RU2695758C1 - Способ прогнозирования течения заболевания у пациентов с метастазами в головной мозг - Google Patents
Способ прогнозирования течения заболевания у пациентов с метастазами в головной мозг Download PDFInfo
- Publication number
- RU2695758C1 RU2695758C1 RU2018120666A RU2018120666A RU2695758C1 RU 2695758 C1 RU2695758 C1 RU 2695758C1 RU 2018120666 A RU2018120666 A RU 2018120666A RU 2018120666 A RU2018120666 A RU 2018120666A RU 2695758 C1 RU2695758 C1 RU 2695758C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- months
- icd
- tumor
- mdc
- patients
- Prior art date
Links
- 208000003174 Brain Neoplasms Diseases 0.000 title claims abstract description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 206010059282 Metastases to central nervous system Diseases 0.000 title claims abstract description 14
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims abstract description 43
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 claims abstract description 35
- 230000002062 proliferating effect Effects 0.000 claims abstract description 28
- 206010027476 Metastases Diseases 0.000 claims abstract description 21
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000009401 metastasis Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 3
- 230000002490 cerebral effect Effects 0.000 abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 3
- 230000035755 proliferation Effects 0.000 abstract description 3
- 230000002962 histologic effect Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000000472 traumatic effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 15
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 13
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 13
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 12
- 230000001394 metastastic effect Effects 0.000 description 8
- 206010061289 metastatic neoplasm Diseases 0.000 description 8
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 5
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 4
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 4
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 4
- 230000036210 malignancy Effects 0.000 description 4
- 230000004614 tumor growth Effects 0.000 description 4
- 230000006931 brain damage Effects 0.000 description 3
- 231100000874 brain damage Toxicity 0.000 description 3
- 208000029028 brain injury Diseases 0.000 description 3
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000001208 nuclear magnetic resonance pulse sequence Methods 0.000 description 2
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 2
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 206010051290 Central nervous system lesion Diseases 0.000 description 1
- 208000032612 Glial tumor Diseases 0.000 description 1
- 206010018338 Glioma Diseases 0.000 description 1
- 101000945496 Homo sapiens Proliferation marker protein Ki-67 Proteins 0.000 description 1
- 108010020437 Ki-67 Antigen Proteins 0.000 description 1
- 102000009875 Ki-67 Antigen Human genes 0.000 description 1
- 102100034836 Proliferation marker protein Ki-67 Human genes 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 208000025997 central nervous system neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 238000002512 chemotherapy Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 238000003748 differential diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 230000029142 excretion Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000002518 glial effect Effects 0.000 description 1
- 238000001794 hormone therapy Methods 0.000 description 1
- 230000002055 immunohistochemical effect Effects 0.000 description 1
- 238000007917 intracranial administration Methods 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 1
- 230000001338 necrotic effect Effects 0.000 description 1
- 238000002610 neuroimaging Methods 0.000 description 1
- 238000011369 optimal treatment Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 1
- 210000004881 tumor cell Anatomy 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/055—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/02—Arrangements for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
- A61B6/03—Computed tomography [CT]
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
Изобретение относится к медицине, а именно к нейроонкологии, и может быть использовано для определения выживаемости пациентов с метастазами в головной мозг. На дооперационном этапе проводят МРТ исследование с протоколом сканирования с диффузно-взвешенными изображениями (ДВИ). Проводят построение параметрической карты измеряемого коэффициента диффузии (ИКД) в области метастаза. Определяют с помощью кривых Каплана-Мейера продолжительность жизни данного пациента. Дополнительно по значениям ИКД определяют степень пролиферативной активности опухоли (Ki-67) с учетом результатов ретроспективных МРТ с построением ИКД и гистологических исследований с определением Ki-67 у больных, ранее прооперированных по поводу метастазов в головной мозг, и сведений о продолжительности их жизни. При ИКД≥947,2 мм/сек, индексе пролиферативной активности Ki-67≤29%, медианное значение выживаемости составляет 9,8 мес (8,6-11,3 мес). При ИКД<947,2 мм/сек, индексе пролиферативной активности Ki-67>29%, медианное значение выживаемости составляет 6,4 мес (3,7-9,1 мес). Способ является низко травматичным и обеспечивает повышение достоверности определения выживаемости пациента с метастазами в головной мозг в результате учета коэффициента пролиферативного потенциала опухоли Ki-67, являющегося важным прогностическим фактором, от значений ИКД. 4 ил., 2 табл., 2 пр.
