מאמר מחקר

הדמיית העברת פרוטון באמיד להבחנת גליומות ומנינגיומות ולהערכת חדירת גידול

29 צפיות

⸱

DOI:

10.3791/71626

⸱

11 באוגוסט 2026

 ,  ,  ,  , 
1Department of Medical Imaging, Shenzhen Bao'an District Songgang People's Hospital (Shenzhen Baoan Medical College of Guangdong Pharmaceutical University), 2Department of Radiology, Shenzhen Second People's Hospital

במאמר זה

סיכום

מחקר זה מעריך את הדמיית Amide Proton Transfer (APT) בשילוב עם הדמיית תהודה מגנטית קונבנציונלית (MRI) כדי להבדיל בין מנינגיומות לגליאומות בדרגה נמוכה וגבוהה ולהעריך תכונות דימות הקשורות לחדירת גידול, תוך הדגמת הפוטנציאל שלה לשפר את הסיווג לפני הניתוח ולספק מידע מבוסס הדמיה שעשוי להנחות את תכנון הניתוח.

תקציר

הבחנה בין גליומות למנינגיומות והערכת מאפייני הדמיה הקשורים לחדירת גליומה נותרת אתגר עם הדמיית תהודה מגנטית קונבנציונלית (MRI). הדמיית Amide Proton Transfer (APT), טכניקת העברת רוויה להחלפה כימית, יכולה לזהות שינויים בתכולת חלבוני הרקמה וב-pH, ולהציע תובנות פונקציונליות אפשריות לגבי גידולי מוח. מחקר רטרוספקטיבי זה העריך הדמיית APT בשילוב עם MRI קונבנציונלי ב-105 מטופלים עם גידולים מוחיים מאומתים פתולוגית (55 מנינגיומות, 20 גליומות בדרגה נמוכה [LGGs], ו-30 גליומות בדרגה גבוהה [HGGs]). נמדדו והושוו בין קבוצות: עוצמת אות ממוצעת שמקורה ב-APT (ממוצע APT) והיחסים בין אזור חריג APT לאזור היפר-אינטנסיבי ב-T2 (RAPT/T2) ולאזור מגביר חומר ניגוד (RAPT/E) בין קבוצות. ממוצע APT היה גבוה משמעותית ב-HGGs (חציון 4.60%) מאשר ב-LGGs (2.95%) ובנינגיומות (2.70%, P < 0.001). RAPT/T2 ו-RAPT/E היו גם הם גבוהים משמעותית ב-HGGs. להבחנה בין HGGs למנינגיומות, APTmean השיג ביצועים אבחנתיים מצוינים (שטח מתחת לעקומה [AUC] = 0.969), בהשוואה ל-RAPT/E (0.836) ו-RAPT/T2 (0.800). להבחנה בין LGGs למנינגיומות, RAPT/E (AUC = 0.781) ו-RAPT/T2 (AUC = 0.734) הראו ביצועים טובים, בעודשממוצע APT לא השתנה באופן משמעותי. בדירוגי גליומה (HGG לעומת LGG), APTmean הניב AUC של 0.916, טוב יותר מרמת שיפור הניגודיות (0.823). ממצאים אלו מצביעים על כך שהדמיית APT מבחינה יעילה בין מנינגיומות לגליומות בדרגות שונות ומספקת מידע מבוסס הדמיה חשוב להסקת היקף חדירת הגידול. השילוב בין יחס APTmean ליחס היקף מרחבי מספק כלי דימות מעשי לשיפור האבחון לפני הניתוח ולתמיכה בתכנון כירורגי, במיוחד במקרים לא טיפוסיים מאתגרים.

מבוא

גידולים תוך-גולגולתיים הם בין ההפרעות הנפוצות ביותר במערכת העצבים. השכיחות שלהם עולה ברחבי העולם, ומהווה איום חמור על בריאות האדם1. בהתבסס על מקור היסטופתולוגי, ניתן לסווג גידולים תוך-גולגולתיים לשתי קטגוריות עיקריות: ראשוניות ומשני (גרורתי). מבין הגידולים התוך-גולגולתיים הראשוניים, מנינגיומה וגליומה מייצגות את שני הסוגים הנפוצים ביותר עם מקורות והתנהגויות ביולוגיות שונות באופן מובהק.2. גליומה, שמקורה בתאי גליה, היא הגידול התוך-גולגולתי הממאיר הנפוץ ביותר, המאופיין בצמיחה חודרנית, גבולות לא מוגדרים, נטייה גבוהה להישנות ותחזית לקויה 3,4. ארגון הבריאות העולמי (WHO) מסווג גליומות לדרגות I-IV בהתבסס על הממאירות שלהן. מתוכן, גליומות בדרגה גבוהה (HGGs, דרגות III-IV של ארגון הבריאות העולמי) הן פולשניות מאוד וקשורות לתקופת הישרדות קצרה של מטופל 5,6. לעומת זאת, מנינגיומה מקורה בתאי כובע ארכנואידי. הרוב המוחלט הם שפירים (דרגה I של WHO), גדלים לאט, ויש להם גבולות ברורים עם הפרדה ברורה מרקמת המוח הסובבת. לאחר כריתה כירורגית מלאה, לרוב למטופלים יש פרוגנוזה חיובית 7,8. לכן, הבחנה מדויקת בהדמיה טרום-ניתוחית בין שני סוגי הגידולים הללו, יחד עם הערכת תכונות הדמיה הקשורות להיקף החדירה לגליומה, היא בעלת חשיבות קלינית קריטית. הוא חיוני לגיבוש תוכניות ניתוח אישיות, לקביעת מרווחי כריתה בטוחים, ולבסוף לשיפור תוצאות המטופלים.

כיום, הדמיית תהודה מגנטית (MRI) הפכה לשיטה נפוצה לאבחון והערכה טרום-ניתוחית של גידולים תוך-גולגולתיים בזכות רזולוציית הרקמות הרכות הגבוהה שלה, יכולות הדמיה רב-פרמטריות והיתרון של היותה לא מייננת 9,10. רצפי MRI קונבנציונליים, כגון הדמיה משוקללת T1 (T1WI), הדמיה משוקללת T2 (T2WI), שחזור היפוך מוחלש בנוזל (FLAIR) ודימות משוקלל T1 משופר בניגוד (CE-T1WI), יכולים לחשוף בבירור את מיקומו, גודלו, מורפולוגיה, מבנה פנימי והקשר שלו לרקמות סמוכות11,12. מנינגיומות טיפוסיות מופיעות ב-MRI כמסות חוץ-ציריות מוגדרות היטב, המציגות אותות איזו-או מעט היפואינטנסיביים ב-T1WI, אותות איזו או מעט היפראינטנסיביים ב-T2WI, עם שיפור משמעותי והומוגני לאחר הניגוד, לעיתים מלווה ב"סימן זנב דורלי"13. לעומת זאת, גליומות בדרגה גבוהה (HGGs) מופיעות בדרך כלל כגושים בעלות צורה לא סדירה, מוגדרות בצורה לקויה. לעיתים קרובות הם מוקפים בבצקת פריגיומלית נרחבת הנראית ברצפי T2WI/FLAIR ומפגינים שיפור הטבעת או זר הדמוי הטרוגניות לאחר מתן חומר ניגוד14,15.

עם זאת, MRI קונבנציונלי עדיין מתמודד עם אתגרים רבים בפרקטיקה הקלינית. לגבי אבחון מבדל, ישנם מקרים עם תסמינים לא טיפוסיים. לדוגמה, HGGs מסוימים עשויים להציג "פסאודוקפסולה" מוגדרת יחסית ומוגדרת באופן הומוגני, מה שמקשה להבחין ביניהם לבין מנינגיומות. לעומת זאת, חלק מהמנינגיומות הגבוהות, תאיות אטיפיות או אנפלסטיות (דרגות WHO II-III), בשל דפוסי הגדילה הפולשניים שלהן, עשויות גם הן לחקות גליומות16 רדיולוגית. יתרה מזאת, ל-MRI קונבנציונלי יש יכולת מוגבלת להעריך במדויק את היקף החדירה המשוער של גליומה. האזור ההיפר-אינטנסיבי שנצפה ברצפי T2WI/FLAIR אושר פתולוגית כתערובת של חדירת תאי גידול, בצקת וסוגנית וגליוזיס תגובתית. MRI קונבנציונלי אינו מצליח להבחין ביעילות בין רכיבים אלו17. באופן דומה, אזור השיפור המוצג ב-CE-T1WI מייצג בעיקר את ליבת הגידול עם מחסום דם-מוח מופרע. מספר משמעותי של תאי גידול מתרבים כבר חדרו מעבר לאזור המחיזוק הזה, לתוך ולפעמים מעבר לאזור ההיפראינטנסיבי של T2 סביב הגידול בתוך הפרנכימה המוחית 18,19 שנראתה תקין. פער זה בין הגבולות הרדיולוגיים והפתולוגיים הוא גורם מרכזי לשיעור ההישנות הגבוה לאחר ניתוח של גליומות. כתוצאה מכך, יש צורך קליני דחוף בכלי דימות מולקולריים חדשניים שיכולים לשקף באופן ישיר ורגיש יותר את תאי הגידול ואת הפעילות המטבולית.

