Магнитно-резонансная томография при раке шейки матки: современные возможности радиомного анализа и перспективы развития методики

Введение / Introduction

Согласно статистическим данным 2021 г. злокачественных новообразований, рак шейки матки (РШМ) занимает в России 5-е место (4,9 % от общего количества злокачественных образований) в структуре онкологической заболеваемости у женщин и 10-е место в структуре смертности. По оценке GLOBOCAN (англ. Global Cancer Observatory, Мировая статистика заболеваемости раком), на 2020 г. в мире зарегистрировано 604 тыс. новых случаев РШМ, из них 342 тыс. смертей [1]. Неуклонный рост заболеваемости РШМ и большой процент впервые выявленных опухолей на поздних стадиях объясняет необходимость разработки новых алгоритмов обследования и ведения пациенток.

Для стадирования РШМ во всем мире используется классификация Международной федерации гинекологии и акушерства (англ. International Federation of Gynecology and Obstetrics, FIGO, 2018) и Международной классификации стадий злокачественных ново- образований (англ. Tumor, Nodus, Metastasis, TNM; 8-е издание, 2016).

Определение стадии при РШМ преимущественно основывается на клинических данных, при этом не всегда клинически возможно надежно оценить распространенность опухолевого процесса в полном объеме. Трудности, с которыми сталкивается клиницист, в первую очередь связаны с оценкой истинных размеров опухоли, в особенности ее эндофитной части, наличия и объема параметральной инвазии, вовлеченности в опухолевый процесс истинной стенки таза, а также с выявлением пораженных регионарных лимфатических узлов (как макро-, так и микрометастазов) [2][3].

В последние десятилетия применение технологий медицинской визуализации значительно расширилось, клиницисты и врачи функциональной диагностики шагнули далеко вперед от преимущественно качественного анализа к количественному подходу, раскрывающему огромное количество информации.

Пересмотренная классификация FIGO (2018) рекомендует использовать современные методы визуализации и данные патологоанатомического исследования, где они доступны, для стадирования злокачественного процесса на первом этапе. Классификация FIGO допускает любой из методов в зависимости от их доступности в лечебном учреждении – ультразвуковое исследование (УЗИ), компьютерную томографию (КТ), магнитно-резонансную томографию (МРТ), позитронно-эмиссионную томографию (ПЭТ) для получения информации о размере опухоли, статусе лимфатических узлов и локальном или системном распространении [4]. При этом МРТ является методом выбора для оценки поражения шейки матки размером более 5 мм и рекомендуется для начальной оценки в случаях, если размер опухоли превышает 2 см [5]. Высокое тканевое разрешение МРТ определяет информативность при оценке опухолевого распространения в области малого таза. Специализированные импульсные последовательности МРТ – Т2-взвешенное изображение (англ. T2-weighted image, T2-WI), диффузионно-взвешенное изображение (англ. diffusion-weighted imaging, DWI), динамическое усиление контраста (англ. dynamic contrast-enhanced, DCE) рассматриваются как наиболее перспективные в качестве основы прогнозирования и оценки ответа на лечение [6–8].

Радиомика на сегодняшний день является быстро расширяющейся областью клинических исследований, которая дает возможность количественной оценки внутриопухолевой гетерогенности [9]. Гетерогенность опухоли показала значительную корреляционную взаимосвязь с особенностями ее радиомной структуры у онкологических пациентов [10–12]. При этом с учетом бурного развития методики требуется анализ и обобщение актуальных на сегодняшний день мировых данных.

Цель: проанализировать литературные данные по использованию радиомики и анализу текстур изображений при диагностике и прогнозировании агрессивности онкогинекологических заболеваний, в том числе РШМ.

Материалы и методы / Materials and Methods

Проведен систематический поиск литературы по базам данных PubМed/MEDLINE с использованием строки поиска «Radiomics» [All Fields], «digital image texture analysis» [All Fields] и «Cervical cancer» [All Fields], в eLibrary – «радиомика» и «анализ текстур цифровых изображений», Scopus (подборки научных монографий и статей), в ресурсах Национальной комплексной сети по борьбе с раком (англ. National Comprehensive Cancer Network, NCCN), Европейского общества урогенитальной радиологии (англ. European Society of Urogenital Radiology, ESUR), Американского колледжа радиологии (англ. American College of Radiology, ACR); интервал поиска – 2016–2023 гг.