Description
Изобретение относится к медицине, а именно к нейроонкологии, и может быть использовано в нейрорадиологии для прогнозирования течения заболевания у пациентов с метастазами в головной мозг.
Согласно статистическим данным, заболеваемость метастазами в головной мозг составляет 8,3 случая на 100000 населения в год, что составляет 40% всех внутричерепных опухолей. Учитывая высокую частоту встречаемости метастазов в головной мозг и их гистологическое разнообразие, необходимо верифицировать данное заболевание уже на этапе выполнения первичного нейровизуализационного исследования, с целью дальнейшего планирования вида, объема хирургического и/или радиохирургического вмешательства, а также выбора адекватной тактики ведения данной группы пациентов.
Известно, что прогнозирование течения заболевания у пациентов с метастазами в головной мозг зависит от выживаемости пациентов, которая является одним из важнейших критериев в современной нейроонкологии. Под термином «выживаемость», принято понимать время от момента диагностирования опухоли до смерти пациента от любой причины. Соответственно и показания к оперативному лечению при метастатическом поражении головного мозга должны зависеть от вероятности выживаемости пациента.
Известен способ МРТ с получением диффузионно-взвешенных изображений (ДВИ), в котором степень диффузии молекул воды в биологических тканях можно оценить с помощью численного значения, в виде измеряемого коэффициента диффузии (ИКД). Значения ИКД коррелируют с гистологическим типом опухолей головного мозга, отражая их гисто- и цитоархитектонику и степень злокачественности последних. В отношении метастатических опухолей головного мозга известно, что низкие значения ИКД ассоциированы с низкой степенью дифференцировки опухолей, а также связаны с особенностями их патобиологии и микроструктурного строения.
В качестве критерия злокачественности известен индекс пролиферативной активности Ki-67, который используется для определения тактики ведения пациентов и улучшения результатов лечения больных с опухолевым поражением головного мозга, а также прогнозирования продолжительности жизни. При значениях Ki-67 менее 15% опухоль считается менее агрессивной, при значениях Ki-67 более 30% опухоль считается высоко агрессивной. Это определяет дальнейшую тактику и выбор оптимального лечения для пациента.
Известен способ использования показателя индекса пролиферации Ki-67 в прогнозе опухолей ЦНС у детей (Моргун А.В., Черепанов С.М., Малютин О.А., Борисова М.В., Таранушенко Т.Е., Салмина А.Б. Отдельные клинико-биологические особенности злокачественных опухолей головного мозга у детей. Сибирский онкологический журнал. 2012; 1: 14-18.). Авторами установлено влияние экспрессии антигена Ki-67 на длительность бессобытийной выживаемости детей со злокачественными опухолями головного мозга. В частности при высоком уровне пролиферативной активности время бессобытийной выживаемости было короче, чем при низких значениях индекса Ki-67. Однако такой способ обладает ограниченной областью применения, так как не применим на предоперационном этапе и не учитывает данные МРТ.
Известен способ прогнозирования продолжительности жизни больных глиальными опухолями головного мозга согласно патенту RU 2393773 С1, в котором наиболее достоверными факторами прогноза выбраны возраст пациента, объем опухоли, гистологическое строение опухоли, состояние больного по индексу Карновского. Авторами предложено по полученным показателям рассчитывать дискриминантные функции и с их помощью прогнозировать продолжительность жизни больного. При этом один из показателей, необходимый для прогнозирования продолжительности жизни больных (гистологическое строение опухоли), может быть получен только после проведения хирургического забора материала, что является первым существенным недостатком способа. Вторым существенным недостатком является ориентированность способа на первичные опухоли головного мозга. Наличие первичной глиальной опухоли головного мозга, как правило, является показанием для проведения ее хирургического удаления, а при вторичном метастатическом поражении головного мозга существует необходимость в обоснованности проведения оперативного лечения. Кроме того, в данном способе не учитываются сигнальные характеристики опухоли на МРТ, которые отражают злокачественность опухоли на дооперационном этапе.