הדמיית Amide Proton Transfer (APT) היא טכניקת דימות תהודה מגנטית מולקולרית מתפתחת. הוא פועל על בסיס מנגנון העברת רוויה להחלפת כימיקלים (CEST)מספר 20,21. על ידי רוויה סלקטיבית של פרוטוני האמיד (-NH) על עמוד השדרה של חלבונים ופפטידים ניידים ברקמות והעברת מגנטיזציה זו למולקולות מים הסובבות, היא מזהה בעקיפין שינויים בתכולת חלבוני הרקמה וב-pH תוך-תאי/חוץ-תאי22,23. במיקרו-סביבת הגידול, תאים ממאירים מציגים בדרך כלל פעילות רבייה אינטנסיבית, מה שמוביל לעלייה משמעותית באנאבוליזם חלבונים24. במקביל, גליקוליזה מוגברת (אפקט וורבורג) ברקמות הגידול גורמת לעיתים לחמצון המיקרוסביבה החוץ-תאית25. שינויים פתופיזיולוגיים אלה בדרך כלל גורמים לאותות APT להיראות כעוצמתיים במיוחד בממאירות בדרגה גבוהה. יתרה מזאת, APT הוכיח ערך פוטנציאלי בהבחנה בין הישנות גליומה לנמק קרינה, ומציע מידע משלים ל-MRI קונבנציונליותולטכניקות דימות פונקציונליות אחרות. הסיבה לכך היא שרקמת הגידול החוזרת, המאופיינת בצפיפות תאית גבוהה ובמטבוליזם פעיל, מציגה אותות APT גבוהים. לעומת זאת, נמק קרינה, המורכב בעיקר משאריות תאיות ותגובה דלקתית, מופיע עם אותות APT נמוכים. ממצאים אלו אושרו על ידי מחקרים קליניים שהראו את עליונות APT על פני MRI קונבנציונלי בהבחנה בין הישנות הגידול לשינויים הקשורים לטיפול27.

עם זאת, המחקר הנוכחי מתמקד בעיקר בדירוג או התמיינות גליומה מפתולוגיות תוך-גולגולתיות אחרות, כגון גרורות או לימפומה 28,29,30. מחקרים שיטתיים החוקרים במיוחד את השימושיות של הדמיית APT להבחנה בין מנינגיומות לגליומות בדרגות שונות, במיוחד כאלה הכוללות גליומות בדרגה נמוכה וגבוהה, נותרו מוגבלים יחסית. יתרה מזאת, האם אזור החריגה באות ה-APT עשוי לשמש כתחליף הדמיה שמתאם טוב יותר להיקף החדירה התאית בגליומות, במיוחד בגליומות בדרגה גבוהה (HGGs), ראוי למחקר מעמיק נוסף.

קלינית, הדמיית APT עשויה להיות בעלת ערך להבדלה טרום-ניתוחית של HGGs למנינגיומות ולהערכת תכונות הדמיה הקשורות לחדירת גליומה, במיוחד כאשר MRI קונבנציונלי אינו חד-משמעי. עם זאת, יישום שגרתי מתמודד עם אתגרים מעשיים: זמן רכישה ממושך מעלה את הסיכון לתנועה; כימות האותות רגיש לאי-הומוגניות בשדה ולאלגוריתמים של עיבוד פוסט-פרוטוקול, ודורש פרוטוקולים סטנדרטיים; ומדדי APT אמורים להשלים, לא להחליף, את ה-MRI הקונבנציונלי בשל חפיפה פוטנציאלית בחלק מ-LGGs ומנינגיומות שפירות. לצורך אימוץ, אנו ממליצים להתחיל במקרים מאתגרים ולשלב בהדרגה את הפרקטיקה השגרתית לאחר שהתבססו מומחיות מקומית ואבטחת איכות. בסופו של דבר, דימות APT מציע מידע ביולוגי ייחודי אך מומלץ להשתמש בו בזהירות במסגרת MRI רב-פרמטרית.

עבודות קודמות של ז'אנג ואח' חקרו באופן ראשוני את השימושיות של הדמיית APT בהבחנה בין מנינגיומות לגליומות, והציעה את יחס RAPT/T2 ו-RAPT/E כסמנים פוטנציאליים לחדירת גידול. עם זאת, המחקר הזה הוגבל על ידי גודל מדגם קטן יחסית (50 מטופלים) ולא העריך באופן שיטתי את ביצועי האבחון של פרמטרי APT בהשוואה לתכונות MRI קונבנציונליות בכל ההבדלים הזוגיים הרלוונטיים קלינית, תוך שימוש בניתוחי עקומות מרכיב מקלט מקיף (ROC). יתרה מזאת, ההשלכות הקליניות של חריגות היקף מרחבי שהוגדרו על ידי APT לתכנון כירורגי וטיפול קרינתי לא נדונו לעומק. בהתבסס על הנימוק הזה, מחקר זה שואף לנתח רטרוספקטיבית את נתוני APT ו-MRI קונבנציונלי ממטופלים עם מנינגיומות וגליומות מאומתות פתולוגית בדרגות שונות. אנו משווים באופן שיטתי את פרמטרי APT בין שני סוגי הגידולים הללו כדי להעריך את יעילות האבחון של הדמיית APT להבדלה טרום-ניתוחית של מנינגיומות מגליומות. במקביל, על ידי השוואת ההיקף המרחבי של אזור החריגה ב-APT לבין אזורי ההיפראינטנסיביות של T2WI והאזורים של ההגברה של CE-T1WI, מחקר זה בוחן בראשית את ערך היישום הפוטנציאלי של הדמיית APT ככלי רדיולוגי להסקת גבול הגידול החדיר של גידולים. המטרה היא לספק לרופאים מידע שמקורו בהדמיה שעשוי לחזק את הבסיס לתכנון ניתוח, אף על פי שמסקנות כאלה ממתינות לאימות פתולוגי.

פרוטוקול

פרוטוקול מחקר זה דבק בעקרונות האתיים המפורטים בהצהרת הלסינקי ואושר על ידי ועדת האתיקה של בית החולים העממי סונגאנג של מחוז באואן בשנזן (מספר אישור: IRB-YJ-2025-045). בהתחשב בעיצוב הרטרוספקטיבי שלו, המחקר כלל רק ניתוח נתונים קליניים ודימותיים מאוחסנים. כל המידע שניתן לזהות על ידי המטופל היה אנונימיזציה מוחלטת.

עיצוב מחקר ונושאים

מחקר זה הוא ניתוח אבחוני רטרוספקטיבי. אספנו בדיעבד נתונים קליניים ודימותיים של חולי גידולי מוח שאושפזו במחלקות האונקולוגיה הנוירוכירורגית בבית החולים העם סונגאנג, מחוז באואן, שנזן, ובבית החולים העממי השני של שנזן בין ינואר 2024 ליוני 2025. כל המטופלים קיבלו אבחנות מאומתות פתולוגית לאחר הניתוח. בסך הכל נכללו לבסוף 105 מטופלים, כולם עברו בדיקות MRI קונבנציונליות ובדיקות הדמיה APT לפני הניתוח. לפי סיווג גידולי מערכת העצבים המרכזית של ארגון הבריאות העולמילשנת 2021, חולקו החולים לשלוש קבוצות: קבוצת מנינגיומה: 55 מקרים, שאושרו פתולוגית כדרגות I-II. קבוצת גליומה בדרגה נמוכה (LGG): 20 מקרים, מאושרים פתולוגית כ-WHO דרגות I-II. קבוצת HGG: 30 מקרים, מאושרים פתולוגית כ-WHO דרגות III-IV. כל המטופלים עברו בדיקות MRI קונבנציונליות ובדיקות הדמיה APT לפני הניתוח. תרשים הזרימה המפורט של המחקר מוצג באיור 1.

קריטריוני הכללה והחרגה

קריטריוני ההכללה היו: (1) מטופלים שעברו כריתה ניתוחית ראשונית עם אבחנה היסטופתולוגית סופית של מנינגיומה (דרגות WHO I-II), LGGs (דרגות WHO I-II), או HGGs (דרגות WHO III-IV); (2) השלמת MRI ראש ללא חומר ניגוד, סריקה משוברת במשקל T1, והדמיית APT בתוך שבוע לפני הניתוח; (3) זמינות של נתוני דימות מלאים עם איכות תמונה טובה, ללא חפצים משמעותיים, מתאימים להערכה אבחנתית ומדידה; (4) זמינות של נתונים קליניים מלאים ורשומות מעקב.

קריטריוני ההדרה היו: (1) מטופלים שקיבלו טיפול אנטי-גידולי כלשהו (למשל, רדיותרפיה, כימותרפיה, טיפול ממוקד או אימונותרפיה) לפני הניתוח; (2) מטופלים עם גידולים חוזרים במוח או נוכחות של נגעים תוך-גולגולתיים אחרים שתופסים מקום; (3) מטופלים עם התוויות נגד לבדיקת MRI; (4) תמונות עם ארטיפקטים חמורים של תנועה או ארטיפקטים רגישים שישפיעו על ניתוח נתונים מאוחר יותר; (5) אבחון פתולוגי של סוגי גידולים במערכת העצבים המרכזית שאינם אלו שפורטו לעיל.

חישוב גודל מדגם

מחקר זה היה ניתוח אבחוני רטרוספקטיבי, וגודל המדגם נקבע בעיקר על ידי כל המקרים הזמינים שעמדו בקריטריוני ההכללה במהלך תקופת המחקר. כדי להעריך האם גודל המדגם הנוכחי מספיק לזיהוי הבדלים מובהקים סטטיסטית בפרמטרי APT בין קבוצות, התייחסנו להבדלים בערכי אות APT בין גליומות בדרגות שונות למנינגיומות שדווחו בספרות קודמת33. בהגדרת α = 0.05 ועוצמה סטטיסטית של 0.80, ובאמצעות נוסחת השוואה ממוצעת של שתי מדגמים להערכה, קבענו כי נדרשים מינימום של 15 דגימות לכל קבוצה. בהתבסס על הכללה סופית של 105 מטופלים (55 מנינגיומות, 20 LGGs, 30 HGGs), ניתוח כוח לאחר מכן הראה כי היכולת לזהות הבדלים בממוצע APT בין שלוש הקבוצות עולה על 0.95 בגודל המדגם הנוכחי. דבר זה מצביע על כך שגודל המדגם במחקר היה מספק לתמוך בהסקה סטטיסטית.

