – образование доброкачественное. Чувствительность и специфичность модели составили 0,947 и 0,917 соответственно.

Выводы. Математическая модель позволяет с высокой степенью информативности дифференцировать злокачественные и доброкачественные образования, что является приоритетной задачей при выявлении объемного образования в печени.

1. Litten J.B., Tomlinson G.E. Liver tumors in children. Oncologist. 2008;13(7):812–20. doi: 10.1634/theoncologist.2008-0011.

2. Никулина А.Л., Петраш Е.А., Панфёрова Т.Р., Михайлова Е.В., Кошечкина Н.А., Захарова Е.В. Комплексная лучевая диагностика опухолей печени у детей. Онкопедиатрия. 2015;2(3):313.

3. Никулина А.Л., Петраш Е.А., Михайлова Е.В., Панфёрова Т.Р., Близнюков О.П. Комплексная лучевая диагностика недифференцированной эмбриональной саркомы печени у детей: собственный опыт и обзор литературы. Онкопедиатрия. 2017;4(1):68–73. doi: 10.15690/onco.v4i1.1686.

4. Высоцкий Ю.Б., Пашков Ю.В., Турабов И.А. Первичные опухоли печени у детей. Вестник РОНЦ им. Н.Н. Блохина РАМН. 1992;3(2):25–30.

5. Близнюков О.П., Шабанов М.А., Перевозчиков А.Г. Эмбриональная саркома печени у детей: вопросы морфологической диагностики. Архив патологии. 2007;69(1):40–7.

6. Пименов Р.И., Никулина А.Л., Рыбакова Д.В., Петраш Е.А., Рубанский М.А., Рубанская М.В., Керимов П.А., Казанцев А.П., Рябов А.Б. Результаты лечения детей с гепатобластомой: анализ опыта одного центра. Материалы IV Международного онкологического форума «Белые ночи 2018». С. 84.

7. Петраш Е.А., Михайлова Е.В., Сергеева О.Н., Никулина А.Л., Севрюков Д.Д., Шеланкова А.В. Лучевая диагностика фасциолеза печени у детей. Российский электронный журнал лучевой диагностики. 2018;8(4):269–81. doi: 10.21569/2222-7415-2018-8-4- 269-281.

8. Багненко С.С. Комплексное магнитно-резонансное исследование в выявлении и дифференциальной диагностике очаговых поражений печени. Дис. … д-ра мед. наук: 14.01.13. СПб., 2014. 310 с.

9. Петраш Е.А., Шориков М.А., Михайлова Е.В., Никулина А.Л. Дифференциальная диагностика доброкачественных и злокачественных опухолей печени у детей методом количественной МРТ с внутриклеточным контрастирующим препаратом. Онкологический журнал: лучевая диагностика, лучевая терапия. 2021;4(3):56–63. doi: 10.37174/2587-7593-2021-4-3-56-63.

10. Caseiro-Alves F., Brito J., Eiras Araujo A., Belo-Soares P., Rodrigues H., Cipriano A., Sousa D., Mathieu D. Liver haemangioma: common and uncommon fi ndings and how to improve the diff erential diagnosis. Euro Radiol. 2007;17(6):1544–54. doi: 10.1007/s00330-006-0503-z.

11. Тарачкова Е.В. , Шориков М.А., Логунова Т.А., Коссов Ф.А., Панов В.О., Тюрин И.Е. Возможности динамической MPT с контрастным усилением в определении гистологического типа рака шейки матки. Вестник Российского государственного медицинского университета. 2016;4:29–35.

12. Лаптева М.Г., Сергеева О.Н., Шориков М.А., Францев Д.Ю., Любимова Н.В., Тарачкова Е.В., Виршке Э.Р., Долгушин Б.И. Диффузионно-взвешенные МР-изображения в оценке эффективности трансартериальной химиоэмболизации печени у пациентов с метастазами нейроэндокринных опухолей. Российский электронный журнал лучевой диагностики. 2018;8(4):103–10. doi: 10.21569/2222-7415-2018-8-4-103-110.

13. Ахвердиева Г.И., Санай Э.Б., Панов В.О., Тюрин И.Е., Губский И.Л., Камолов Б.Ш., Хачатурян А.В. Роль мультипараметрической МРТ в выявлении и локализации раннего рака предстательной железы. Онкоурология. 2013;4:25–36.

14. Тарачкова Е.В., Шориков М.А., Панов В.О., Кузнецов В.В., Усманова Л.Ш., Тюрин И.Е. Возможности мультипараметрической магнитно-резонансной томографии в дифференциальной диагностике гистологического типа рака шейки матки на дооперационном этапе. Опухоли женской репродуктивной системы. 2016;12(2):60–9. doi: 10.17650/1994-4098-2016-12-2-60-69.

15. Preisser J.S., Das K., Benecha H., Stamm J.W. Logistic regression for dichotomized counts. Stat Methods Med Res. 2016;25(6):3038–56. doi: 10.1177/0962280214536893.

16. Топоркова Д.И., Спичак И.И. Неинфекционная патология печени в практике врача онкогематологического отделения. Педиатрический вестник Южного Урала. 2018;1:70–81.

17. Kelgeri C., Sharif K., Baumann U. Liver Tumours and Nodular Lesions. In: Pediatric Hepatology and Liver Transplantation. D’Antiga L. (eds). Springer, Cham, 2019. doi: 10.1007/978-3-319-96400-3_21.

18. Chavhan G.B., Siddiqui I., Ingley K.M., Gupta A.A. Rare malignant liver tumors in children. Pediatr Radiol. 2019;49(11):1404–21. doi: 10.1007/s00247-019-04402-8.

19. Chavhan G.B., Humphries P.D. Functional MRI: DWI and DCE-MRI. In: Imaging in Pediatric Oncology. Voss S., McHugh K. (eds). Springer, Cham, 2019. doi: 10.1007/978-3-030-03777-2_6.

20. Daldrup-Link H. Artificial intelligence applications for pediatric oncology imaging. Pediatr Radiology. 2019;49(11):1384–90. doi: 10.1007/s00247-019-04360-1.