Были изучены все опубликованные работы по использованию радиомики и анализу текстур изображений при диагностике и прогнозировании онкологических заболеваний. В исследование были включены полнотекстовые источники и литературные обзоры по изучаемой тематике. Дублирующиеся публикации исключались.

Результаты и обсуждение / Results and Discussion

Современные подходы в диагностике рака шейки матки / Current approaches to cervical cancer diagnostics

Рак шейки матки остается важной проблемой всемирного общественного здравоохранения, несмотря на очевидные достижения последних лет в области профилактики, скрининга и ранней диагностики.

Пересмотренная система стадирования FIGO (2018) включила в стадию IB3 дополнительные группы в зависимости от размера первичной опухоли: IB1 (≤ 2 см), IB2 (> 2 см и ≤ 4 см) и IB3 (> 4 см). Стадия IB1 дает возможность проведения органосохраняющего лечения, стадии IB2 и IB3 подлежат неоадъювантной химиотерапии (НАХТ) и радикальному хирургическому лечению. Дистанционная лучевая терапия в сочетании с химиотерапией на основе платины (ХЛТ) с последующей брахитерапией в настоящее время является основным методом лечения местнораспространенных стадий РШМ (IIB–IVA) [13]. Хотя показатели выживаемости с местнораспространенным РШМ улучшаются, у каждой третьей пациентки развиваются локальные и внутритазовые рецидивы, что подтверждает гипотезу о наличии остаточного заболевания после окончания ХЛТ [14].

Несмотря на положительные стороны, связанные с этим терапевтическим подходом, отдаленные результаты лечения (общая выживаемость) по-прежнему составляют лишь 57–67 %, что требует поиска более эффективных стратегий диагностики и лечения [15–17]. В то же время при IB2–IIA стадиях радикальное хирургическое вмешательство является альтернативным вариантом лечения; также опубликован ряд работ по применению НАХТ при IIB стадии с последующим радикальным хирургическим лечением. НАХТ в последние годы широко применяется у больных РШМ как с целью уменьшения размеров первичной опухоли, так и для улучшения результатов лучевого и хирургического лечения.

Согласно данным метаанализа, НАХТ с последующим хирургическим вмешательством улучшает результаты выживаемости по сравнению с лучевой терапией [18].

Существенным преимуществом применения НАХТ также является снижение рисков развития ранних и поздних послеоперационных осложнений. Одним из главных маркеров прогноза и эффективности проводимой неоадъювантной терапии является регресс опухоли как по данным лучевых методов исследования, так и на основании микроскопического анализа лечебного патоморфоза. Однако ключевую роль в этом по-прежнему играет клиническая оценка эффекта для определения групп пациентов, которые нуждаются в хирургическом лечении или проведении лучевой терапии. В качестве основных ошибок при выборе терапии выступают местные рецидивы и отдаленные метастазы, что говорит о наличии микроскопически остаточного заболевания и представляет собой основной фактор риска прогрессирования процесса. В клинической практике стандартом ранней диа- гностики РШМ на сегодняшний день является кольпоскопия, цитологическое исследование цервикальных мазков, гистологическое исследование биоптата шейки матки и цервикального канала. Однако наиболее прогностически значимые признаки опухоли, такие как статус лимфатических узлов, параметральная и лимфоваскулярная инвазия, часто недооцениваются из-за очевидных ограничений этого метода [4]. В таком случае единственным способом оценить лимфоваскулярную инвазию или обнаружить микроэмболы опухоли в структуре зачастую визуально интактного лимфоузла является выполнение расширенного оперативного вмешательства с последующей морфологической оценкой удаленных препаратов [8]. В связи с этим для выбора оптимального и безопасного метода лечения клиницисту критически важно получить сведения о размере, распространенности первичной опухоли и вовлеченности в процесс лимфатических узлов на предоперационном этапе. МРТ в настоящее время считается «золотым» стандартом визуализационной диагностики для локальной оценки стадии РШМ и прогноза перед началом лечения [4][5]. Классификация FIGO (2018), а также рекомендации ESUR (2020) подчеркивают значимость инструментальной предоперационной оценки шейки матки и рекомендуют использовать результаты визуализационных исследований (МРТ, КТ, ПЭТ-КТ) как обязательную часть стадирования. Пересмотренная система стадирования признает важность оценки размера опухоли как основного фактора риска метастазирования, а также исследования состояния регионарных лимфатических узлов и вовлеченность параметральной клетчатки в опухолевый процесс [19].

