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Artigo de método

Diferenciação Baseada em Ultrassom Endoscópico de Tumores Neuroendócrinos Pancreáticos e Adenocarcinoma do Ducto Pancreático

527 visualizações

DOI:

10.3791/68199

20 de junho de 2025

* These authors contributed equally

Neste artigo

Resumo

Este estudo descreve um método usando análise de imagem digital para diferenciar entre neoplasias neuroendócrinas pancreáticas (PNEN) e adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC).

Resumo

A ultrassonografia endoscópica (USE) é uma das modalidades de imagem mais críticas para avaliar massas pancreáticas, proporcionando visualização de alta resolução do pâncreas. Este estudo teve como objetivo avaliar a viabilidade da análise de imagem digital (DIA) na diferenciação de neoplasias neuroendócrinas pancreáticas (PNEN) de adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) em tumores pancreáticos sólidos observados via EUS. Uma análise retrospectiva foi realizada em todos os tumores pancreáticos sólidos examinados por procedimentos de EUS de 2018 a 2023, incluindo casos com diagnósticos patológicos confirmados de PDAC e PNEN. O Adobe Photoshop foi usado para realizar o DIA. A razão de cinza, definida como a razão da escala de cinza da lesão para um fundo selecionado, foi calculada para garantir a consistência. A circularidade foi determinada pela razão entre área e perímetro. Além disso, os desvios padrão em escala de cinza foram extraídos para análise posterior. Três parâmetros quantitativos das imagens de EUS demonstraram potencial para distinguir PNEN de PDAC: circularidade, razão de cinza e desvio padrão da escala de cinza. Especificamente, uma circularidade maior que 0,68, uma proporção de cinza superior a 0,40 e um desvio padrão em escala de cinza abaixo de 12,44 foram indicativos de potencial PNEN.

Introdução

O câncer de pâncreas consiste em lesões sólidas e císticas e está entre as dez principais causas de morte relacionada ao câncer em todo o mundo1. O tipo histológico mais prevalente de tumor pancreático sólido é o adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC), responsável por 95% dos tumores pancreáticos malignos. No momento do diagnóstico, aproximadamente 80% dos casos de PDAC apresentam doença localmente avançada ou metástase, com tempo médio de sobrevida inferior a um ano2. As terapias adjuvantes cirúrgicas e pós-operatórias são viáveis apenas para os 20% restantes dos pacientes e podem estender a taxa de sobrevida de 5 anos para aproximadamente 10% a 22%.

As neoplasias neuroendócrinas pancreáticas (PNEN) representam o segundo tumor pancreático sólido mais comum e têm um prognóstico melhor que o PDAC3. Os PNENs são classificados como funcionais ou não funcionais com base na secreção de hormônios endócrinos pancreáticos e nos sintomas clínicos associados. As estratégias de tratamento para PNEN diferem significativamente daquelas para PDAC. Para PNEN em estágio inicial, a cirurgia é a principal recomendação e continua sendo o único tratamento "curativo" disponível. Além disso, a quimioterapia para PNEN é mais específica e seletiva em comparação com o PDAC, utilizando agentes como análogos da somatostatina e inibidores do receptor tirosina quinase. De acordo com a classificação da OMS, os PNENs são divididos em três graus histológicos com base na contagem mitótica e no índice Ki-67, ambos servindo como indicadores prognósticos confiáveis4.

Dadas as diferenças epidemiológicas, prognósticas e terapêuticas entre PDAC e PNEN, o diagnóstico preciso é crucial para um tratamento eficaz. No algoritmo de gerenciamento de tumores pancreáticos, a ultrassonografia endoscópica (EUS) e a aspiração por agulha fina guiada por EUS (EUS-PAAF) tornaram-se modalidades centrais para diagnóstico, estadiamento e tratamento. Lesões com bordas irregulares e dilatação do ducto pancreático na USE são frequentemente indicativas de PDAC em vez de PNEN 5,6,7. No entanto, a interpretação das imagens de ultrassom - um componente-chave da USE - pode ser subjetiva e variável, dependendo da experiência do operador.