Известен наиболее близкий к предлагаемому способ прогнозирования течения заболевания у пациентов с метастазами в головной мозг, в котором сигнальные характеристики ИКД, полученные на диффузионно-взвешенных изображениях МРТ, являются предиктором прогнозирования исхода пациентов с метастазами в головной мозг, описанный в статье Zakaria R, Das K, Radon М, Bhojak М, Rudland PR, Sluming V, et al. Diffusion-weighted MRI characteristics of the cerebral metastasis to brain boundary predicts patient outcomes. BMC Medical Imaging. 2014; 14 (1). doi: 10.1186/1471-2342-14-26.
В данном способе исследуются характеристики диффузионно-взвешенных изображений ДВИ церебральных метастазов и их паратуморальной области, которые были получены ранее, и связь их с исходами пациентов. Способ включает в себя ретроспективный анализ 76 случаев, оперируемых в одном учреждении с использованием ДВИ. Карты измеряемого коэффициента диффузии (ИКД) были получены с использованием стандартных протоколов. Измерения проводились в области опухоли, паратуморальной области. Оценивались исходы пациентов (общая выживаемость и время до местного рецидивирования). Удаленные метастазы исследовались гистологически для подтверждения характера опухоли, при этом дополнительно оценивалась их клеточная плотность. Значения ИКД, превышающие 919,4×10-6 мм2/с в области метастазов, предсказали более длительную общую выживаемость по кривым Каплана Мейера независимо от вспомогательных методов лечения. График зависимости ИКД от клеточной плотности показывает статистически их достоверную обратную зависимость. Определяли переходный коэффициент ИКД - изменение диффузии на пограничных участках опухоли и околоопухолевых участках мозга. Метастазы с резким изменением диффузии на их границе с мозгом (>0,279) показали более короткую общую выживаемость по сравнению с метастазами с диффузными показателями по периферии. Переходный коэффициент ИКД был единственным измерением на изображениях, который является независимым предиктором общей выживаемости в многофакторном анализе (отношение рисков 0.54, 95% CI 0.3-0.97, р=0,04). Таким образом, ДВИ демонстрируют изменения в опухоли, в краевых отделах опухоли и паратуморальной области, которые могут быть не видны на обычной МРТ, и это может быть полезно при прогнозировании течения заболевания и исходов пациента после хирургического удаления церебральных метастазов.
Вышеописанный способ прогнозирования течения заболевания у пациентов с метастазами в головной мозг обладает рядом недостатков. Во-первых, он не позволяет определить степень пролиферативной активности опухоли на дооперационном этапе. Во-вторых, данный способ обладает низкой достоверностью определения продолжительности жизни, поскольку в нем не учитывается коэффициент пролиферативного потенциала опухоли Ki-67, являющийся важным прогностическим фактором в определении вероятности рецидива и продолженного роста опухоли. Таким образом, в данном способе не учтена зависимость пролиферации, то есть скорости деления клеток опухоли от значений ИКД, а исследовалась лишь гистологическая картина опухоли, основанная на методе субъективного анализа и подсчета клеточной плотности, что приводит к снижению достоверности прогнозирования течения заболевания у пациентов с метастазами в головной мозг.
Изобретение направлено на решение задачи повышения достоверности прогнозирования течения заболевания у пациентов с метастазами в головной мозг при одновременном обеспечении широкой области применения и низкой травматичности способа.
Сущность изобретения заключается в том, что в способе определения выживаемости пациентов с метастазами в головной мозг, включающем проведение на дооперационном этапе МРТ исследования с протоколом сканирования с диффузно-взвешенными изображениями (ДВИ), построение параметрической карты измеряемого коэффициента диффузии (ИКД) в области метастаза и определение с помощью кривых Каплана-Мейера продолжительности жизни данного пациента, предлагается дополнительно по значениям ИКД определять степень пролиферативной активности опухоли (Ki-67) с учетом результатов ретроспективных МРТ с построением ИКД и гистологических исследований с определением Ki-67 у больных, ранее прооперированных по поводу метастазов в головной мозг, и сведений о продолжительности их жизни, тогда при ИКД≥947,2 мм2/сек, индексе пролиферативной активности Ki-67≤29%, медианное значение выживаемости составляет 9,8 мес.(8,6-11,3 мес.), при ИКД<947,2 мм2/сек, индексе пролиферативной активности Ki-67>29%, медианное значение выживаемости составляет 6,4 мес.(3,7-9,1 мес.).