רכישת תמונה ועיבוד לאחר מכן

פרוטוקול סריקת MRI:

כל המטופלים נסרקו באמצעות סורק תהודה מגנטית (MR) עם סליל ראש סטנדרטי בעל 8 ערוצים 34. רצפי הסריקה והפרמטרים היו כדלקמן:

רצפים קונבנציונליים: הדמיה אקסיאלית משוקללת T1 (T1WI) בוצעה באמצעות רצף הדהוד גרדיאנט תלת-ממדי מקולקל (3D T1-SPGR, זמן חזרה/זמן הד [TR/TE] = 8.5/3.4 מילישניות, זווית היפוך = 12°, עובי חתך = 1.2 מ"מ, רווח בין הפרוסות = 0 מ"מ, שדה ראייה [שדה ראייה] = 24 ס"מ × 24 ס"מ, מטריצה = 256 × 256). התמונה אקסיאלית עם משקל T2 (T2WI) נרכשה באמצעות רצף ספין-אקו מהיר (TR/TE = 4,500/102 מילישניות, עובי פרוסה = 5 מ"מ, רווח בין הפרוסות = 1.5 מ"מ, שדה ראייה = 24 ס"מ × 24 ס"מ, מטריצה = 384 × 224). תמונות של התאוששות היפוך מוחלש (FLAIR) התקבלו עם זמן חזרה/זמן הד/זמן היפוך (TR/TE/TI) = 9,000/120/2,250 מילישניות.

סריקה משופרת בניגודיות: לאחר הזרקת בולוס תוך-ורידי של גדונטטט דימגלומין במינון סטנדרטי של 0.1 מ"מ ל-ק"ג משקל גוף וקצב זרימה של 2 מ"ל לשנייה, ואחריה 20 מ"ל פלש של מי מלח, נלקחו תמונות T1WI משופרות אקסיאלית, סגיטלית וקורונלית עם חומר ניגוד באותם פרמטרים כמו רצף T1-SPGR תלת-ממדי קדם-קונטרסט.

רצף הדמיה APT: הדמיית APT בוצעה באמצעות רצף פולס גרדיאנט-אקו דו-ממדי עם הפרמטרים הבאים: TR/TE = 3,000/3.5 מילישניות, עובי פרוסה = 5 מ"מ, שדה ראייה = 24 ס"מ × 24 ס"מ, מטריצה = 128 × 128, מספר עירורים = 2, וזמן רכישה כולל של 4 דקות ו-32 שניות. פולס רוויה בגל רציף באורך של 2 שניות והספק (B₁) של 2 מיקרו-טון הוחל בסטיות תדר הנעות בין −6 ל-+6 חלקים למיליון (ppm) (בשלבים של 0.5 ppm), כולל תדר תהודה של מים ב-0 ppm. מתחת לשדה המגנטי הראשי (B₀), פולס הרוויה הוחל במיוחד בתדר תהודה בשדה המורד של +3.5 ppm ביחס לתהודה של פרוטון המים (0 ppm), התואם לשער ההחלפה הכימי של פרוטון האמיד. לפני רכישת ה-APT, אי-ההומוגניות של B₀ תוקנה באמצעות גישת התייחסות להזזת רוויה במים (WASSR) עם פרמטרי רוויה זהים לסריקת APT הראשית אך במשרעת B₁ מופחתת של 0.5 מיקרוטון. לאחר הסריקה, תמונות משוקללות לפי APT ומפות אסימטריה של יחס העברת מגנטיזציה (MTRasym) ב-3.5 ppm נוצרו אוטומטית על ידי התוכנה המובנית של הסורק על ידי חישוב הא-סימטריה של יחס העברת המגנטיזציה: MTRasym(3.5 ppm)=[S(−3.5 ppm) − S(+3.5 ppm)] / S(0 ppm) כאשר S(Δω) מייצג את עוצמת האות עם פולס הרוויה המופעל בסטיית התדר המצוינת Δω ביחס לתהודה של המים. ערך ה-MTRasym החיובי ב-3.5 ppm משקף בעיקר את אפקט העברת פרוטון האמיד, שכן השפעות העברת המגנטיזציה (MT) והאפקטים של אוברהאוזר הגרעיניים סימטריים בערך לגבי תהודה המים ולכן מבוטלים על ידי חישוב הא-סימטריה.

ניתוח תמונה:

כל נתוני ההדמיה נותחו באופן עצמאי על ידי שני נוירורדיולוגים בעלי ניסיון של מעל 5 שנים בשימוש בתחנת עבודה לתוכנת צפייה בתמונות. הגדרת אזורי עניין (ROI) בוצעה בהתאם לנהלים הסטנדרטיים הבאים:

אזור מוצק הגידול: בתמונות T1WI משודרגות בניגודיות, ROI נמדד ידנית לאורך השוליים המגבירים של הגידול, תוך הימנעות מאזורים נמקיים, ציסטיים וסביב גידולים. ה-ROI נמשך כך שיכלול את כל רכיב השיפור המוצק בפרוסה עם קוטר הגידול המקסימלי.

אזור היפר-אינטנסי T2: בתמונות T2WI, ROI נמשכה ידנית כדי לכלול את כל האזור ההיפר-אינטנסיבי, כולל הגידול והבצקת הסביבתית הסובבת. הגבול הוגדר כשוליים הנראים שבו ההיפראינסיביות פוגשת את הפרנכימה המוחית הנראית תקין.

אזור אות חריג APT: במפות MTRasym המשוקלות לפי APT, תוך שימוש בחומר הלבן הנורמלי הנגדי כהתייחסות, נמתח ROI ידנית שיכלול את כל האזורים עם עוצמת אות גבוהה מהאות הממוצע של רקמת הנורמה הייחוס בתוספת 2 סטיות תקן. גישה מבוססת סף זו יושמה על אותו פרוסה כמו קוטר הגידול המקסימלי. ROI הייחוס הנגדי הוצב במרכז הסמיאובל במיקום מראה לגידול, עם שטח של כ-100 מ"מ רבוע.

לצורך עקביות, כל ROI נמדד שלוש פעמים על פרוסות רצופות שמרכזו בקוטר הגידול המקסימלי, והערך הממוצע נרשם לניתוח. כל ההגדרות של החזר ההשקעה בוצעו באופן עצמאי על ידי שני הסוקרים, וכל אי-התאמות נפתרו בהסכמה. ההסכמה הבין-צופים הוערכה באמצעות מקדם המתאם התוך-קבוצה (ICC), כאשר מקדם הקורלציה בין הצופים > 0.80 הצביע על הסכמה מצוינת.

הפרמטרים הבאים נמדדו וחישובו:

עוצמת אות APT ממוצעת (ממוצע APT): ערך MTRasym ממוצע של 3.5 ppm בתוך ROI באזור המוצק של הגידול.

חישוב יחס אזורי:

RAPT/T2: היחס בין שטח אזור האות החריג של APT לאזור ההיפראינטנסי של T2WI (RAPT / RT2).

RAPT/E: היחס בין שטח אזור האות החריג של APT לשטח אזור הניגודיות T1WI (RAPT / RE).

מדדי תוצאות קליניות

מדדי ההערכה העיקריים במחקר זה היו פרמטרי הדמיה ויעילותם האבחנתית, ולא תוצאות קליניות טיפוליות. תוצאות דימות ראשוניות: ערכיממוצע APT לכל קבוצה (מנינגיומה, LGGs, HGG), ויחסי RAPT/T2 ו-RAPT/E עבור קבוצות LGG ו-HGG.

ניתוח סטטיסטי

נבדקו משתנים רציפים לנורמליות באמצעות מבחן שפירו-וילק. הנתונים המפוזרים בדרך כלל מוצגים כסטיית תקן ממוצעת ± (SD) ומושווים לניתוח שונות חד-כיווני (ANOVA) (Bonferroni post-hoc). נתונים לא נורמליים ונתונים סדרתיים מוצגים כ-M (Q₁, Q₃) ומושווים באמצעות מבחן Kruskal-Wallis H (מבחן דאן עם תיקון בונפרוני). הנתונים הקטגוריים מוצגים כ-n (%) ומושווים באמצעות מבחן חי-ריבוע או מבחן פישר המדויק. עקומות ROC צוירו להערכת ביצועי האבחון. כל המבחנים היו דו-צדדיים; P < 0.05 נחשב משמעותי.

תוצאות

בסיס ומאפיינים קליניים

נצפו הבדלים משמעותיים בין שלוש קבוצות המטופלים מבחינת גיל, ציון מצב הביצועים של קרנובסקי (KPS), התסמינים הראשוניים ודירוג WHO (P < 0.001). המטופלים בקבוצת HGG היו מבוגרים יותר, עם ציוני KPS נמוכים יותר, ולעיתים קרובות יותר הציגו ליקויים נוירולוגיים מוקדיים בתסמין הראשוני. לעומת זאת, מטופלים בקבוצת LGG הציגו בעיקר התקפים כסימפטום הראשוני. לא נמצאו הבדלים משמעותיים בין שלוש הקבוצות מבחינת מגדר, מדד מסת הגוף (BMI), או מיקום הגידול (האונות הקדמיות, הטמפורליות, הפריאטליות, האונות החיצוניות) (P > 0.05) (טבלה 1).

היקף הגידול ב-MRI ופרמטרים הקשורים ל-APT

טבלה 2 מציגה את תוצאות ההשוואה של היקף הגידול הקונבנציונלי ב-MRI והפרמטרים הקשורים ל-APT בין שלוש קבוצות המטופלים. דרגת שיפור חומר הניגוד הראתה הבדלים משמעותיים בין הקבוצות (P < 0.001), כאשר קבוצת מנינגיומה הציגה את רמת השיפור הגבוהה ביותר וקבוצת LGG הנמוכה ביותר. לא נצפו הבדלים מובהקים סטטיסטית בין שלוש הקבוצות בנוגע לאזורי עוצמת יתר T2 (RT2), אזור משפר ניגודיות (RE) או אזור אות חריג APT (RAPT) (P > 0.05), מה שמרמז על נפחי גידול כלליים שווים שהוגדרו על ידי הדמיה בין הקבוצות.

