Artigo de método

Avaliação de Biomarcadores de Câncer de Mama Usando Ultrassom com Contraste Aprimorado e Elastografia por Onda de Cisalhamento

36 vistas

⸱

DOI:

10.3791/69452

⸱

23 de junho de 2026

 , 
1Department of Ultrasound, The Third Affiliated Hospital of Jinzhou Medical University, 2Department of General Surgery, The Third Affiliated Hospital of Jinzhou Medical University

Neste artigo

Resumo

Este protocolo demonstra a aplicação combinada de ultrassom com contraste e elastografia por onda de cisalhamento para avaliar fatores prognósticos biológicos, incluindo Ki-67, HER2 e ER em pacientes com câncer de mama.

Resumo

O objetivo desse protocolo era avaliar a relação entre parâmetros quantitativos derivados da elastografia de ondas de cisalhamento (SWE) e do ultrassom com contraste (CEUS) e marcadores prognósticos biológicos no câncer de mama. O estudo incluiu 68 pacientes com câncer de mama e 68 controles saudáveis. Todas as pacientes passaram por imagens de SWE e CEUS, e amostras cirúrgicas do grupo de câncer de mama foram analisadas usando imunohistoquímica para avaliar a expressão do receptor de estrogênio (RE), receptor do fator de crescimento epidérmico humano 2 (HER2) e Ki-67.

Os resultados demonstraram que o tecido do câncer de mama apresentou características elásticas e de perfusão significativamente diferentes em comparação ao tecido mamário normal. Especificamente, o grupo de câncer apresentou valoresmédios de E mais baixos e valores mais altos deE max,E min, intensidade máxima e tempo médio de trânsito (MTT). A análise de correlação revelou que a expressão de Ki-67 foi positivamente correlacionada coma média de E, Emax, pico e MTT, enquanto ER foi negativamente correlacionada com todos os parâmetros, exceto a intensidade máxima. A expressão do HER2 mostrou correlações positivas com todos os parâmetros de imagem medidos. Esses achados sugerem que o SWE e o CEUS podem fornecer insights complementares e não invasivos para apoiar a caracterização molecular e a avaliação clínica do câncer de mama.

Introdução

O câncer de mama está entre os mais prevalentes que afetam mulheres no mundo, com taxas de incidência aumentandode forma constante. Estudos epidemiológicos recentes mostram que o câncer de mama é superado apenas pelo câncer de colo do útero em incidência e continua sendo a principal causa de mortalidade relacionada ao câncer em mulheres no geral. A patogênese do câncer de mama envolve múltiplos fatores interativos, incluindo traços hereditários, influências endócrinas e exposiçõesambientais 4. Com os avanços na medicina de precisão, há um interesse crescente em entender as relações entre fenótipos de imagem e características moleculares no manejo do câncerde mama 5.

O objetivo deste estudo foi investigar se a elastografia por onda de cisalhamento (SWE) e o ultrassom com contraste (CEUS) podem servir como biomarcadores de imagem não invasivos para caracterizar marcadores moleculares chave do câncer de mama, incluindo o receptor de estrogênio (ER), o receptor do fator de crescimento epidérmico humano 2 (HER2) e o Ki-67. Essa investigação buscou determinar se a imagem pode correlacionar-se com esses biomarcadores, que orientam as decisões de tratamento e têm significado prognóstico, podendo potencialmente servir como um complemento ou alternativa à biópsia. Validar essa correlação pode fornecer um método acessível e reprodutível para avaliar o câncer de mama em nível molecular por meio de tecnologias avançadas de imagem.

A apresentação clínica normalmente começa com a descoberta de uma massa mamária indolor, que ocorre em aproximadamente 80% dasmulheres 6. À medida que a doença progride, outros sinais podem incluir corrimento mamilo, covinha causada pela tração dos ligamentos de Cooper, peau d'orange devido à obstrução linfática e, em casos avançados, retração do mamilo acompanhada de alterações cutâneas como prurito, vesiculação eulceração 7.

As modalidades de imagem atualmente usadas no diagnóstico do câncer de mama incluem ultrassonografia, mamografia, ressonância magnética (RM) e técnicasde medicina nuclear 8,9,10. Entre essas, a ultrassonografia continua sendo a mais prevalente porque não é invasiva, não expõe os pacientes à radiação e oferece alta reprodutibilidade e resolução para distinguir entre tecidos glandulares adiposos e densos. A SWE aprimora o ultrassom tradicional ao fornecer medições quantitativas de rigidez baseadas no módulo de Young, derivado da velocidade das ondas decisalhamento 11. Ele reduz a dependência do operador ao usar a força da radiação acústica para induzir ondas de cisalhamento, melhorando a reprodutibilidade12. O CEUS visualiza a vasculatura tumoral e os padrões de perfusão, contribuindo para a detecção e caracterização de lesões, e auxiliando na diferenciação de tumores benignos emalignos 13.