Кроме того, МРТ широко применяется для оценки терапевтического эффекта после проведенной неоадъювантной терапии, предоставляя данные о клиническом ответе опухоли на лечение, а также об основных прогностических факторах, тем самым распределяя пациентов на группы, которым в зависимости от полученных результатов будет показано хирургическое лечение или лучевая терапия.

Мультипараметрическая магнитно-резонансная томография / Multiparametric magnetic resonance imaging

Магнитно-резонансная томография обладает многими преимуществами в связи с высокой пространственной и тканевой визуализацией по сравнению с такими диагностическими методами, как УЗИ и КТ, и предоставляет возможность с высокой точностью определять изменения в структуре опухоли. Корреляция между визуализационными и патоморфологическими критериями поспособствовала изменению рекомендаций ESUR [20]. Сочетание Т2-WI и DWI является мощным клиническим инструментом МР-исследования при РШМ, при этом DCE-МРТ является предпочтительным, но необязательным дополнением при первичном стадировании заболевания [21].

Пораженная ткань характеризуется промежуточной интенсивностью сигнала на Т2-WI, повышенной на DWI с высоким b-фактором и сниженной на параметрических картах измеряемого коэффициента диффузии (ИКД) [22]. Т2-WI характеризуются высоким естественным мягкотканным контрастом и позволяют с высокой точностью визуализировать контуры и внутреннюю структуру опухоли, реактивные изменения и степень инфильтрации стромы шейки матки, так как ткань новообразования обладает более высокой интенсивностью сигнала относительно гипоинтенсивной неизмененной стромы. Кроме того, нативные Т2-WI позволяют оценить распространение опухоли за пределы шейки матки – инфильтрацию параметриальной клетчатки, а также контактную инфильтрацию соседних органов, включая прямую кишку и мочевой пузырь [23].

DWI-МРТ позволяет отобразить процесс диффузии молекул воды в биологических тканях [24][25]. Для оценки истинного ограничения диффузии используются несколько b-факторов: базовый низкий – 0 с/мм², а также 500/800/1000 с/мм². Далее строятся параметрические карты измеряемого коэффициента диффузии (ИКД-карты), которые представляют собой цветовое отражение различных значений ИКД [26].

DWI-МРТ с построением ИКД-карт обладает высокой чувствительностью (91–97 %) и специфичностью (91–100 %) в характеристике наличия и оценки местного распространения РШМ, поскольку среднее значение ИКД в опухолевой ткани значительно ниже показателей в нормальной ткани шейки матки [3]. ИКД может быть использован как дополнительный критерий в определении степени агрессии опухоли шейки матки, а также прогнозировать эффективность лечения РШМ [27].

По данным исследований, МРТ обладает высокой диагностической точностью в оценке местного распространения опухоли (специфичность = 88–91 %) в диагностике распространения РШМ в стенку мочевого пузыря/прямой кишки [28][29].

На DWI с высоким b-фактором лимфатические узлы в норме обладают высокой интенсивностью сигнала, что связано с характеристиками лимфоидной ткани. Отсутствие различий в значениях ИКД интактных и метастатических лимфоузлов ограничивают возможности метода [30]. Специфичность и чувствительность для увеличенных лимфоузлов с нарушенной структурой выше, чем при вторичном поражении лимфоузла без увеличения размера. Таким образом, опубликованные за последние годы работы отечественных и зарубежных коллег демонстрируют неоднозначные результаты диагностической эффективности МРТ с применением стандартных последовательностей по сравнению с патоморфологическим исследованием.