Recentemente, a análise de imagem digital (DIA) tem sido cada vez mais utilizada em diagnósticos médicos, incluindo aplicações em tomografia computadorizada (TC) e ultrassonografia8. As características das massas são capturadas pelas sondas e convertidas em informações de pixel, que formam a imagem em escala de cinza disponível para análise posterior do computador. Kumon e col. foram pioneiros na aplicação da DIA para diferenciar pâncreas e linfonodos normais e doentes9. Posteriormente, outros pesquisadores exploraram o uso de DIA para o diagnóstico diferencial de câncer de pâncreas a partir de tecido normal, empregando um modelo preditivo baseado em rede neural e teoria de máquina de vetor de suporte9.

Com base nesses avanços, o presente estudo teve como objetivo avaliar se o DIA poderia efetivamente distinguir neoplasias neuroendócrinas pancreáticas (PNEN) do adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) em tumores pancreáticos sólidos usando ultrassom endoscópico (EUS).

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Protocolo

O comitê de revisão institucional do Hospital Ruijin aprovou o estudo [Clinical Ethics Review No. 75 (2012)], e o protocolo aderiu às diretrizes institucionais para cuidados humanos. Todas as lesões pancreáticas examinadas por ultrassom endoscópico (EUS) no Hospital Ruijin de 2018 a 2023 foram analisadas retrospectivamente. Os dados foram recuperados do banco de dados médico eletrônico.

Os critérios de inclusão foram: (1) a imagem de USE mostrou uma lesão distinta; (2) O diagnóstico histológico de adenocarcinoma ductal pancreático (PDAC) ou neoplasia neuroendócrina pancreática (PNEN) foi obtido. Os critérios de exclusão foram os seguintes: (1) Dados incompletos ou parcialmente ausentes; (2) Tumores ao redor da veia porta, veia esplênica, estruturas arteriovenosas mesentéricas, ampola e tecidos cavitários que podem afetar a análise da imagem; (3) Imagem de ultrassom afetada pelo implante de stent na bile ou nos ductos pancreáticos; (4) Imagens digitais de ultrassonografia endoscópica não disponíveis no hospital; (5) Resultados pouco claros do exame anatomopatológico pós-operatório ou achados não correspondentes a PNEN ou PDAC; (6) Imagens de EUS mostrando espaços pancreáticos não sólidos, como lesões císticas ou císticas combinadas. Todos os procedimentos de EUS foram realizados por dois endossonografistas experientes usando um ecoendoscópio de varredura linear operando nas frequências de 5 MHz ou 7,5 MHz. As características EUS das áreas-alvo foram documentadas e pelo menos cinco imagens correspondentes foram capturadas durante um exame abrangente de todo o pâncreas e órgãos adjacentes. O consentimento informado foi obtido de todos os pacientes, que receberam sedação consciente com diazepam intramuscular. Os reagentes e equipamentos utilizados no estudo estão listados na Tabela de Materiais.

1. Preparo pré-operatório

  1. Certifique-se de que o paciente jejue por pelo menos 12 horas antes do procedimento.
  2. Administre anestesia intravenosa geral antes de iniciar o procedimento (seguindo os protocolos aprovados institucionalmente).

2. Exploração gastroscópica

  1. Insira o endoscópio pela boca do paciente e infle a cavidade gástrica com gás.
  2. Avance gradualmente o endoscópio ao longo do esôfago até chegar à entrada da papila duodenal.
  3. Insira a sonda de ultrassom no endoscópio e posicione-a perto do órgão-alvo para a imagem.
    NOTA: Certifique-se de que dois gastroenterologistas experientes com mais de 5 anos de experiência realizem o ultrassom endoscópico.

3. Varredura duodenal do pâncreas

  1. Insira a sonda de ultrassom endoscópica no nível da papila duodenal e ajuste o botão de flexão para endireitar a sonda.
  2. Remova qualquer ar e muco do duodeno. Encha o saco de água com 5-15 mL de água para garantir um contato próximo entre a parede do saco de água e o duodeno.
  3. Ajuste os botões de controle esquerdo-direito e cima-baixo do endoscópio. Manobre cuidadosamente o endoscópio de ultrassom externamente para manter a imagem ideal.
    NOTA: Se for observada interferência de gás na cavidade intestinal após a exibição da imagem de ultrassom, injete água desaerada através do canal da pinça de biópsia e ajuste a posição da sonda para eliminar a interferência do gás.