עם זאת, פרמטרים הקשורים ל-APT הראו הבדלים משמעותיים בין קבוצות (P < 0.001). עוצמת האות הממוצעת של APT (ממוצע APT) הייתה הגבוהה ביותר בקבוצת ה-HGG (חציון 4.60%), ועלה משמעותית על זו של קבוצת LGG (2.95%) וקבוצת מנינגיומה (2.70%). יתרה מזאת, היחסים בין אזור ה-APT הלא תקין לאזור ההיפראינטנסיבי של T2 (RAPT/T2) ולאזור ההגברת הניגודיות (RAPT/E) היו גם הם גבוהים משמעותית בקבוצת HGG בהשוואה לשתי הקבוצות האחרות.

השוואות זוגיות של פרמטרים הקשורים ל-APT בין מנינגיומות, LGGs ו-HGGs

טבלה 3 מציגה השוואות זוגיות נוספות של הפרמטרים הקשורים ל-APT בין שלוש הקבוצות. התוצאות הן: קבוצת מנינגיומה לעומת קבוצת LGG: נצפו הבדלים משמעותיים במידת העלייה (RAPT/T2) ו-RAPT/E (P < 0.001), בעוד שלא נמצא הבדל מובהק סטטיסטית בממוצע APT(P = 0.241). קבוצת מנינגיומה לעומת קבוצת HGG: נצפו הבדלים משמעותיים בממוצע APT, RAPT/T2 ו-RAPT/E (P < 0.001), בעוד שדרגת השיפור לא הראתה הבדל מובהק (P = 0.160). קבוצת LGG לעומת קבוצת HGG: נצפו הבדלים משמעותיים במידת השיפור ובממוצע APT(P<0.001), בעוד ש-RAPT/T2 ו-RAPT/E לא הראו הבדל מובהק סטטיסטית (P > 0.05). ממצאים אלו מצביעים על כך ש-APTmean בעל ערך להבחנה בין HGGs למנינגיומות ולהבדלת דרגות גליומה. לעומת זאת, RAPT/T2 ו-RAPT/E מראים ערך מפלה גדול יותר בהבחנה בין LGGs למנינגיומות.

פרמטרים הקשורים ל-APT להבחנה בין מנינגיומות ל-LGGs

תוצאות מבחן דאן הראו הבדלים מובהקים סטטיסטית בין LGGs למנינגיומות במידת השיפור (P < 0.001), RAPT/T2 (P < 0.001) וערכי RAPT/E (P < 0.001). עם זאת, ההבדל בממוצע ה-APT לא היה מובהק (P > 0.05). לכן, דרגת ההגברה, RAPT/T2, ו-RAPT/E עשויה לסייע בהבחנה בין LGGs למנינגיומות. רמת השיפור הייתה חזקה משמעותית במנינגיומות מאשר במנינגיומות, והשינויים שנצפו בתמונות APT כתוצאה מ-LGGs היו בולטים יותר מאלו שנגרמו על ידי מנינגיומות. עם זאת, מכיוון שערכיהממוצע של APT עבור LGGs היו קרובים לאלו של מנינגיומות, פרמטר זה אינו מתאים לאבחון מבדל בהקשר זה.

ניתוח עקומת ROC גילה כי בהבחנה בין מנינגיומות ל-LGGs, דרגת ההעלאה, יחס RAPT/E ויחס RAPT/T2 כולם החזיקו בערך אבחוני משמעותי (כולם P < 0.001). דרגת השיפור הניבה את השטח הגבוה ביותר מתחת לעקומה (AUC) של 0.926 (רווח סמך של 95% [CI]: 0.842–0.974), מה שהדגים ביצועים אבחנתיים מצוינים. ה-AUCs עבור RAPT/E ו-RAPT/T2 היו 0.781 (רווח סמך 95%: 0.670–0.868) ו-0.734 (רווח בר-סמך 95%: 0.619–0.829), בהתאמה, מה שמעיד על ביצועי אבחון טובים בהבחנה בין שני סוגי הגידולים הללו. ראוי לציין כי APTmean לא הראה הבדל מובהק בין שתי הקבוצות (P > 0.05) ולכן אינו רלוונטי להבחנה בין מנינגיומות ל-LGGs. ממצאים אלו מסוכמים בטבלה 4 ובאיור 2.

פרמטרים הקשורים ל-APT להבחנה בין מנינגיומות ל-HGGs

תוצאות הבדיקה של דאן הראו הבדלים מובהקים סטטיסטית בין HGGs למנינגיומות בערכים של APTmean (P < 0.001), RAPT/E (P < 0.001) ו-RAPT/T2 (P < 0.001). עם זאת, רמת השיפור לא הראתה מובהקות סטטיסטית (P > 0.05). זה מצביע על כך ש-APTmean, RAPT/E ו-RAPT/T2 עשויים לסייע להבדיל בין HGGs למנינגיומות. ממוצע ה-APT של HGGs היה גבוה משמעותית מזה של מנינגיומות, והיקף החריגה בתמונות APT הקשור ל-HGGs היה בולט יותר מאשר אצל מנינגיומות. מכיוון שדרגת ההגברה עבור מנינגיומות ו-HGGs היא בדרך כלל בינונית או מסומנת, פרמטר זה לא הבחין בין שתי הישויות בקבוצה זו.

בהבחנה בין מנינגיומות ל-HGGs, APTmean, RAPT/E ו-RAPT/T2 כולם הראו ביצועים אבחנתיים מצוינים (כל P < 0.001). מביניהם, APTmean השיג את ה-AUC הגבוה ביותר של 0.969 (רווח בר-סמך 95%: 0.906–0.994), מה שמעיד על יכולת אפליה גבוהה מאוד. ה-AUCs עבור RAPT/E ו-RAPT/T2 היו 0.836 (רווח בר-סמך 95%: 0.740–0.908) ו-0.800 (רווח בר-סמך 95%: 0.699–0.879), בהתאמה, מה שתומך עוד יותר בערך הקליני של הדמיית APT בהבחנה בין שני סוגי הגידולים. לעומת זאת, דרגת השיפור לא הראתה הבדל מובהק בין שתי הקבוצות (P > 0.05) וחסרה תועלת אבחנתית להבחנה זו. ממצאים אלו מסוכמים בטבלה 5 ובאיור 3.

פרמטרים הקשורים ל-APT להבחנה בין LGGs ל-HGGs

תוצאות מבחן דאן הצביעו על כך שדרגת השיפור ו-APTmean שונות באופן משמעותי בין LGGs ל-HGGs (P < 0.001). עם זאת, RAPT/E ו-RAPT/T2 לא הראו מובהקות סטטיסטית (P > 0.05). דבר זה מצביע על כך ש-APTmean ומידת השיפור יעילים יותר בהבחנה בין HGGs ל-LGGs. HGGs בדרך כלל מציגים רמת שיפור גבוהה יותר ו-APTmean גבוה יותר בהשוואה ל-LGGs.

בהבחנה בין LGGs ל-HGGs, גם דרגת השיפור וגם APTmean הראו יעילות אבחנתית משמעותית (P < 0.001). APTmean השיג AUC של 0.916 (רווח סמך 95%: 0.802–0.976), שהיה עדיף על דרגת השיפור (AUC = 0.823, רווח בר-סמך 95%: 0.689–0.917). דבר זה מצביע על כך ש-APTmean סיפק דיוק אבחוני גבוה יותר לדירוג גליומה בקבוצה זו. לעומת זאת, RAPT/E ו-RAPT/T2 לא הראו הבדל מובהק בין שתי הקבוצות (P > 0.05) ולא הראו ערך אבחוני לדירוג בקבוצה זו. ממצאים אלו מסוכמים בטבלה 6 ובאיור 4.

זמינות נתונים

הנתונים המקוריים התומכים במחקר זה הוגשו כמסמכים משלימים.

figure-results-1
איור 1: תהליך בחירת מטופלים וניתוח דימות. קיצורים: APT = העברת פרוטון אמיד; ROI = אזור עניין; ROC = מאפיין הפעלה של המקלט; T2WI = דימות משוקלל לפי T2; CE-T1WI = הדמיה משוקללת T1 עם תוספת חומר ניגוד; RAPT = אזור אות חריג של APT; RAPT/T2 = היחס בין אזור חריג ב-APT לאזור היפראינטנסיבי ב-T2; RAPT/E = היחס בין אזור חריג ב-APT לאזור מוגבר. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

figure-results-2
איור 2: הבחנה בין מנינגיומות לגליומות בדרגה נמוכה. ניתוח עקומת מאפיינים של מקלט עבור מנינגיומות ו-LGGs מבדלים. קיצורים: APT = העברת פרוטון אמיד; LGG = גליומה בדרגה נמוכה; RAPT = אזור אות חריג של APT; RAPT/T2 = היחס בין אזור חריג ב-APT לאזור היפראינטנסיבי ב-T2; RAPT/E = היחס בין אזור חריג ב-APT לאזור מוגבר. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

figure-results-3
איור 3: הבחנה בין מנינגיומות לגליומות בדרגה גבוהה. ניתוח עקומת תכונות מקלט להבחנה בין מנינגיומות ל-HGGs. קיצורים: APT = העברת פרוטונים אמיד; HGG = גליומה בדרגה גבוהה; RAPT = אזור אות חריג של APT; RAPT/T2 = היחס בין אזור חריג ב-APT לאזור היפראינטנסיבי ב-T2; RAPT/E = יחס בין אזור חריג ב-APT לאזור מוגבר; APTmean = עוצמת אות העברת פרוטון אמיד ממוצעת. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

figure-results-4
איור 4: הבחנה בין גליומות בדרגה נמוכה לגליומות בדרגה גבוהה. ניתוח עקומות אופייניות לתפעול מקלט להפרדת LGGs ו-HGGs. קיצורים: APT = העברת פרוטון אמיד; LGG = גליומה בדרגה נמוכה; HGG = גליומה בדרגה גבוהה; APTmean = עוצמת אות העברת פרוטון אמיד ממוצעת. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