По данным метаанализа, опубликованного в 2019 г., чувствительность метода при оценке параметральной инвазии варьировала от 43,2 до 81,1 %, что может привести к некорректному определению исходной стадии заболевания, ошибкам в интерпретации клинического ответа опухоли на лечение и, как следствие, к неверному определению дальнейшей тактики ведения пациентов и значительно снижает показатели общей и безрецидивной выживаемости. Одним из решений сложившейся проблемы может стать использование текстурного анализа [31].

Текстурный анализ / Texture analysis

Радиомика, реализуя принципы прецизионной медицины через лучевую диагностику, является одной из наиболее перспективных областей в онкологии, с развитием которой кардинально меняются взгляды на интерпретацию медицинских изображений. Источником радиомных маркеров становятся также клинические, патоморфологические, генетические исследования.

Радиомный анализ является развивающимся направлением лучевой диагностики и представляет компьютерное извлечение большого числа количественных характеристик из медицинских изображений. Анализируя данные с учетом конкретного клинического запроса, данный инструмент в перспективе способен стать эффективным помощником в принятии клинических решений [32].

Текстурный анализ изображений позволяет дать объективную характеристику гетерогенности опухоли, характеризуя распределение и взаимосвязь уровней вокселей в изображении [33][34].

В современных работах авторы сообщают об успешном использовании текстурного анализа в дифференциальной диагностике новообразований, получении дополнительной информации об агрессивности опухоли и прогнозировании ответа на НАХТ до ее начала. Предполагается, что радиомика на основе МРТ может повысить точность оценки терапевтического ответа на НАХТ у пациентов с местнораспространенным РШМ [35–40].

Радиомикологическое моделирование состоит из нескольких этапов: сбор и предварительная обработка данных, выделение контуров опухоли (сегментация изображений), извлечение количественных данных, моделирование, статистическая обработка полученных данных и их валидация [41][42].

Сегментация является ключевым начальным этапом рабочего процесса, определяя зону интереса, которая будет использована для радиомного анализа; и если ранее этот процесс требовал ручной обработки – специалист лучевой диагностики самостоятельно определял и выделял эту область для последующего анализа, то на сегодняшний день сообщается о достижении полной автоматизации. Автоматическая сегментация может решить основную проблему воспроизводимости исследования между наблюдателями при ручной сегментации, которая также требует существенной затраты временного ресурса [43].

Для выполнения текстурного анализа используются различные пакеты программного обеспечения, позволяющие проводить мультимодальный радиометрический анализ одновременно большого количества медицинских изображений [44][45].

Радиомика в диагностике в онкогинекологии / Radiomics in oncogynecologic diagnostics

На сегодняшний день радиомика наиболее перспективна в диагностике и прогнозировании лечения онкологических заболеваний и включает в себя преобразование цифровых медицинских изображений в извлекаемые количественные показатели на основе интенсивности сигнала, формы, объёма и текстурных особенностей различных локусов как внутри опухоли, так и в окружающих поражение тканях и лимфатических узлах, что позволяет оценить опухолевую гетерогенность [46].

Различия показателей в структуре опухоли на основе радиомики полученных изображений позволяют повысить диагностическую точность, прогнозировать эффективность лечения, а также появление отдаленных метастазов или локального рецидива заболевания [47].

Таким образом, применение текстурного анализа в онкогинекологии является одним из современных стратегических подходов в диагностике онкологических заболеваний.

Дооперационная стратификация рисков агрессии при карциноме эндометрия крайне важна для планирования лечения. Опубликован ряд работ, продемонстрировавших эффективность применения моделей на основе мультипараметрической МРТ с трехмерным радиомическим анализом изображений в выявлении фенотипов высокого риска: оценка глубины инвазии в миометрий, лимфоваскулярной инвазии, степени дифференцировки опухоли – высокодифференцированная/низкодифференцированная (англ. high/low grade), а также стадии опухолевого процесса [34][48][49].