В заявляемом изобретении дополнительно по значениям ИКД, полученным на дооперационном этапе, определяют степень пролиферативной активности опухоли с учетом результатов предварительных статистических исследований, а выживаемость больного определяют по кривым Каплана-Мейера так, что для ИКД>947,2 мм2/сек медианное значение выживаемости составляет 9,8 мес.(8,6-11,3 мес.), для ИКД<947,2 мм2/сек медианное значение выживаемости составляет 6,4 мес.(3,7-9,1 мес.), а течение заболевания у пациентов с метастазами в головной мозг прогнозировать с помощью кривых Каплана-Мейера с учетом
степени пролиферативной активности опухоли.
Проведение МРТ головного мозга, включая протокол сканирования с диффузно-взвешенными изображениями и построением карт ИКД, позволяет одновременно получить достоверные данные о гистологическом строении опухоли и о продолжительности жизни больного без оперативного вмешательства на дооперационном этапе, что снижает травматичность способа прогнозирования выживаемости.
Использование одних и тех же значений ИКД, т е. полученных в один и тот же момент времени существенно повышает достоверность способа, т.к. устраняется возможность изменение значений за счет роста опухоли и изменения ее гистологических характеристик.
На фиг. 1 приведены графики зависимости вероятности общей выживаемости от времени для высоких значений ИКД (жирная линия) и для низких значений (тонкая линия). На фиг. 2 приведена корреляционная зависимости между значениями ИКД и индексом Ki-67 пролиферативной активности метастатических опухолей головного мозга. На фиг. 3 слева приведено изотропное диффузно-взвешенное изображение, а справа приведено изображение карты ИКД пациента П. с выделенным метастазом. На фиг. 4 слева приведено изотропное диффузно-взвешенное изображение, а справа приведено изображение карты ИКД пациента Н. с выделенным метастазом.
Способ осуществляется следующим образом.
Пациенту с подозрением на метастатическое поражение головного мозга, проводят МРТ головного мозга с помощью аппарата МРТ 1,5 Т, с дополнительной импульсной последовательностью ДВИ (b-фактор от 400 до 1000 мм2/сек). Для получения ДВИ используют следующий набор параметров опции ДВ МРТ с SE-эхо-планарным изображением (EPI): матрица 160×128, TR-7500, ТЕ-83, NEX-6, толщина среза - 4 мм, FOV - 30×30. После проведения сканирования пациента, с помощью программного обеспечения на аппаратной станции из полученных изображений создают параметрическую карту измеряемого коэффициента диффузии (ИКД). При наличии у пациента метастатического поражения головного мозга, проводится расчет измеряемого коэффициента диффузии (ИКД) в области метастаза, путем выделения его границ инструментами (Regions of Interest - ROI) в программе-просмоторщике DICOM снимков. ИКД вычисляется на нескольких срезах с наибольшими диаметрами объемного образования. В область выделения не включаются кистозные и некротические зоны метастаза.
Полученное значение ИКД сопоставляют со значениями на кривой корреляции между ИКД и Ki-67 (Фиг. 3), для получения значения предполагаемого индекса пролиферативной активности опухоли. Значения менее 15% характерны для менее агрессивной опухоли, при показателе более 29% опухоль считается высоко агрессивной.
Полученное значение ИКД сопоставляют со значениями общей выживаемости пациентов на кривой Каплана-Мейера, для определения прогнозируемой медианы продолжительности жизни (Фиг. 1).
Зависимости, приведенные на фиг.1 получены на основе предварительных данных в результате ранее проведенных МРТ при обследовании 23 пациентов с метастатическими опухолями головного мозга, прооперированных в Центре нейрохирургии НУЗ «Дорожной клинической больницы на ст. Иркутск-Пассажирский» в период с 2013 по 2017 гг.