מאפייניםקבוצת מנינגיומה (n=55)קבוצת LGG (n=20)קבוצת HGG (n=30)סטטיסטיקותP
גיל (שנים)54.65±8.2141.50±10.4958.17±9.75F=21.595<0.001
מין (n, %)
זכר17 (30.91)10 (50.00)13 (43.33)χ²=2.7550.252
נקבה38 (69.09)10 (50.00)17 (56.67)
BMI (ק"ג/מטר2)24.26±3.1823.59±2.8724.35±3.25F=0.4120.664
מיקום הגידול, n (%)
האונה הקדמית19 (34.55)8 (40.00)12 (40.00)-0.978
האונה הטמפורלית13 (23.64)6 (30.00)8 (26.67)
אונה פריאטלית13 (23.64)4 (20.00)6 (20.00)
האונה העורפית10 (18.18)2 (10.00)4 (13.33)
ציון KPS, M (Q₁, Q₃)90.00 (80.00,95.00)75.00 (70.00,100.00)70.00 (60.00,90.00)19.152#<0.001
תסמינים ראשוניים, n (%)
כאב ראש23 (41.82)6 (30.00)10 (33.33)-<0.001
אפילפסיה14 (25.45)12 (60.00)4 (13.33)
ליקוי נוירולוגי מוקדי10 (18.18)2 (10.00)16 (53.33)
אחר8 (14.55)0 (0.00)0 (0.00)
דרגת WHO, n (%)
דרגה I36 (65.45)16 (80.00)0 (0.00)-<0.001
דרגה II19 (34.55)4 (20.00)0 (0.00)
דרגה ג'0 (0.00)0 (0.00)16 (53.33)
דרגה IV0 (0.00)0 (0.00)14 (46.67)

טבלה 1: בסיס המטופל ומאפיינים קליניים. הערה: F = ANOVA; # = מבחן קרוסקל-ווליס; χ2 = מבחן חי-ריבוע; - = המבחן המדויק של פישר. קיצורים: BMI = מדד מסת גוף; KPS = סטטוס ביצועים של קרנובסקי; WHO = ארגון הבריאות העולמי; LGG = גליומה בדרגה נמוכה; HGG = גליומה בדרגה גבוהה.

משתניםקבוצת מנינגיומה (n=55)קבוצת LGG (n=20)קבוצת HGG (n=30)סטטיסטיקותP
מידע על MR
שיפור4.00 (3.00, 4.00)2.00 (2.00, 3.00)3.00 (3.00, 4.00)38.199#<0.001
טווח הגידולים של MRI (מ"מ 2)
RT21690.00 (1440.00, 1840.00)1650.00 (1550.00, 1750.00)1500.00 (1387.50, 1887.50)0.898#0.638
RE1720.00 (1470.00, 1890.00)1625.00 (1500.00, 1850.00)1675.00 (1462.50, 1800.00)0.729#0.695
RAPT1860.00 (1555.00, 2090.00)1925.00 (1637.50, 2062.50)2020.00 (1762.50, 2100.00)3.821#0.148
פרמטרי APT
ממוצע APT2.70 (2.50, 3.10)2.95 (2.77, 3.23)4.60 (4.23, 5.25)54.875#<0.001
RAPT/T2102.65 (101.97, 108.15)114.29 (105.26, 125.00)116.67 (106.48, 123.81)23.938#<0.001
RAPT/E101.04 (100.78, 105.81)110.00 (106.06, 113.38)120.69 (109.60, 123.33)32.374#<0.001

טבלה 2: השוואה בין היקף הגידול ב-MRI לפרמטרים הקשורים ל-APT בין חולי גליומה ומנינגיומה, M (Q₁, Q₃). הערה: # = מבחן קרוסקל-ווליס. קיצורים: MRI = הדמיית תהודה מגנטית; APT = העברת פרוטון אמיד; RT2 = שטח היפר-אינטנסיבי של T2; RE = שטח משופר; RAPT = אזור אות חריג של APT; APTmean = עוצמת אות העברת פרוטון אמיד ממוצעת; RAPT/T2 = היחס בין אזור חריג ב-APT לאזור היפראינטנסיבי ב-T2; RAPT/E = היחס בין אזור חריג ב-APT לאזור מוגבר.

משתניםקבוצת מנינגיומה מול קבוצת LGGקבוצת מנינגיומה מול קבוצת HGGקבוצת LGG מול קבוצת HGG
שיפורZ=7.329P<0.001Z=1.933P=0.160Z=8.102P<0.001
ממוצע APTZ=1.749P=0.241Z=7.388P<0.001Z=4.226P<0.001
RAPT/T2Z=3.078P<0.001Z=4.564P<0.001Z=0.804P=0.421
RAPT/EZ=3.303P<0.001Z=5.423P<0.001Z=1.276P=0.606

טבלה 3: השוואות זוגיות של פרמטרים הקשורים ל-APT בין מנינגיומות, גליומות בדרגה נמוכה וגליומות בדרגה גבוהה. קיצורים: APT = העברת פרוטון אמיד; LGG = גליומה בדרגה נמוכה; HGG = גליומה בדרגה גבוהה; APTmean = עוצמת אות העברת פרוטון אמיד ממוצעת; RAPT/T2 = היחס בין אזור חריג ב-APT לאזור היפראינטנסיבי ב-T2; RAPT/E = היחס בין אזור חריג ב-APT לאזור מוגבר.

מדדיםAUCSE95% CIZP
שיפור0.9260.0280.842-0.97415.365<0.001
RAPT/T20.7340.0710.619-0.8293.284<0.001
RAPT/E0.7810.0530.670-0.8685.287<0.001

טבלה 4: AUC של מדדים שונים להבחנה בין מנינגיומות ל-LGGs. קיצורים: LGG = גליומה בדרגה נמוכה; APT = העברת פרוטון אמיד; AUC = שטח מתחת לעקומה; SE = שגיאת תקן; CI = מרווח ביטחון; RAPT/T2 = היחס בין אזור חריג ב-APT לאזור היפראינטנסיבי ב-T2; RAPT/E = היחס בין אזור חריג ב-APT לאזור מוגבר.

מדדיםAUCSE95% CIZP
ממוצע APT0.9690.0170.906-0.99427.488<0.001
RAPT/T20.8000.0510.699-0.8795.865<0.001
RAPT/E0.8360.0450.740-0.9087.603<0.001

טבלה 5: AUC של מדדים שונים להבחנה בין מנינגיומות ל-HGGs. קיצורים: HGG = גליומה בדרגה גבוהה; APT = העברת פרוטון אמיד; AUC = שטח מתחת לעקומה; SE = שגיאת תקן; CI = מרווח ביטחון; RAPT/T2 = היחס בין אזור חריג ב-APT לאזור היפראינטנסיבי ב-T2; RAPT/E = היחס בין אזור חריג ב-APT לאזור מוגבר.

מדדיםAUCSE95% CIZP
שיפור0.8230.0550.689-0.9175.851<0.001
ממוצע APT0.9160.0530.802-0.9767.909<0.001

טבלה 6: AUC של מדדים שונים להבחנה בין LGGs ל-HGGs. קיצורים: LGG = גליומה בדרגה נמוכה; HGG = גליומה בדרגה גבוהה; APTmean = עוצמת אות העברת פרוטון אמיד ממוצעת; AUC = שטח מתחת לעקומה; SE = שגיאת תקן; CI = מרווח ביטחון.

דיון

הבחנה מדויקת בין גליומות למנינגיומות לפני הניתוח וההגדרה המדויקת של גבולות החדירה המשוערים של הגידול בהדמיה מהווה אתגרים מרכזיים בנוירו-אונקולוגיה, המשפיעים ישירות על אסטרטגיות הטיפול והפרוגנוזה הסופית של המטופלים. מחקר זה, שהתבסס על APT, טכניקת תהודה מגנטית מולקולרית מתפתחת, העריך באופן שיטתי את ערך היישום שלו בהבחנה בין גליומות בדרגות שונות לבין מנינגיומות. יתרה מזאת, על ידי הכנסת פרמטר יחס היקף מרחבי, חקרנו והערכנו לעומק תכונות הדמיה הקשורות לפולשניות הגידול. התוצאות מאשרות כי הדמיית APT, המנצלת את מנגנון הניגודיות הביוכימי הייחודי שלה, מחזיקה פוטנציאל כהשלמה ל-MRI קונבנציונלי באבחון מבדל, במיוחד להבחנה בין HGGs, כאשר פרמטר עוצמת האות APTהמציג יעילות מצוינת. חשוב מכך, מחקר זה מצא שכימות ההבדל בין היקף המרחבי של אות ה-APT הלא תקין לבין היקף הנגע שנצפה ב-MRI קונבנציונלי — כלומר, יחס RAPT/T2 ו-RAPT/E — יכול להתמודד ביעילות עם הקושי הקליני להבחין בין LGGs למנינגיומות. גישה זו מספקת גם שיטת הדמיה חדשה ומבטיחה להערכה לא פולשנית של היקף החדירה המשוער של גליומה.