Y. Ueno с соавт. в публикации 2017 г. сообщили, что при анализе 137 пациенток, перенесших операцию по поводу рака эндометрия, используя 11 признаков, полученных из последовательностей T2-WI, DWI, ИКД и постконтрастных МР-изображений, достигли диагностической точности 81 % в оценке глубины инвазии миометрия [34].

Модель A. Stanzione с соавт., из которой было извлечено 1132 признака, смогла определить глубину инвазии миометрия c точностью 86 % и 91 % и площадью под ROC-кривой 0,92 и 0,94 при тестовой и финальной проверке соответственно [48].

В исследовании M. Miccò с соавт. было извлечено 228 радиомических признаков, и в конечном итоге их количество было ограничено: 38 для оценки инвазии миометрия, 29 для лимфоваскулярной инвазии и 15 для предикции степени дифференцировки опухоли. Текстурный анализ всего объема опухоли продемонстрировал умеренно высокие показатели диагностической эффективности в определении глубины инвазии в миометрий с площадью под кривой рабочих характеристик (англ. area under curve, АUC) 0,85 и 0,68 в группах обучения и валидированной группе соответственно, 0,92 и 0,81 при прогнозировании лимфоваскулярной инвазии, а также 0,84 и 0,76 в стратификации опухолей низкого риска по сравнению с другими степенями дифференцировки (промежуточный/низкий/высокий) [49].

При прогнозировании рака эндометрия низкого риска диагностическая точность составила 0,86, при специфичности 0,93 и отрицательной прогностической значимости 0,89, что говорит о высокой диагностической ценности модели в стратификации предоперационного риска у больных раком эндометрия и позволит в перспективе избегать чрезмерного лечения при аденокарциномах эндометрия с низким потенциалом злокачественности (англ. high grade).

В контексте диагностики новообразований яичников текстурный анализ на основе МРТ позволяет с высокой точностью дифференцировать рак яичников от неэпителиальных злокачественных опухолей.

В ретроспективное когортное исследование М. Cheng с соавт. было включено в общей сложности 148 пациенток с 173 опухолями (81 случай опухоли стромы полового тяжа у 73 пациенток и в 92 случаях – эпителиальные злокачественные опухоли яичника у 75 пациенток), которые были случайным образом разделены на когорты предварительной разработки и финального тестирования в соотношении 8:2. Радиомические признаки были извлечены из каждой опухоли, проведена 5-кратная перекрестная проверка для выбора стабильных признаков в когорте предварительной разработки и построена радиомическая модель на основе этих выбранных признаков. Однофакторный и многофакторный анализы использовались для выявления независимых предикторов клинических признаков и стандартных параметров МРТ для дифференциации стромальных и эпителиальных опухолей. В завершение исследования была построена модель логистической регрессии с использованием 9 признаков, которые продемонстрировали превосходную прогностическую способность с AUC = 0,915 (95 % доверительный интервал (ДИ) = 0,869–0,962) и AUC = 0,867 (95 % ДИ = 0,732–1,000) в когортах предварительной разработки и финального тестирования соответственно. Смешанная модель, в которой сочетались радиомические сигнатуры, традиционные МР-параметры (ИКД) и индекс ROMA (англ. risk of оvarian malignancy algorithm), достигла наилучших диагностических результатов с AUC = 0,934 (95 % ДИ = 0,892–0,976) и AUC = 0,875 (95 % ДИ = 0,743–1,000) соответственно [50].

Применительно к образованиям шейки матки основные направления внедрения радиомного анализа направлены на повышение информативности МРТ в диагностике вторичного поражения лимфоузлов, прогнозирование эффективности противоопухолевого лечения. Так, в исследование М. Fang с соавт. было включено 120 пациенток с РШМ и разработана рентгеномная модель, основанная на признаках, которые показали хорошую эффективность в прогнозировании ответа на ХЛТ у пациентов с местнораспространенными стадиями РШМ. Исследование показало, что 4-я неделя после начала лечения является оптимальной для прогнозирования раннего рецидива РШМ при распространённых стадиях. Прогностическая модель в этом исследовании объединила данные T2-WI и DWI пациенток с распространенным РШМ. Комбинация текстурных параметров T2-WI – неравномерность длины выполнения (англ. Run Length Nonuniformity, RLN) и длительное выделение высокого уровня серого (англ. Long Run High Gray-Level Empha, LRHGE), рассчитанная на картах ИКД, продемонстрировала наибольшую эффективность (AUC = 0,885), чем каждый из этих показателей по отдельности (AUC = 0,787 и AUC = 0,775, соответственно) [51].