4. Varredura gastrointestinal do pâncreas

  1. Aspire a água desaerada da bolsa de água e retraia o endoscópio para o antro do estômago após concluir a varredura duodenal.
  2. Injete água desaerada na bolsa de água e retraia o ultrassom endoscópico enquanto exibe a imagem do ultrassom.
  3. Visualize o corpo e a cauda do pâncreas ao atingir o corpo e o fundo do estômago.
  4. Injete 200-300 mL de água desaerada no estômago para aumentar a visibilidade do corpo e cauda do pâncreas.

5. Recuperação pós-operatória

  1. Colete dados de imagem satisfatórios durante o procedimento e salve as imagens no servidor para referência futura.
  2. Remova a sonda de ultrassom e o endoscópio do corpo do paciente.

6. Análise de imagem

  1. Armazene as imagens digitais como imagens de 8 bits com resolução de 768 × 576 pixels no PACS (Picture Archiving and Communication Systems).
  2. Realize análises de imagens usando um software de edição de imagens.
  3. Descreva manualmente a área distinta do tumor para a seleção da Região de Interesse (ROI).
  4. Use a ferramenta Varinha mágica para selecionar automaticamente o ROI.
  5. Utilize as ferramentas de histograma e análise para analisar e registrar parâmetros de imagem, incluindo área, perímetro, largura, altura, diâmetros maiores e menores, redondeza (refletindo o tamanho e a forma do tumor), valor médio da escala de cinza e proporção da escala de cinza (indicando intensidade dos ecos) e desvio padrão da escala de cinza (avaliando a uniformidade do eco).
  6. Delineie três ROIs em forma de anel, cada uma com contagens de pixels idênticas e aparências normais de EUS, para calcular a densidade média de fundo em condições operacionais padrão.
  7. Calcule a proporção da escala de cinza dividindo a escala de cinza do tumor pela do fundo. Defina circularidade como a razão entre a área e o perímetro usando a seguinte fórmula10:
    Circularidade = 4π × Área / (Perímetro2)
    NOTA: A escala de cinza da imagem EUS pode variar dependendo das configurações de contraste e ganho durante o exame. Um fluxograma ilustrando essas etapas é mostrado na Figura 1.

7. Análise dos dados

  1. Apresente dados quantitativos (Área, Perímetro, Circularidade, Razão de cinza, Diâmetro maior, Desvio padrão da escala de cinza e idade) como média ± desvio padrão (m ± DP). Compare-os usando o teste t de amostra independente ou o teste U de Mann-Whitney.
  2. Expresse dados qualitativos (Estágio e Gênero) como frequências. Compare-os usando o teste exato de Fisher ou o teste qui-quadrado de Pearson. Considere um valor de p inferior a 0,05 como estatisticamente significativo.
  3. Gere curvas ROC (receiver operating characteristic) para diâmetro principal, circularidade, relação de cinza e desvio padrão em escala de cinza. Calcule os valores-limite para cada parâmetro.
  4. Avalie o valor diagnóstico calculando sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo (VPP), valor preditivo negativo (VPN) e precisão. Se algum parâmetro for negativo, classifique o resultado combinado como negativo.

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Resultados

Características dos pacientes
Um total de 119 pacientes foi submetido à punção de EUS e diagnóstico histológico, sendo 63 pacientes com PDAC e 54 com PNEN. A média de idade dos participantes foi de 55,4 anos ± 14,10 anos, sendo que 47,86% foram identificados como do sexo masculino. Com base nas características da EUS, 59 casos foram localizados na cabeça do pâncreas, 58 no corpo ou na cauda e três casos envolveram todo o pâncreas. De acordo com o sistema de estadiamento da OMS, mais da metade dos caso...

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Discussão

A EUS é uma das modalidades de imagem mais importantes para a avaliação de massas pancreáticas, pois fornece visualização de alta resolução do pâncreas e permite a aquisição de amostras citológicas adequadas por meio de punção aspirativa por agulha fina (PAAF). Nas últimas décadas, a maioria dos estudos se concentrou em melhorar o desempenho da PAAF, enquanto as investigações sobre as características ecoicas da imagem da EUS permaneceram limitadas. Até o momento, estudos avaliando o valo...

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Divulgações

Os autores não têm nada a divulgar.