אחד הממצאים המרכזיים של מחקר זה הוא התועלת הפוטנציאלית של עוצמת האות הממוצע של APT (ממוצע APT) כסמן ביולוגי לממאירות גידולית, במיוחד להבחנה בין HGG ל-LGGs ומנינגיומות. הנתונים ממחקר זה מראים שערכי APTmean של HGGs גבוהים משמעותית מאלו של שתי הקבוצות האחרות. בהבחנה בין HGGs למנינגיומות, ה-AUC היה מצוין עם 0.969. יתרה מזאת, הוא הפגין יעילות אבחנתית גבוהה בהבחנה בין גליומות בדרגה גבוהה לגליומות בדרגה נמוכה, עם ערך AUC של 0.916. הבדל משמעותי זה באות מושרש עמוק בבסיס הפתופיזיולוגי של הגידולים. טכנולוגיית APT מזהה את ההחלפה הכימית בין פרוטוני אמיד על חלבונים ניידים/עמוד שדרה פוליפפטידי לבין פרוטוני מים ברקמות, כאשר עוצמת האות קשורה ישירות לריכוז המקרומולקולות הללו ול-pH של מיקרו-סביבת הרקמה35. המאפיינים ההיסטולוגיים של HGGs כוללים צפיפות תאית גבוהה, אטיפיה משמעותית ופעילות מיטוטית פעילה, אשר קשורים לסינתזת חלבונים נמרצת באופן חריג ולקטבוליזם, מה שמוביל להתרחבות משמעותית של מאגר החלבונים והפוליפפטידים הניידים בחופשיות בתוך-תאי36. במקביל, כדי לעמוד בדרישות האנרגיה של ההתרבות המהירה שלהם, HGGs מציגים לעיתים קרובות גליקוליזה אירובית אינטנסיבית, הידועה כאפקט וורבורג, ומייצרת ומצטברת כמויות משמעותיות של מטבוליטים חומציים, כגון חומצה לקטית, ובכך מחמצת משמעותית את מיקרו-סביבת הגידול. גם תכולת החלבון המוגברת וגם ה-pH הנמוך משפרים יחד את העברת רוויית פרוטון האמיד, ובסופו של דבר מתבטאת כאות גבוה אופייני בתמונות APT37. לעומת זאת, למרות שחלק מתת-הסוגים של מנינגיומות יכולים להיות תאיים מאוד, רובם המכריע הם ממאירות שפירה או בדרגה נמוכה, עם שיעורי התרבות נמוכים בהרבה מאלו של HGGs, ורמות חילוף החומרים של החלבונים והשינויים ב-pH המיקרוסביבתי מתונים יחסית. ל-LGGs יש גם פעילות רבייה מסוימת, אך רמת הממאירות והעוצמה המטבולית שלהם אינן ניתנות להשוואה ל-HGGs38. ב-MRI קונבנציונלי, גם מנינגיומות וגם HGGs עלולות להופיע עם שיפור משמעותי. עם זאת, APTmean יכול להבדיל ביניהם מנקודת מבט מטבולית, ולפצות על מגבלות ההדמיה המבנית. יתרה מזאת, הדמיית APT יכולה לשקף ישירות שינויים מיקרוסקופיים במטבוליזם הגידול ועלולה ללכוד אזורים המצביעים על חדירה מוקדמת וחריגות מטבוליות ברגישות רבה יותר מאשר MRI קונבנציונלי. ה-APTmean הגבוה ב-HGGs לא רק קשור לאזור הגידול המוצק, אלא גם עשוי להצביע על פעילות תאית מיקרוסקופית באזור הבצקת הפריגימורית, מה שמרמז רדיולוגית על חדירה, אם כי הדבר טרם אושר על ידי ההיסטופתולוגיה.

מחקר זה חשף את המגבלות של הסתמכות בלעדית על ערכי APTmean להבחנה בין LGGs למנינגיומות, וטיפל בבעיה זו באמצעות פרמטרי יחס היקף מרחבי RAPT/T2 ו-RAPT/E. התוצאות לא הראו הבדל משמעותי בערכי APTmean בין LGGs למנינגיומות, מה שעשוי לשקף חפיפה מסוימת בפעילות התרבות תאית ובתכולת החלבון בין השניים. עם זאת, כאשר הממד האנליטי עבר מעוצמת האות להתפלגות מרחבית, נוצר דפוס הבדלה ברור. היחס בין RAPT/T2 ל-RAPT/E היה גבוה משמעותית ב-LGGs מאשר במנינגיומות, מה שמעיד על יעילות אבחנתית גבוהה יחסית, עם AUCs של 0.734 ו-0.781, בהתאמה. המאפיין הביולוגי הבסיסי ביותר של גליומות, ללא קשר לדרגותיהן, הוא דפוס הגדילה המפוזר והחדרן שלהן. תאי הגידול יכולים להתנתק באופן פעיל מהמסה הראשית של הגידול ולנוע לאורך מבנים אנטומיים כמו מסלולי סיבי עצב ומרחבים פריוסקולריים, ולחדור לפרנכימת המוח הסובבת ולכאורה תקינה39,40. מוקדי הפצת תאים מיקרוסקופיים אלו לעיתים קרובות חורגים מגבולות הבצקת המוגדרים על ידי MRI קונבנציונלי (רצפי T2 משוקללים או FLAIR) והם נרחבים בהרבה מאזורי ההפרעה במחסום דם-מוח הנראים בסריקות משודרגות בניגודיות. עקב רגישותו הגבוהה לצפיפות תאית ולמצב מטבוליזמי, הדמיית APT יכולה לזהות אזורים עם שינויים באות המצביעים רדיולוגית על הצטברות תאי הגידול בשלבים הראשונים של החדירה, לפני שהם יוצרים נגעים מקרוסקופיים או גורמים לבצקת משמעותית. דבר זה מוביל לאזור אות חריג משמעותית גדול יותר בתמונות APT (RAPT) בהשוואה להיקף הגידול המוגדר ב-MRI קונבנציונלי (RT2 או RE). לעומת זאת, מנינגיומות מציגות בדרך כלל גדילה רחבה עם שוליים מוגדרים היטב, עם גבול ברור בין רקמת הגידול למוח התקין. כתוצאה מכך, היקף החריגה המטבולית שלהם (RAPT) תואם במידה רבה את הגבולות המבניים או הגבולות החיזוקיים הנראים ב-MRI קונבנציונלי, מה שמוביל ליחס RAPT/T2 ו-RAPT/E המתקרב ל-100%41. מדד ניתוח כמותי זה, המבוסס על הבדלים בדפוסי גדילה, מבדיל ביעילות LGGs למנינגיומות רדיולוגיות דומות, ומציע כלי אבחון חדשני לפרקטיקה קלינית.

MRI קונבנציונלי, במיוחד FLAIR, כבר מספק מידע חשוב על גליומה. סימן חוסר ההתאמה T2/FLAIR הוא סמן מאוד ספציפי לאסטרוציטומה 1p/19q-codeleted עם מוטנט איזוציטרט דה-הידרוגנאז (IDH), המסייע בתת-סוג ודירוג42 לפני ניתוח. FLAIR גם מגדיר את אזור ההיפראינטנסיביות הפריגידולי, שלמרות שאינו ספציפי, משקף תערובת של בצקת, חדירה וגליוזיס43. כאשר משולב עם הדמיית APT, FLAIR מסייע להקשר את הפער המרחבי בין חריגות APT לבין היפראינסיביות T2 קונבנציונלית, ומשפר את ההסקה הרדיולוגית של החדירה מעבר לליבת44 המשופרת.

מעבר ל-MRI, שיטות נוספות מציעות מידע אבחוני משלים. טומוגרפיה ממוחשבת (CT) חשובה לזיהוי הסתיידות תוך-גידולית — נפוצה יותר במנינגיומות ואוליגונדרוגליומות, נדירה ב-HGGs — מה שיכול לסייע כאשר ה-MRI הוא לא ברור45. CT פרפוזיה מודדת נפח דם מוחי (CBV): מנינגיומות בדרך כלל מראות CBV גבוה משמעותית, בעוד גליומות מראות דפוסים משתנים, אם כי חפיפה בין HGGs היפרוסקולריים למנינגיומות מגבילה את התועלת העצמאיתשלהן 46. 11טומוגרפיית פליטת פוזיטרונים מסוג C-מתיונין (11C-MET) (PET) עוקבת אחר העברת חומצות אמינו וסינתזת חלבונים, ומבדילה ביעילות בין גליומות למנינגיומות; חשוב לציין שהוא לעיתים קרובות חושף קליטה חריגת מעבר לאזורי שיפור ניגודיות או T2/FLAIR, בדומה ליחסים המרחביים המבוססים על APT47. שילוב APT עם סיידון CT, פרפוזיה CT ו-11C-MET PET יכול לשפר באופן סינרגטי את דיוק האבחון ותכנון הטיפול. עם זאת, יש לשקול היטב שיקולים מעשיים כמו חשיפה לקרינה, עלות, זמינות וזמן בדיקה בעת בחירת אסטרטגיית ההדמיה האופטימלית למטופלים בודדים.

בהתבסס על הממצא שהדמיית APT יכולה לזהות אותות הקשורים לגידול מעבר לגבולות המוגדרים ב-MRI קונבנציונלי, הדמיה וכימות של אותות אלו עשויים להיות משמעותיים קלינית. ראשית, בתכנון כירורגי, מנתחים עשויים, תיאורטית, להשתמש באזורים חריגים שהוגדרו על ידי APT כמידע משלים לצד נגעים משפרי ניגודיות ואזורים בעלי עוצמה יתר T2 בעת בחירת מטרות ניתוחיות, מה שמתיישב מבחינה עיקרית עם "כריתה על-שוליית". עם זאת, חשוב להדגיש שמדובר בהשערה רדיולוגית. הנוכחות בפועל של תאי גידול באזורים בעלי ה-APT הגבוה דורשת אימות באמצעות ביופסיה סטריאוטקטית מונחית תמונה. ללא קורלציה פתולוגית כזו, יש לראות את השוליים המוגדרים על ידי APT כמידע הדמיה משלים ולא כגבולות גידולים מאומתים. אסטרטגיית כריתה מונחית הדמיה זו מחזיקה תיאורטית בפוטנציאל לחסל באופן יסודי יותר מחלה מיקרוסקופית שאריתית אם אות ה-APT אכן תואם לחדירת גידול, ובכך להפחית את שיעורי ההישנות לאחר הניתוח ולהאריך את הישרדותם ללא התקדמות וההישרדות הכוללת של המטופלים. שנית, בפיתוח תוכניות טיפול בקרינה, נפח הגידול הביולוגי המוגדר על ידי APT (BTV) יכול לשמש כמידע משלים להגדרת נפח הגידול הגולמי/נפח היעד הקליני (GTV/CTV) בהתבסס על הדמיה אנטומית מסורתית. אם יאמת זאת, זה עשוי לאפשר לתכנן קרינה להתחשב טוב יותר באזורים עם פוטנציאל רבייה תוך שמירה על רקמת המוח הטבעית הסובבת. שלישית, עבור ביופסיה סטריאוטקטית של גליומות שאינן משפרות, הדמיית APT עשויה לסייע בהכוונת הביופסיה לאזורים עם ערכי האות הגבוהים ביותר. דבר זה עשוי להגדיל את הסיכוי לרכישת רקמה בעלת ערך אבחנתי ולהפחית את הדרגה הפתולוגית הנובעת מטעויות דגימה.