Поражение лимфатических узлов при РШМ является одним из наиболее важных прогностических признаков. Общая 5-летняя выживаемость пациенток при ранних стадиях РШМ без поражения лимфатических узлов составляет 90 %, тогда как у пациенток с пораженными узлами – 65 % [52].

Рекомендации FIGO базируются на проведении двусторонней тазовой лимфодиссекции (англ. pelvic lymph node dissection, PLND) у пациентов с ранними стадиями РШМ по FIGO (IA2, IB1, IIA) [56]. При этом распространенность поражения лимфатических узлов на ранних стадиях болезни оценивается примерно в 15–20 % [53]. Таким образом, значительная часть пациентов подвергается необоснованной процедуре PLND, сопровождающейся риском тяжелых осложнений и ухудшением качества жизни [54][55]. И хотя биопсия сигнальных лимфатических узлов (англ. sentinel lymph nodes, SLN) таза менее инвазивна по сравнению с PLND и является на сегодняший день альтернативным методом выявления метастазов в лимфоузлах таза, ее точность все еще зависит от множества факторов – особенностей самой методики, дорогостоящего оборудования, опыта патолога [56]. Кроме того, биопсия сторожевых узлов является инвазивным методом, требующим общего наркоза. Поэтому существует актуальная потребность в поиске неинвазивного и надежного метода для оценки метастатического статуса узлов у пациентов с ранними стадиями болезни.

В исследовании T. Wang с соавт. разрабатывалась одна из первых неинвазивных моделей радиомики на основе мультипараметрического анализа (T2-WI и DWI) для предварительного прогнозирования статуса тазовых лимфоузлов у пациентов с ранними стадиями РШМ перед операцией. Авторами проведен многофакторный логистический регрессионный анализ для создания радиомических и клинических моделей в основной группе пациентов. Радиомическая модель была создана путем интеграции радиомической сигнатуры с клинико-патологическими факторами, в то время как клиническая модель была построена только на основе клинико-патологических факторов. Обе модели прошли предварительную внутрицентровую валидацию. Для предсказания вероятности метастазов в тазовые лимфатические узлы (англ. pelvic lymph node, PLN) были построены радиомическая и клиническая номограммы на основе соответствующих моделей [57]. При этом радиомическая номограмма была построена путем интеграции текстурных характеристик, полученных из базовых последовательностей T2-WI и DWI, которые показали наилучшие результаты для прогнозирования метастазирования в лимфатические узлы, и клинических данных: возраст, степень опухолевой дифференцировки и статус лимфоуза (рис. 1).

Для сравнения также была построена клиническая номограмма на основе только клинико-патологических предикторов.

Радиомическая и клиническая номограммы показали статистически значимые различия в своей диагностической эффективности – AUC = 0,893 (95 % ДИ = 0,817–0,969) и AUC = 0,616 (95 % ДИ = 0,468–0,764) соответственно в основной группе и AUC = 0,922 (95 % ДИ = 0,825–1,00) и AUC = 0,799 (95 % ДИ = 0,599–0,998) в группах при предварительной валидации. Очевидно, что номограмма радиомики демонстрирует значительное улучшение показателей прогнозирования метастазирования в лимфатические узлы по сравнению с клинической номограммой.

Клинико-патологические характеристики отражают качественные и общие особенности опухолей и неизбежно включают субъективное суждение врача и опыт оператора, в то время как радиомические признаки включают количественную информацию в многомерном математическом аспекте и могут отражать гетерогенность и биологическое поведение опухолей, что делает оценку, основанную на радиомических признаках, более объективной и точной. Кроме того, точное преоперационное обнаружение метастазов в лимфатические узлы с использованием стандартных методов визуализации до сих пор представляет технические сложности: МРТ и мультиспиральная КТ имеют аналогичные ограничения, связанные с малым размером опухоли; единственным признанным критерием для диагностики метастазов в лимфоузлы является то, что короткая ось лимфоузла превышает 1 см, и это ограничение может легко привести к недооценке рисков.