Среди пациентов было 12 женщин и 11 мужчин, возраст которых варьировал от 29 до 74 лет (средний возраст составил - 54,7±11,3 лет). Степень злокачественности опухолевой ткани, определяясь с помощью иммуногистохимического исследования. Все удаленные объемные образования исследованы опытными патоморфологами. При морфологическом исследовании метастатических опухолей головного мозга оценивались следующие параметры: гистологический тип опухоли (таблица 1), значение индекса пролиферативной активности Ki-67 с помощью моноклональных антител «MIB-1» (DakoCytomation, Дания). В результате проведенных исследований достоверно установлено, что для высоких значений ИКД≥947,2 мм2/сек индекс пролиферативной активности Ki-67 составляет значения≤29%, а медиана выживаемости составляет ~9,8 мес. (8,6-11,3 мес.), для низких значений ИКД<947,2 мм2/сек индекс пролиферативной активности KJ-67 составляет значения>29%, а медиана выживаемости составляет 6,4 мес. (3,7-9,1 мес.), р=0,019. Гистологические типы опухолей представлены в таблице 1, а значения ИКД и KI-67 приведены в таблице 2. С помощью анализа кривой корреляции между ИКД и значениями индекса пролиферативной активности Ki-67 (фиг. 2), находят значения на графике для конкретного больного и прогнозируют индекс пролиферативной активности опухоли. С помощью анализа кривой Каплана-Мейера (фиг. 1), находят значения на графике для конкретного больного и предполагают медиану выживаемости пациента.
Пример 1: Пациенту П. проведена МРТ с помощью аппарата «Siemens Magnetom Essenza 1,5 Т» (Германия) в комплексе с импульсной последовательностью DWI. На рабочей станции спомощью программного обеспечения Siemens создана ИКД-карта (Фиг. 3). Проведено измерение ИКД патологического образования путем его выделения инструментами ROI с подсчетом ИКД, с помощью программы «Инобитек DICOM-Просмоторщик». ИКД составил 842 мм2/сек.
Вывод 1: С помощью анализа кривой корреляции между ИКД и значениями индекса пролиферативной активности Ki-67 (фиг. 2), прогнозируемый индекс пролиферативной активности для значения ИКД 842 мм2/сек составляет 40%, соответственно опухоль считается высоко агрессивной. Высокий индекс пролиферативной активности Ki-67 опухоли свидетельствует о высокой агрессивности является показателем того, что опухоль с более высокой вероятностью ответит на химиотерапевтическое лечение.
Вывод 2: С помощью анализа кривой Каплана-Мейера (фиг. 1), предполагаемая медиана выживаемости пациента составляет 6,4 мес.Вероятность выживаемости 10 мес. -60%, 20 мес. - 20%, 30 мес. - 10% соответственно.
По полученным значениям прогнозируют течение заболевания у данного пациента с метастазами в головной мозг: быстрый рост опухоли, низкую продолжительность жизни и высокую вероятность неблагоприятного исхода. Учитывая прогнозируемую высокую скорость развития заболевания, и низкую выживаемость, назначение соответствующей терапии необходимо проводить незамедлительно.
Пример 2: Пациенту Н. проведена МРТ с помощью аппарата «Siemens Magnetom Essenza 1,5 Т» (Германия) в комплексе с импульсной последовательностью DWI. На рабочей станции спомощью программного обеспечения Siemens создана ИКД-карта (Фиг. 4). Проведено измерение ИКД патологического образования путем его выделения инструментами ROI с подсчетом ИКД, с помощью программы «Инобитек DICOM-Просмоторщик». ИКД составил 1174 мм2/сек.
Вывод 1: С помощью анализа кривой корреляции между ИКД и значениями индекса пролиферативной активности Ki-67, прогнозируемый индекс пролиферативной активности для значения ИКД 1174 мм2/сек составляет 13%, соответственно опухоль считается менее агрессивной. Не высокий индекс пролиферативной активности опухоли является показателем того, что опухоль, при определенных условиях, в большей мере отреагирует на гормонотерапию.
Вывод 2: С помощью анализа кривой Каплана-Мейера, предполагаемая медиана выживаемости пациента составит 9,8 мес.Вероятность выживаемости 10 мес. - 75%, 20 мес. - 50%, 30 мес. - 15% соответственно.