A utilidade dos marcadores de imunohistoquímica molecular é fundamental para determinar o prognóstico e orientar o tratamento no câncerde mama 14. ER, receptor de progesterona (PR), Ki-67 e HER2 são marcadores-chave com papéis estabelecidos na tomada de decisãoclínica 15. Estudos anteriores sugerem que as características de imagem por ultrassom podem refletir a expressão desses marcadores moleculares, apoiando a ideia de que fenótipos de imagem refletem a biologia tumoralsubjacente 16,17,18. Este estudo teve como objetivo aplicar um protocolo apropriado para avaliar correlações entre CEUS e parâmetros de imagem SWE e uma variedade de marcadores prognósticos biológicos, contribuindo para a evolução do campo da radiogenômica.

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Protocolo

A pesquisa foi realizada de acordo com a Declaração de Helsinque e as diretrizes institucionais para investigações clínicas. O protocolo para esta pesquisa foi submetido e aprovado pelo Comitê de Revisão Ética Institucional do Terceiro Hospital Afiliado da Universidade Médica de Jinzhou.

Foi obtido consentimento informado por escrito de todos os participantes antes da inscrição, incluindo permissão para utilizar informações clínicas, de imagem e patológicas desidentificadas para publicações futuras. Durante toda essa pesquisa, a confidencialidade do paciente foi mantida o tempo todo.

O processo de recrutamento e avaliação para a participação dos pacientes também seguiu a Edição de 2021 das Diretrizes da Associação Chinesa Anticâncer.

1. Seleção e preparação de pacientes

  1. Inclua pacientes com diagnóstico definitivo de câncer de mama, qualidade adequada de imagem em ultrassom e dados clínicos completos.
  2. Exclua pacientes com qualquer um dos seguintes sintomas: cirurgia recente de mama, aumento mamário, mastite, câncer de mama recorrente, lesões adjacentes a cicatrizes, doença cardiovascular ou hepatorrenal, gravidez ou se exames de patologia ocorreram mais de 30 dias antes da realização de imagens.
  3. Registre a idade, a massa corporal e o histórico clínico de cada participante antes da realização de imagens.
  4. Posicione o paciente em deitado com ambos os braços levantados acima da cabeça.
  5. Aplique o gel acoplante generosamente no seio para garantir a transmissão acústica ideal e clareza da imagem.

2. Exame de elastografia por onda de cisalhamento (SWE)

NOTA: Veja a Tabela de Materiais para o sistema de ultrassom e a sonda.

  1. Comece com um ultrassom de rotina em modo B para localizar e caracterizar a lesão.
  2. Ative o modo SWE e posicione a sonda perpendicular à pele diretamente acima da lesão, sem aplicar pressão externa.
  3. Ajuste o referencial de amostragem para incluir totalmente a lesão e uma margem adequada de tecido ao redor.
  4. Monitore o mapa de controle de qualidade do sistema para garantir propagação suficiente da onda de cisalhamento.
  5. Após a estabilização da imagem, instrua o paciente a prender a respiração por 3 a 5 segundos.
  6. Segure a sonda estável durante esse tempo para estabilizar a imagem.
  7. Salve a imagem elastografia codificada por cores e contorne a lesão usando a ferramenta de análise quantitativa do sistema.
  8. Registre os valores máximos (Emax), mínimos (Emin) e médios (Eme) do módulo de elasticidade para a lesão.
  9. Repita cada medição três vezes e calcule a média.
  10. Siga as diretrizes internacionais publicadas para aquisição de elastografia por onda de cisalhamento e controle de qualidade para garantir consistência e reprodutibilidade damedição 19.