Отличающееся по дизайну исследование A.S. Becker с соавт., опубликованное в 2017 г., посвящено поиску радиомических маркеров для дифференцировки и стадирования РШМ. Двадцать три пациента были включены в это проспективное исследование. МРТ органов малого таза была выполнена на 3-Т МРТ-сканере, протокол исследования включал последовательность DWI со значениями b-фактора 40, 300 и 800 с/мм². Для анализа текстуры в механически выбранной исследователем области интереса (англ. region of interest, ROI) в опухоли, большой ягодичной мышце и подкожно-жировой клетчатки использовали ИКД [58].

В рамках исследования было вычислено 32 текстурных признака из гистограмм и детализированных матриц – матрица совместной встречаемости уровней серого (англ. Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM), матрица длины пробега серых уровней (англ. Gray Level Run Length Matrix, GLRLM) и матрица зон размера на уровне серого (англ. Gray Level Size Zone, GLSZM). Выявленные признаки были исследованы на предмет корреляции со степенью дифференцировки опухоли (корреляционный анализ Спирмена) и статусом лимфатических узлов (тест Крускала–Уоллиса). В ходе исследования A.S. Becker с соавт. обнаружили, что с дифференцировкой опухоли статистически значимо коррелировали лишь 3 признака: длительное выделение высокого уровня серого (англ. Long Run High Gray-Level Empha, LRHGE) (ϱ = 0,53; р = 0,03), акцент на большой зоне (англ. Zone percentage, ZP) (ϱ = –0,49; р < 0,05) и акцент на малой зоне (англ. Small zone emphasis, SZE) (ϱ = –0,51; р = 0,04), в то время как ни один из них не коррелировал с гистологическим подтипом или стадией по FIGO. Затем кластерный анализ выявил, что более высокая асимметрия или эксцесс (текстурные параметры первого порядка) были связаны с положительным статусом лимфоузла – 0,65 против 1,08 (p = 0,04) и 0,53 против 1,67 (p = 0,02) соответственно, из чего авторами был сделан вывод, что LRHGE и эксцесс могут быть использованы в качестве двух независимых маркеров степени дифференцировки опухоли и наличия метастазов в лимфатических узлах соответственно [58]. Неожиданно текстурный анализ не позволил дифференцировать гистологический тип опухоли. Учитывая относительно небольшой размер выборки, использованной в этом пилотном исследовании, было бы преждевременно делать какие-либо выводы из этого отрицательного результата; тем не менее, возможно, что в конечном счете, другие маркеры визуализации могут превосходить радиомические признаки для предсказания гистологического типа (такие как параметры перфузии, полученные при количественном анализе мультипараметрической МРТ).

Целью исследования X.-Х. Li с соавт. было изучение диагностической ценности комбинации количественных параметров мультипараметрической МРТ с перфузионным протоколом, определяемых в опухоли, и текстурных признаков на основе T2-WI для прогнозирования параметриальной инвазии. После предварительной оценки 62 пациентки с гистопатологически подтвержденным РШМ (25–56 лет, средний возраст 45 лет) отвечали всем критериям включения в исследование (27 с параметриальной инвазией и 35 без инвазии), включая стадию IA по FIGO (n = 14), IB (n = 9), IIA (n = 12), IIB (n = 15), IIIA (n = 7) и IIIB (n = 5). На предоперационном этапе всем пациенткам выполнялась DCE-МРТ с постпроцессинговой обработкой полученных изображений и построением перфузионных карт для последующей количественной оценки параметров перфузии в опухоли: объемный коэффициент переноса из кровеносного сосуда во внеклеточный матрикс (англ. volumetric transfer coefficient, K^trans), коэффициент, определяющий обратное перераспределение контрастного препарата между кровеносным сосудом и внеклеточным внесосудистым пространством (англ. the rate constant, K_ep) и внеклеточное объемное соотношение (англ. extracellular volume, V_e) [59]. В результате ROC-анализа были установлены пороговые значения (cut-off) для наиболее информативных визуализационных и текстурных показателей для оценки параметральной инвазии: пороговое значение K^trans ≥ 0,286 мин^–1 может стать оптимальным порогом для установления вовлеченности в процесс параметральной клетчатки и использоваться в клинической практике (AUC = 0,788; чувствительность = 0,839; специфичность = 0,657).