По полученным значениям прогнозируют течение заболевания у данного пациента с метастазами в головной мозг: относительно медленный рост опухоли, относительно большую продолжительность жизни и высокую вероятность благоприятного исхода. Учитывая прогнозируемую низкую скорость развития заболевания, и ожидаемую большую выживаемость, может быть проведено плановое комплексное лечение.
Заявленный способ может быть широко использован в дооперационной дифференциальной диагностике злокачественных образований головного мозга, определении тактики ведения и выбора оптимального вида лечения, а также в прогнозировании выживаемости пациентов с метастазами в головной мозг.
Claims (1)
- Способ определения выживаемости пациентов с метастазами в головной мозг, включающий проведение на дооперационном этапе МРТ исследования с протоколом сканирования с диффузно-взвешенными изображениями (ДВИ), построение параметрической карты измеряемого коэффициента диффузии (ИКД) в области метастаза и определение с помощью кривых Каплана-Мейера продолжительности жизни данного пациента, отличающийся тем, что дополнительно по значениям ИКД определяют степень пролиферативной активности опухоли (Ki-67) с учетом результатов ретроспективных МРТ с построением ИКД и гистологических исследований с определением Ki-67 у больных, ранее прооперированных по поводу метастазов в головной мозг, и сведений о продолжительности их жизни, тогда при ИКД≥947,2 мм2/сек, индексе пролиферативной активности Ki-67≤29%, медианное значение выживаемости составляет 9,8 мес (8,6-11,3 мес), при ИКД<947,2 мм2/сек, индексе пролиферативной активности Ki-67>29%, медианное значение выживаемости составляет 6,4 мес (3,7-9,1 мес).
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018120666A RU2695758C1 (ru) | 2018-06-04 | 2018-06-04 | Способ прогнозирования течения заболевания у пациентов с метастазами в головной мозг |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018120666A RU2695758C1 (ru) | 2018-06-04 | 2018-06-04 | Способ прогнозирования течения заболевания у пациентов с метастазами в головной мозг |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2695758C1 true RU2695758C1 (ru) | 2019-07-25 |
Family
ID=67512248
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018120666A RU2695758C1 (ru) | 2018-06-04 | 2018-06-04 | Способ прогнозирования течения заболевания у пациентов с метастазами в головной мозг |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2695758C1 (ru) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2732700C1 (ru) * | 2019-11-19 | 2020-09-21 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Петрова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Способ оценки метастатического поражения сигнального лимфатического узла при ранних формах плоскоклеточного рака полости рта |
| RU2760168C1 (ru) * | 2021-02-05 | 2021-11-22 | федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии» Министерства здравоохранения Российской Федерации | Способ прогнозирования результатов лечения эмбриональных опухолей |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2375961C2 (ru) * | 2007-07-09 | 2009-12-20 | ГОУ ВПО Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова | Способ проведения однофотонной эмиссионной компьютерной томографии головного мозга в диагностике и определении степени злокачественности глиальных опухолей |
| RU2393773C1 (ru) * | 2009-04-20 | 2010-07-10 | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ РОССИЙСКИЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РАДИОЛОГИИ И ХИРУРГИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ ФЕДЕРАЛЬНОГО АГЕНТСТВА ПО ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ (ФГУ "РНЦРХТ Росмедтехнологий") | Способ прогнозирования продолжительности жизни больных глиальными опухолями головного мозга |
| WO2010115885A1 (en) * | 2009-04-03 | 2010-10-14 | Oslo Universitetssykehus Hf | Predictive classifier score for cancer patient outcome |
| WO2013156222A2 (en) * | 2012-04-16 | 2013-10-24 | Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (Chuv) | Method for generating perfusion images |
| US20160109539A1 (en) * | 2013-04-24 | 2016-04-21 | Tel HaShomer Medical Research Infrasture and Services Ltd. | Magnetic resonance maps for analyzing tissue |
| RU2589652C1 (ru) * | 2015-04-17 | 2016-07-10 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Сибнейро" (Ооо "Сибнейро") | Способ предоперационного определения степени злокачественности и гистологического подтипа опухолей оболочек головного мозга |