המחקר של Sartoretti ואח' הראה כי שילוב הדמיית APT עם רדיומיקה ואלגוריתמים של למידת מכונה יכול להפיק עוד יותר את ערכה האינפורמטיבי ברמה העמוקה, ולהשיג הבחנה מדויקת בין HGGs, LGGs וגרורות. מודל הפרספטרון הרב-שכבתי שלהם השיג AUC של 0.836 בהבחנה בין גליומות ראשוניות לגרורות. דבר זה מרמז כי הדמיית APT לא רק משמשת כסמן ביולוגי עצמאי, אלא גם מבטיחה את תכונות ההדמיה בממדים גבוהים, כאשר בשילוב עם מודלים של בינה מלאכותית בעתיד, לבנות כלים אבחנתיים חזקים המסוגלים לחלק אוטומטית גידולים, להסיק גבולות חדירה משוערים ולחזות תת-סוגים מולקולריים, ובכך לפתוח דרכים חדשות לאבחון וטיפול מדויק בנוירו-אונקולוגיה. בהתבסס על יסוד זה, המחקר הנוכחי מעמיק ומרחיב עוד יותר את גבולות היישום הקליני של דימות APT. המחקר שלנו מתמקד לא רק בהבחנה בין סוגי גידולים, אלא גם עוסק במיוחד בהערכת תכונות הדמיה הקשורות להיקף החדירה של הגידול. על ידי הצעת יחס RAPT/T2 ו-RAPT/E, אנו מספקים ראיות דימות שעשויות לתמוך בהסקה לא פולשנית של גבולות חדירת גליומה. יתרה מזאת, מחקר זה בחר במנינגיומות — גידולים שלעיתים נחשבים בטעות לגליאומות ב-MRI קונבנציונלי, במיוחד במקרים לא טיפוסיים — כקבוצת הביקורת, ובכך טיפל ישירות בבעיה אבחנתית קלינית מאתגרת יותר. לגבי פרשנות פרמטרים, הפרמטרים של APTmean ויחס מרחבי ששימשו במחקר זה כוללים קורלציות פתופיזיולוגיות ברורות יותר, מה שהופך אותם לקלים יותר להבנה ואימוץ בפרקטיקה קלינית לעומת תכונות רדיומיות מסדר גבוה. לכן, מחקר זה לא רק מאשר את ערך ה-APT באבחון מבדל מורכב, אלא גם מסייע בהפיכתו מכלי אבחוני לכלי שעשוי לתמוך בתכנון כירורגי וקרינה.

יישום מוצלח של APT נשען על מספר שלבים קריטיים לפרוטוקול. ראשית, תיקון B₀ דרך WASSR (כפי שמתואר בסעיף הפרוטוקול) הוא חיוני; השמטה עלולה לגרום לעליות MTRasym שגויות של 1.5–2.0%. עבור מרכזים שחסרים WASSR, מיפוי שדות חלופי פחות מדויק אך מקובל. שנית, ארטיפקטים של תנועה במהלך הרכישה של ~4.5 דקות הם המלכודת הנפוצה ביותר; אנו ממליצים על רפידות קיבוע ואם התנועה נראית לעין במפות MTRasym, חזרה מיידית על הרצף. שלישית, עקביות התשואה תלויה באופרטור—סף 2-SD שלנו (ממוצע חומר לבן נורמלי מנוגד + 2SD) הניב הסכמה מצוינת בין צופים (ICC > 0.80), ואנו ממליצים להכשיר ראשוני על 10 מקרים ניסיוניים לכיול בחירת סף בין פלטפורמות סורק שונות. לאימוץ קליני, זמן הסריקה ~4.5 דקות מקובל ברוב פרוטוקולי הנוירו-אונקולוגיה; אנו מציעים גישה מדורגת—שמתחילה במקרים מאתגרים ובלתי שגרתיים—כדי לבנות מומחיות מקומית מבלי להפריע לזרימת העבודה השגרתית. חשוב לציין, הבחירות הפרוצדורליות הללו מהוות בסיס ישיר לתוצאותינו: פרמטרי הרוויה הסטנדרטיים (2 שניות, B₁ = 2 μT) הבטיחו מדידות MTRasym עקביות בין קבוצות, סף 2-SD הפך את RAPT/T2 ו-RAPT/E ליציבים בגדלי גידול משתנים, וקריאת קונצנזוס ביטלה הטיית קוראים אישית. לכן, הקפדנות המתודולוגית המפורטת בפרוטוקול שלנו אינה רק פורמלית אלא גם פונקציונלית נדרשת לביצוע האבחון שראינו בו.

יש להכיר בכמה מגבלות של מחקר זה. ראשית, מדובר במחקר רטרוספקטיבי, במרכז יחיד, עם מדגם כולל מוגבל יחסית, ובמיוחד גודל תת-הקבוצות היה לא מאוזן (מנינגיומה, n = 55; LGG, n = 20; HGG, n = 30). המספר הקטן של מקרים של LGG עשוי להפחית את הכוח הסטטיסטי בהשוואות זוגיות מסוימות ולהגביל את הכללת הממצאים שלנו. שנית, ניתוחי ROC שלנו נגזרו מאותה קבוצה ששימשה לפיתוח מודלים, ללא קבוצה עצמאית פנימית או חיצונית. גישה זו ידועה כמוערכת יתר על המידה בביצועי האבחון; לכן, ערכי AUC המדווחים שלנו דורשים פרשנות זהירה וחייבים לאשר אותם במחקרים עתידיים פרוספקטיביים, רב-מרכזיים עם מערכות בדיקה עצמאיות. שלישית, לא ביצענו ניתוחי רגרסיה רב-משתניים כדי להתאים גורמים פוטנציאליים לבלבלים (למשל, גיל, גודל הגידול, מיקום או נפח בצקת פריגידולית), שכן התאמות כאלה יהיו לא יציבות סטטיסטית לאור גודל המדגם המוגבל לכל תת-קבוצה. מחקרים עתידיים בקנה מידה גדול יותר צריכים לשלב משתנים אלו כדי להעריך את התרומה העצמאית של פרמטרי APT. רביעית, ההשוואות שלנו ל-ROC היו חקרניות ולא עברו תיקון עבור בדיקות מרובות; לכן, יש לראות תוצאות אלו כראשוניות ומייצרות השערות ולא כמאשרות. חמישית, למרות שממצאי ההדמיה שלנו מצביעים על חדירת גידול מעבר לגבולות ה-MRI הקונבנציונליים, אין לנו אישור היסטופתולוגי מביופסיה סטריאוטקטית מונחית תמונה. ההתאמה האמיתית בין חריגות אות APT לבין חדירת תאי הגידול האמיתית עדיין לא מאומתת. לבסוף, טכניקות הדמיה APT עדיין מתפתחות, ושינויים בעוצמת השדה, פלטפורמות הסורק ואלגוריתמים לאחר העיבוד עשויים להשפיע על שחזור המדידה; סטנדרטיזציה טכנית חיונית לפני אימוץ קליני נרחב. למרות מגבלות אלו, המחקר שלנו מספק בסיס למחקרים עתידיים המשלבים הדמיית APT עם רדיומיקה ובינה מלאכותית לשיפור נוסף של אפיון הגידולים לפני הניתוחותכנון הניתוח.

לסיכום, אסטרטגיית ההדמיה הרב-פרמטרית של APT שהוצעה במחקר זה — המשלבת את עוצמת האות APTmean עם יחסי היקף מרחביים (RAPT/T2 ו-RAPT/E) — מספקת מסגרת דימות משלימה להבדלה טרום-ניתוחית בין גליומות למנינגיומות ומספקת מידע שמקורו בהדמיה שעשוי לשמש כהפניה רדיולוגית להסקת היקף חדירת הגליומה. ממצאינו מצביעים על כך שגישה משולבת זו משפרת את ביצועי האבחון מעבר ל-MRI קונבנציונלי, במיוחד להבחין בין HGGs למנינגיומות ולאפיון חריגות באותות מרחביים העשויות לשקף התרחבות מיקרוסקופית של הגידול. עם זאת, חשוב להדגיש שכל הפרשנויות של "גבולות החדירה" במחקר זה מבוססות על תחליפים בהדמיה, ולא על אישור היסטופתולוגי. ההתאמה האמיתית בין חריגות אות APT לחדירה אמיתית לתאי הגידול, כמו גם הקשר שלהם לתוצאות או הישרדות המטופלים, דורשת אימות פרוספקטיבי באמצעות ביופסיה סטריאוטקטית מונחית תמונה ומחקרי מעקב לאורך זמן. לכן, בעוד שהדמיית APT מבטיחה ככלי דימות מולקולרי לא פולשני, תפקידה הקליני הנוכחי צריך להיחשב כהשלמה ל-MRI קונבנציונלי ולא כסמן ביולוגי חד-משמעי לחדירת גידול. עם אימות רב-מרכזי נוסף וסטנדרטיזציה טכנית, גישה זו עשויה לתרום לנוף המתפתח של דימות נוירו-אונקולוגי מדויק ותכנון ניתוחי.

גילויים

למחברים אין ניגודי עניינים להצהיר עליהם.

תודות

עבודה זו מומנה על ידי פרויקט המחקר הרפואי והבריאותי של מחוז באואן לשנת 2023 (מענק מס' 2023JD224).

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
3.0T MR ScannerGE HealthcareDiscovery 750WUsed for all conventional and APT imaging sequences.
Contrast Agent (Gadopentetate Dimeglumine)Bayer HealthcareMagnevistStandard dose of 0.1 mmol/kg body weight, administered intravenously at 2 mL/s.
Head CoilGE HealthcareStandard 8-channelReceive-only head coil for signal acquisition.
Image Analysis SoftwareMicroDicom Ltd.MicroDicom Viewer (version 3.0)Used for ROI delineation and parameter measurement by neuroradiologists.
Post-processing SoftwareGE HealthcareFuncTool (built-in)Automatically generates APT-weighted images and MTRasym maps on the scanner.
Statistical Analysis SoftwareIBM Corp.SPSS (version 25.0)Used for all statistical analyses, including ROC curves and group comparisons.