3. Avaliação por ultrassom com contraste (CEUS)

  1. Identifique o plano de imagem ótimo que mostra a área transversal máxima da lesão.
  2. Reconstitua o agente de contraste conforme as instruções do fabricante: adicione 5 mL de soro fisiológico e retire 2,4 mL em uma seringa.
  3. Estabeleça o acesso venoso na veia antecubital com uma cânula apropriada.
  4. Configure o sistema de ultrassom para contrastar o modo de imagem com o índice mecânico ajustado para visualização de microbolhas.
  5. Administrar 2,4 mL de agente de contraste via bolus rápido, seguido de 5 mL de lavagem salina.
  6. Inicie a gravação digital contínua imediatamente para capturar as fases de lavagem e lavagem de entrada.
  7. Registre por pelo menos 3 minutos para documentar a dinâmica completa de aprimoramento.
  8. Identifique o aumento máximo e coloque quatro pontos de medição (superior, inferior, medial, lateral) ao redor da lesão em intervalos de aproximadamente 3-4 mm.
  9. Analise curvas tempo-intensidade usando o software de quantificação.
  10. Gerar métricas de Intensidade máxima e tempo médio de trânsito (MTT) a partir da análise de quantificação.
  11. Siga metodologias validadas de aquisição de ultrassom com contraste (CEUS) e análise quantitativa estabelecidas em estudos clínicos anteriores para garantir consistência ereprodutibilidade 15.
  12. Use a imagem CEUS e a análise quantitativa para complementar a imagem padrão da mama, avaliando a vascularização e a perfusão.

4. Amostragem de tecidos e análise imunohistoquímica

  1. Obtenha amostras de tecido por meio de biópsia com agulha de núcleo ou excisão cirúrgica conforme os padrões clínicos.
  2. Fixe as amostras em formalina 10% tamponada em neutro por 6-24 horas em temperatura ambiente.
  3. Desidrate, limpe e insome as amostras na parafina de acordo com os protocolos padrão de processamentohistopatológico 20.
  4. Corte os blocos de tecido embutidos na parafina em seções de 4 μm usando um microtomo.
  5. Monte as seções em slides de vidro carregados positivamente.
  6. Desparafinize as lâminas em xileno (2 x 10 min cada) em temperatura ambiente, seguida de reidratação por uma série graduada de etanol (100%, 95%, 85% e 70% etanol; 5 min por etapa) e enxágue em água destilada.
    NOTA: Todos os passos foram realizados em temperatura ambiente, sem agitação.
  7. Realize a coleta de antígeno usando tampão de citrato (pH 6,0) ou tampão EDTA (pH 9,0).
  8. Para bloquear a atividade endógena da peroxidase, incube as seções do tecido em uma solução de peróxido de hidrogênio a 3% por 10 minutos.
  9. Aplique anticorpos primários contra RE, HER2 e Ki-67 diluídos em PBS contendo 1% de BSA (ER 1:100; HER2 1:200; Ki-67 1:200) e incubar durante a noite a 4 °C em uma câmara umidificada sem agitação, de acordo com as instruções do fabricante.
  10. Incubar com anticorpos secundários conjugados com peroxidase de raiz-forte, diluídos em PBS contendo 1% de BSA (1:200) por 30 minutos em temperatura ambiente em uma câmara umidificada sem agitação.
  11. Visualize a ligação de anticorpos usando cromógeno 3,3'-diaminobenzidina (DAB) e contra-colora com hematoxilina por 30 segundos.
  12. Avaliar a coloração abaixo de 400× ampliação usando critérios padrão: positividade do RE >10% coloração nuclear; HER2 avaliado de acordo com as diretrizes ASCO/CAP; e Ki-67 expresso como a porcentagem de núcleos tumorais positivos.
  13. Realizar imunohistoquímica usando um protocolo padronizado, incluindo recuperação de antígeno induzida por calor (tampão de citrato, pH 6,0, ou tampão EDTA, pH 9,0, 95-98 °C por 20 minutos), bloqueio de peroxidase endógena com peróxido de hidrogênio a 3% por 10 minutos em temperatura ambiente, incubação com anticorpos primários seguidos por anticorpos secundários conjugados com peroxidase de raiz-forte, detecção cromogênica de 3,3′-diaminobenzidina (DAB), contracoloração por hematoxilina, desidratação por etanol graduado, e coverslipping, aplicada idênticamente a todas as amostras, de acordo com a metodologia imunohistoquímicaestabelecida 21,22.

5. Análise estatística

  1. Expresse variáveis contínuas como média ± desvio padrão (DS).
  2. Use testes t de amostras independentes para comparar os parâmetros de SWE e CEUS entre os grupos de câncer e controle após avaliação da normalidade.
  3. Realize a análise de correlação de Spearman para avaliar as associações entre parâmetros de ultrassom e marcadores imunohistoquímicos (ER, HER2, Ki-67).
  4. Gerar curvas de características operacionais do receptor (ROC) para cada parâmetro de ultrassom usando o status do câncer como variável de classificação.
  5. Calcule a área sob os valores da curva (AUC) e derive sensibilidade e especificidade no corte ótimo determinado pelo índice de Youden (J = sensibilidade + especificidade − 1).
  6. Calcule o valor preditivo positivo (VPP) e o valor preditivo negativo (VPN). Baseado nos valores de corte selecionados.
  7. Considere um valor P bilateral < 0,05 como estatisticamente significativo. Apresente os resultados em tabelas e números.