| RU2591543C2 (ru) * | 2014-06-09 | 2016-07-20 | Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования "Красноярский Государственный Медицинский Университет Имени Профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого Министерства Здравоохранения Российской Федерации" | Способ прогнозирования заболеваний в области гиппокампов |
| WO2017096248A1 (en) * | 2015-12-02 | 2017-06-08 | Clearlight Diagnostics Llc | Methods for preparing and analyzing tumor tissue samples for detection and monitoring of cancers |
| RU2621955C2 (ru) * | 2015-10-05 | 2017-06-08 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Российский научный центр рентгенорадиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "РНЦРР" Министерства здравоохранения Российской Федерации) | Способ выделения прогностических групп при супратенториальных инфильтративных глиомах низкой степени злокачественности |
| RU2635628C1 (ru) * | 2016-11-01 | 2017-11-14 | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "РОССИЙСКИЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РАДИОЛОГИИ И ХИРУРГИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ" МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ / ФГБУ "РНЦРХТ" Минздрава России | Способ прогнозирования течения опухолевого процесса в головном мозге |
-
2018
- 2018-06-04 RU RU2018120666A patent/RU2695758C1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2375961C2 (ru) * | 2007-07-09 | 2009-12-20 | ГОУ ВПО Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова | Способ проведения однофотонной эмиссионной компьютерной томографии головного мозга в диагностике и определении степени злокачественности глиальных опухолей |
| WO2010115885A1 (en) * | 2009-04-03 | 2010-10-14 | Oslo Universitetssykehus Hf | Predictive classifier score for cancer patient outcome |
| RU2393773C1 (ru) * | 2009-04-20 | 2010-07-10 | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ РОССИЙСКИЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РАДИОЛОГИИ И ХИРУРГИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ ФЕДЕРАЛЬНОГО АГЕНТСТВА ПО ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ (ФГУ "РНЦРХТ Росмедтехнологий") | Способ прогнозирования продолжительности жизни больных глиальными опухолями головного мозга |
| WO2013156222A2 (en) * | 2012-04-16 | 2013-10-24 | Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (Chuv) | Method for generating perfusion images |
| US20160109539A1 (en) * | 2013-04-24 | 2016-04-21 | Tel HaShomer Medical Research Infrasture and Services Ltd. | Magnetic resonance maps for analyzing tissue |
| RU2591543C2 (ru) * | 2014-06-09 | 2016-07-20 | Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования "Красноярский Государственный Медицинский Университет Имени Профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого Министерства Здравоохранения Российской Федерации" | Способ прогнозирования заболеваний в области гиппокампов |
| RU2589652C1 (ru) * | 2015-04-17 | 2016-07-10 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Сибнейро" (Ооо "Сибнейро") | Способ предоперационного определения степени злокачественности и гистологического подтипа опухолей оболочек головного мозга |
| RU2621955C2 (ru) * | 2015-10-05 | 2017-06-08 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Российский научный центр рентгенорадиологии" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "РНЦРР" Министерства здравоохранения Российской Федерации) | Способ выделения прогностических групп при супратенториальных инфильтративных глиомах низкой степени злокачественности |
| WO2017096248A1 (en) * | 2015-12-02 | 2017-06-08 | Clearlight Diagnostics Llc | Methods for preparing and analyzing tumor tissue samples for detection and monitoring of cancers |
| RU2635628C1 (ru) * | 2016-11-01 | 2017-11-14 | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "РОССИЙСКИЙ НАУЧНЫЙ ЦЕНТР РАДИОЛОГИИ И ХИРУРГИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ" МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ / ФГБУ "РНЦРХТ" Минздрава России | Способ прогнозирования течения опухолевого процесса в головном мозге |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| ZAKARIA R. et al. Diffusion-weighted MRI characteristics of the cerebral metastasis to brain boundary predicts patient outcomes. BMC Medical Imaging. 2014, 14:26. * |