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
Agulha de Aspiração por Agulha Fina de Ultrassom Endoscópico Flexível 22G (EUS FNA) BostonScientific International Medical Trading (Shanghai) Co., Ltd.M00550010 (Único), M00550011 (Caixa de 5)
IBM SPSS Statistics versão 22.0IBM Corp, Armonk, NYCRNP3ML, CIP2XML, CRNM6ML (várias edições)
Ecoendoscópio de varredura linear, EG-530UTFujifilm (China) Investment Co., LtdEG-530UT; Código do pacote de balão: B20UT
Solução salina fisiológica (0,9% NaCl)Chenxin Pharmaceutical Co., LtdNão listado (fornecimento farmacêutico padrão)
SimeticonaBerlin-Chemie AG, AlemanhaEspumisan 100 mg/mL (sem número de catálogo público)
Hialuronato de sódioShanghai Haohai Biotechnology Co., LtdMatrifill (sem número de catálogo público)

Referências

  1. Rawla, P., Sunkara, T., Gaduputi, V. Epidemiology of pancreatic cancer: Global trends, etiology and risk factors. World J Oncol. 10 (1), 10-27 (2019).
  2. Peixoto, R. D., et al. Prognostic factors and sites of metastasis in unresectable locally advanced pancreatic cancer. Cancer Med. 4 (8), 1171-1177 (2015).
  3. Asa, S. L. Pancreatic endocrine tumors. Mod Pathol. 24 (Suppl 2), S66-S77 (2011).
  4. Alexandraki, K. I., Kaltsas, G. Gastroenteropancreatic neuroendocrine tumors: New insights in the diagnosis and therapy. Endocrine. 41 (1), 40-52 (2012).
  5. Krishna, S. G., et al. Differentiation of pancreatic ductal adenocarcinoma from other neoplastic solid pancreatic lesions: A tertiary oncology center experience. Gastrointest Endosc. 81 (2), 370-379 (2015).
  6. Aso, A., et al. Key endoscopic ultrasound features of pancreatic ductal adenocarcinoma smaller than 20 mm. Scand J Gastroenterol. 49 (3), 332-338 (2014).
  7. Krishna, S. G., et al. Diagnostic differentiation of pancreatic neuroendocrine tumor from other neoplastic solid pancreatic lesions during endoscopic ultrasound-guided fine-needle aspiration. Pancreas. 45 (3), 394-400 (2016).
  8. Barisoni, L., Lafata, K. J., Hewitt, S. M., Madabhushi, A., Balis, U. G. J. Digital pathology and computational image analysis in nephropathology. Nat Rev Nephrol. 16 (11), 669-685 (2020).
  9. Kumon, R. E., et al. Eus spectrum analysis for in vivo characterization of pancreatic and lymph node tissue: A pilot study. Gastrointest Endosc. 66 (6), 1096-1106 (2007).
  10. Santra, S., Majumdar, D., Mandal, S. Advances in Medical Physics and Healthcare Engineering. Mukherjee, M., et al. , Springer. Singapore. 319-327 (2021).
  11. Zakaria, A., Al-Share, B., Klapman, J. B., Dam, A. The role of endoscopic ultrasonography in the diagnosis and staging of pancreatic cancer. Cancers (Basel). 14 (6), 1373(2022).
  12. Javed, A. A., et al. Grading pancreatic neuroendocrine tumors via endoscopic ultrasound-guided fine needle aspiration: A multi-institutional study. Ann Surg. 277 (6), e1284-e1290 (2023).
  13. Chiti, G., et al. Imaging of pancreatic neuroendocrine neoplasms. Int J Environ Res Public Health. 18 (17), 8895(2021).
  14. Yassa, N. A., Yang, J., Stein, S., Johnson, M., Ralls, P. Gray-scale and color flow sonography of pancreatic ductal adenocarcinoma. J Clin Ultrasound. 25 (9), 473-480 (1997).
  15. Luo, G., et al. A comprehensive comparison of clinicopathologic and imaging features of incidental/symptomatic nonfunctioning pancreatic neuroendocrine tumors: A retrospective study of a single center. Pancreatology. 15 (5), 519-524 (2015).
  16. Munroe, C. A., Fehmi, S. M., Savides, T. J. Endoscopic ultrasound in the diagnosis of pancreatic cancer. Expert Opin Med Diagn. 7 (1), 25-35 (2013).
  17. Zheng, Y., et al. Application of transfer learning and ensemble learning in image-level classification for breast histopathology. Intelligent Med. 3 (2), 115-128 (2023).

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