Среди параметров текстурного анализа наилучшую диагностическую эффективность показали энергия и энтропия. Энергия отражает однородность и фактурность изображений. Чем мягче распределен серый цвет изображения, тем выше его значение. Энтропия, отражающая степень хаотичности уровней серого, является также эффективной мерой информации в изображениях и используется для оценки однородности текстуры изображения. В исследовании X.-Х. Li с соавт. пороговое значение Энергии составило ≤ 0,488 (AUC = 0,761; чувствительность = 0,710; специфичность = 0,714) и Энтропии ≥ 1,387 (AUC = 0,749; чувствительность = 0,581; специфичность = 0,943). Для оценки диагностической эффективности комбинаций количественных показателей в исследовании была построена модель логистической регрессии, проведена оценка ее информативности (ROC-анализ). Наиболее информативной предикторной комбинацией (с AUC = 0,727, чувствительностью 0,806 и специфичностью 0,657) является K^trans + Энтропия. По своей диагностической эффективности она превзошла комбинированное использование K^trans + Энергия (AUC = 0,727, чувствительность = 0,806, специфичность = 0,657) и Энтропия + Энергия (AUC = 0,619, чувствительность = 0,548, специфичность = 0,771, соответственно). Наиболее информативной в оценке инвазии явилась комбинация всех трех параметров – K^trans + Энтропия + Энергия (AUС = 0,925, чувствительность = 0,935, специфичность = 0,829), что обосновывает сочетанное применение мультипараметрической МРТ и текстурного анализа в рамках предоперационного обследования пациенток [59].

Таким образом, значение энтропии в группе с параметриальной инфильтрацией было выше, чем в группе без инфильтрации, что указывало на то, что распределение пикселей изображения в группе с инфильтрацией было более дискретным и неупорядоченным. Причина такой разницы может быть связана со степенью дифференцировки опухоли. В нескольких исследованиях показано, что опухоли с высокой степенью злокачественности обладают высокой гетерогенностью, что и отражает высокое значение энтропии в низкодифференцированных карциномах [60]. Другими словами, мультипараметрическая МРТ, представляющая количественную перфузионную информацию на молекулярном уровне, и особенности текстуры, представляющие собой математическую модель оценки распределения и взаимосвязи уровней пикселей или вокселей серого в изображении, являются одним из наиболее перспективных сочетаний для диагностики РШМ с параметральной инфильтрацией. Вышеизложенное открывает новые возможности использования более точных количественных параметров на микроскопическом уровне вместо того, чтобы ставить субъективный диагноз по данным лишь клинического осмотра с большой погрешностью для оценки параметриальной инфильтрации. Количественные параметры могут использоваться в качестве важного вспомогательного диагностического инструмента для рутинного МРТ-обследования и могут служить ориентиром для создания модели прогнозирования РШМ, степени агрессии и ответа на химиотерапию с помощью искусственного интеллекта.

Заключение / Conclusion

Таким образом, точная и своевременная диагностика злокачественных опухолей определяет успех лечения и улучшает прогноз заболевания. Визуализационная диагностика – один из наиболее значимых этапов, позволяющий неинвазивно оценить характеристики опухоли и степень распространенности процесса. Полученные цифровые изображения опухоли отражают ее анатомические и функциональные изменения. Учитывая активное внедрение «машинной» обработки изображений в последние годы, радиомика является перспективной областью постпроцессинга, и ее развитие может способствовать повышению воспроизводимости и точности использования «больших данных»: от технических аспектов непосредственно к клиническим исходам, дополняя фундаментальные знания о биологии опухоли и ее молекулярном окружении, позволяя разработать персонализированные стратегии лечения на основе прогнозирования ответа опухоли на терапию.