| БЫВАЛЬЦЕВ В.А. и др. Роль диффузионно-взвешенной магнитно-резонансной томографии в дифференциальной диагностике и прогнозировании выживаемости пациентов с метастазами в головной мозг. Вестник РАМН, 2017, 72 (6), стр.442-449. * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2732700C1 (ru) * | 2019-11-19 | 2020-09-21 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Петрова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Способ оценки метастатического поражения сигнального лимфатического узла при ранних формах плоскоклеточного рака полости рта |
| RU2760168C1 (ru) * | 2021-02-05 | 2021-11-22 | федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии» Министерства здравоохранения Российской Федерации | Способ прогнозирования результатов лечения эмбриональных опухолей |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Rouvière et al. | Stiffness of benign and malignant prostate tissue measured by shear-wave elastography: a preliminary study | |
| Kuang et al. | The value of apparent diffusion coefficient in the assessment of cervical cancer | |
| Nakashima et al. | Does breast cancer growth rate really depend on tumor subtype? Measurement of tumor doubling time using serial ultrasonography between diagnosis and surgery | |
| Sun et al. | Is transvaginal elastography useful in pre-operative diagnosis of cervical cancer? | |
| Bufi et al. | Effect of breast cancer phenotype on diagnostic performance of MRI in the prediction to response to neoadjuvant treatment | |
| Shan et al. | Prostate cancer aggressive prediction: preponderant diagnostic performances of intravoxel incoherent motion (IVIM) imaging and diffusion kurtosis imaging (DKI) beyond ADC at 3.0 T scanner with gleason score at final pathology | |
| Glazer et al. | Diffusion-weighted endorectal MR imaging at 3T for prostate cancer: correlation with tumor cell density and percentage Gleason pattern on whole mount pathology | |
| Zhu et al. | Value of quantitative dynamic contrast-enhanced and diffusion-weighted magnetic resonance imaging in predicting extramural venous invasion in locally advanced gastric cancer and prognostic significance | |
| RU2695758C1 (ru) | Способ прогнозирования течения заболевания у пациентов с метастазами в головной мозг | |
| You et al. | Quantitative and qualitative evaluation of breast cancer prognosis: a sonographic elastography study | |
| Stoia et al. | Cross-sectional imaging and cytologic investigations in the preoperative diagnosis of parotid gland tumors–An updated literature review | |
| McCammack et al. | In vivo prostate cancer detection and grading using restriction spectrum imaging-MRI | |
| Liu et al. | The ability of ADC measurements in the assessment of patients with stage I endometrial carcinoma based on three risk categories | |
| Zhao et al. | Preoperative evaluation of extramural venous invasion in rectal cancer using radiomics analysis of relaxation maps from synthetic MRI | |
| Zhang et al. | Feasibility of intravoxel incoherent motion diffusion-weighted imaging in distinguishing adenocarcinoma originated from uterine corpus or cervix | |
| CN117133439A (zh) | 一种卵巢恶性和交界性肿瘤诊断模型构建方法 | |
| Bo et al. | Preoperative prediction value of pelvic lymph node metastasis of endometrial cancer: combining of ADC value and radiomics features of the primary lesion and clinical parameters | |
| Onal et al. | The prognostic value of mean apparent diffusion coefficient measured with diffusion-weighted magnetic resonance image in patients with prostate cancer treated with definitive radiotherapy | |
| Song et al. | Quantitative assessment of diffusion kurtosis imaging depicting deep myometrial invasion: a comparative analysis with diffusion-weighted imaging | |
| Chen et al. | The association between conventional ultrasound and contrast-enhanced ultrasound appearances and pathological features in small breast cancer | |
| Song et al. | Value of diffusion-weighted and dynamic contrast-enhanced MR in predicting parametrial invasion in cervical stromal ring focally disrupted stage IB–IIA cervical cancers | |
| Akıncı et al. | The effectiveness of volumetric MRI histogram analysis in renal cell carcinoma | |
| Iqbal et al. | A comparison of the efficiency of diagnostic ultrasound and magnetic resonance imaging of cervical lymph nodes in papillary thyroid carcinoma | |
| Matsumoto et al. | Diagnostic accuracy of magnetic resonance imaging for international federation of gynecology and obstetrics 2018 IB to IIB cervical cancer staging: comparison among magnetic resonance sequences and pathologies | |
| KR102280583B1 (ko) | 전립선암의 진단 예측 모델 - 자기공명영상 및 전립선 특이항원 밀도 기반 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20200605 |