מקורות

  1. Lu SL et al. The intracranial tumor segmentation challenge: contour tumors on brain MRI for radiosurgery. Neuroimage. 2021;244:118585.
  2. Ostrom QT et al. CBTRUS statistical report: primary brain and other central nervous system tumors diagnosed in the United States in 2015-2019. Neuro Oncol. 2022;24(Suppl 5):v1-95.
  3. Lin H et al. Understanding the immunosuppressive microenvironment of glioma: mechanistic insights and clinical perspectives. J Hematol Oncol. 2024;17(1):31.
  4. Jayaram MA, Phillips JJ. Role of the microenvironment in glioma pathogenesis. Annu Rev Pathol. 2024;19(1):181-201.
  5. Segar DJ et al. Modeling of intracranial tumor treating fields for the treatment of complex high-grade gliomas. Sci Rep. 2023;13(1):1636.
  6. Wen PY et al. Dabrafenib plus trametinib in patients with BRAF V600E-mutant low-grade and high-grade glioma (ROAR): a multicentre, open-label, single-arm, phase 2, basket trial. Lancet Oncol. 2022;23(1):53-64.
  7. Szulzewsky F, Thirimanne HN, Holland EC. Meningioma: current updates on genetics, classification, and mouse modeling. Ups J Med Sci. 2024;129(S1):e10579.
  8. Moussalem C et al. Meningioma genomics: a therapeutic challenge for clinicians. J Integr Neurosci. 2021;20(2):463-9.
  9. Han T, Liu X, Zhou J. Progression/recurrence of meningioma: an imaging review based on magnetic resonance imaging. World Neurosurg. 2024;186:98-107.
  10. Cosgun Z, Dagistan Y, Dagistan E, Kalfaoglu ME. Neglected giant pituitary adenoma: a unique case report. Journal of Endocrine Systems Research. 2025;1(1):11-6.
  11. Sakai M et al. Nonbrain metastases seen on magnetic resonance imaging during metastatic brain tumor screening. Jpn J Radiol. 2023;41(4):367-81.
  12. Aunan-Diop JS et al. Magnetic resonance elastography in intracranial neoplasms: a scoping review. Top Magn Reson Imaging. 2022;31(1):9-22.
  13. Xiong H et al. A radiomics model for the differentiation of intracranial solitary fibrous tumor/hemangiopericytoma and meningioma based on multiparametric magnetic resonance imaging. Neurol India. 2024;72(4):779-83.
  14. Clement P et al. Micro- to macroscale magnetic resonance imaging of glioma. MAGMA. 2022;35(1):1-2.
  15. Sui Z et al. Magnetic resonance imaging evaluation of brain glioma before postoperative radiotherapy. Clin Transl Oncol. 2021;23(4):820-6.
  16. Würtemberger U et al. Microstructural differentiation of cerebral metastases, glioblastoma, meningioma, and primary CNS lymphoma using advanced diffusion imaging techniques. Neurooncol Adv. 2025;7(1):vdaf076.
  17. Schmitz-Abecassis B et al. Extension of T2 hyperintense areas in patients with a glioma: a comparison between high-quality 7 T MRI and clinical scans. NMR Biomed. 2025;38(3):e5316.
  18. Xia X, Du W, Gou Q. Machine learning-based radiomics for differentiating lung cancer subtypes in brain metastases using CE-T1WI. Front Oncol. 2025;15:1599882.
  19. Zhang Y et al. Glioblastoma and solitary brain metastasis: differentiation by integrating demographic-MRI and deep-learning radiomics signatures. J Magn Reson Imaging. 2024;60(3):909-20.
  20. Zhou J et al. Using the amide proton signals of intracellular proteins and peptides to detect pH effects in MRI. Nat Med. 2003;9(8):1085-90.
  21. Zhou J et al. Three-dimensional amide proton transfer MR imaging of gliomas: initial experience and comparison with gadolinium enhancement. J Magn Reson Imaging. 2013;38(5):1119-28.
  22. Sun Q et al. Plasma β-amyloid, tau, neurodegeneration biomarkers and inflammatory factors of probable Alzheimer’s disease dementia in Chinese individuals. Front Aging Neurosci. 2022;14:963845.
  23. Zhang H, Zhou J, Peng Y. Amide proton transfer-weighted MR imaging of pediatric central nervous system diseases. Magn Reson Imaging Clin N Am. 2021;29(4):631-41.
  24. Inoue A et al. Role of amide proton transfer imaging in maximizing tumor resection in malignant glioma: a possibility to take the place of 11C-methionine positron emission tomography. Neurosurg Rev. 2023;46(1):294.
  25. Zhang J et al. ESM1 enhances fatty acid synthesis and vascular mimicry in ovarian cancer by utilizing the PKM2-dependent Warburg effect within the hypoxic tumor microenvironment. Mol Cancer. 2024;23(1):94.
  26. Chen K, Jiang XW, Deng LJ, She HL. Differentiation between glioma recurrence and treatment effects using amide proton transfer imaging: a mini-Bayesian bivariate meta-analysis. Front Oncol. 2022;12:852076.
  27. Park JE et al. Pre- and posttreatment glioma: comparison of amide proton transfer imaging with MR spectroscopy for biomarkers of tumor proliferation. Radiology. 2016;278(2):514-23.
  28. Debnath A, Gupta RK, Singh A. Evaluating the role of amide proton transfer-weighted contrast, optimized for normalization and region of interest selection, in differentiation of neoplastic and infective mass lesions on 3T MRI. Mol Imaging Biol. 2020;22(2):384-96.
  29. Park YW et al. Differentiation of recurrent diffuse glioma from treatment-induced change using amide proton transfer imaging: incremental value to diffusion and perfusion parameters. Neuroradiology. 2021;63(3):363-72.
  30. Yu H et al. Applying protein-based amide proton transfer MR imaging to distinguish solitary brain metastases from glioblastoma. Eur Radiol. 2017;27(11):4516-24.
  31. Zhang HW et al. Differentiation of meningiomas and gliomas by amide proton transfer imaging: a preliminary study of brain tumour infiltration. Front Oncol. 2022;12:886968.
  32. Soni N et al. Meningioma: molecular updates from the 2021 World Health Organization classification of CNS tumors and imaging correlates. AJNR Am J Neuroradiol. 2025;46(2):240-50.
  33. Zhou J et al. Review and consensus recommendations on clinical APT-weighted imaging approaches at 3T: application to brain tumors. Magn Reson Med. 2022;88(2):546-74.
  34. Chen K et al. Amide proton transfer-weighted magnetic resonance imaging for the diagnosis of symptomatic chronic intracranial artery stenosis: a feasibility study. Quant Imaging Med Surg. 2022;12(11):5184-97.
  35. Tokunaga C et al. Effect of saturation pulse duration and power on pH-weighted amide proton transfer imaging: a phantom study. Magn Reson Med Sci. 2023;22(4):487-95.
  36. Joo B et al. Amide proton transfer imaging might predict survival and IDH mutation status in high-grade glioma. Eur Radiol. 2019;29(12):6643-52.
  37. Zhang HW, Lin F. Research progress on amide proton transfer imaging in preoperative and postoperative glioma assessment. Curr Med Imaging. 2023;19(9):971-6.
  38. Lin G et al. Volumetric amide-proton-transfer weighted imaging histogram analysis to differentiate pediatric high-grade and low-grade gliomas. BMC Cancer. 2025;25(1):1392.
  39. Hao Z et al. AQP8 promotes glioma proliferation and growth, possibly through the ROS/PTEN/AKT signaling pathway. BMC Cancer. 2023;23(1):516.
  40. Knowles LM et al. Clotting promotes glioma growth and infiltration through activation of focal adhesion kinase. Cancer Res Commun. 2024;4(12):3124-36.
  41. Chawla S et al. Metabolic and physiologic magnetic resonance imaging in distinguishing true progression from pseudoprogression in patients with glioblastoma. NMR Biomed. 2022;35(7):e4719.
  42. Jen JP et al. Beyond T2-FLAIR mismatch sign in isocitrate dehydrogenase (IDH)-mutant 1p19q non-codeleted astrocytoma: analysis of tumor core and evolution with multiparametric magnetic resonance imaging. Neurooncol Adv. 2024;6(1):vdae065.
  43. Carrete LR, Young JS, Cha S. Advanced imaging techniques for newly diagnosed and recurrent gliomas. Front Neurosci. 2022;16:787755.
  44. Debiasi G et al. Magnetic susceptibility properties of tumor-associated cells imaged by MRI reveal glioblastoma infiltration in the edema region. Commun Med (Lond). 2025;5(1):487.
  45. Smits M. Imaging of oligodendroglioma. Br J Radiol. 2016;89(1060):20150857.
  46. Lee MD et al. Utility of percentage signal recovery and baseline signal in DSC-MRI optimized for relative CBV measurement for differentiating glioblastoma, lymphoma, metastasis, and meningioma. AJNR Am J Neuroradiol. 2019;40(9):1445-50.
  47. Stopa BM, Juhász C, Mittal S. Comparison of amino acid PET to advanced and emerging MRI techniques for neurooncology imaging: a systematic review of the recent studies. Mol Imaging. 2021;2021:8874078.
  48. Sartoretti E et al. Amide proton transfer weighted (APTw) imaging based radiomics allows for the differentiation of gliomas from metastases. Sci Rep. 2021;11(1):5506.
  49. Ikechukwu GC, Egba SI, Paul PC, Umeh VA. Artificial intelligence for public health surveillance: promises, pitfalls, and an ethics-equity roadmap for deployment. Disease Prevention and Epidemiology. 2026;1(1):22-39.

הדפסות חוזרות והרשאות

תגיות

APTMRI
צור קשר
המלצה לספרייה

פרטיות

תנאי שימוש

מדיניות

2026 © זכויות יוצרים MyJoVE Corporation. כל הזכויות שמורות.