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Resultados

Características do paciente

A implementação desse protocolo em 68 pacientes com câncer de mama e 68 controles saudáveis demonstrou diferenças significativas nos parâmetros elastográficos e de perfusão entre os grupos. Todos os casos de câncer de mama apresentaram-se como lesões unilaterais, com diâmetro médio de 20,78 ± 5,37 mm. A análise histopatológica revelou 49 casos de carcinoma ductal invasivo, 9 casos de carcinoma lobular, 6 casos de ca...

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Discussão

Esse protocolo demonstra claramente a relação entre parâmetros quantitativos de ultrassom e marcadores prognósticos moleculares no câncer de mama, fornecendo um quadro bem definido para a caracterização de doenças não invasivas. As correlações entre parâmetros de imagem e marcadores imunohistoquímicos refletem mudanças biológicas subjacentes que afetam tanto as propriedades mecânicas (rigidez dos tecidos) quanto as características de perfusão observadas durante a imagem de imagem.

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Divulgações

Os autores não têm conflitos de interesse a declarar.

Agradecimentos

Os autores agradecem aos técnicos de ultrassom e à equipe de patologia do Terceiro Hospital Afiliado da Universidade Médica de Jinzhou pela assistência técnica.

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
Citrate Buffer (pH 6.0)12364Thermo Fisher Scientificwww.thermofisher.com
EDTA Buffer (pH 9.0)88763Thermo Fisher Scientificwww.thermofisher.com
Hydrogen Peroxide (3%)998765Sigma-Aldrichwww.sigmaaldrich.com
L11-3 Probe (Ultrasound)ABC987Myriad Ultrasoundwww.myriad.com, 4-15 MHz
SonoVue (Contrast Agent)12345Bracco Diagnosticswww.bracco.com
SPSS Statistical SoftwareN/AIBMwww.ibm.com

Referências

  1. Mathur, P., et al. Cancer statistics, 2020: report from the national cancer registry programme, India. JCO Glob Oncol. 6, 1063-1075 (2020).
  2. Bray, F., et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 74 (3), 229-263 (2024).
  3. Sung, H., et al. Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 71 (3), 209-249 (2021).
  4. Ye, F., et al. Advancements in clinical aspects of targeted therapy and immunotherapy in breast cancer. Mol Cancer. 22 (1), 105(2023).
  5. Alhasani, A. T., et al. A comparative analysis of methods for detecting and diagnosing breast cancer based on data mining. J Artif Intell Metaheuristics. 4 (2), 8-17 (2023).
  6. Sotoudehnia, S., et al. Comparison of quantitative high-definition microvessel imaging and shear wave elastography in preoperative prediction of axillary lymph node breast cancer metastasis. J Ultrasound Med. 43 (5), 892-901 (2024).
  7. Swaminathan, H., Saravanamurali, K., Yadav, S. A. Extensive review on breast cancer: its etiology, progression, prognostic markers, and treatment. Med Oncol. 40 (8), 238(2023).
  8. Hussain, S., et al. Modern diagnostic imaging technique applications and risk factors in the medical field: a review. Biomed Res Int. 2022, 5164970(2022).
  9. Tagliafico, A. S., et al. Overview of radiomics in breast cancer diagnosis and prognostication. Breast. 49, 74-80 (2020).
  10. Sushanki, S., Bhandari, A. K., Singh, A. K. A review on computational methods for breast cancer detection in ultrasound images using multi-image modalities. Arch Comput Methods Eng. 31 (3), 1277-1296 (2024).
  11. Jabeen, K., et al. Breast cancer classification from ultrasound images using probability-based optimal deep learning feature fusion. Sensors. 22 (3), 807(2022).
  12. Duric, N., et al. Using whole breast ultrasound tomography to improve breast cancer risk assessment: a novel risk factor based on the quantitative tissue property of sound speed. J Clin Med. 9 (2), 367(2020).
  13. Shao, Y., et al. Breast cancer detection using multimodal time series features from ultrasound shear wave absolute vibro-elastography. IEEE J Biomed Health Inform. 26 (2), 704-714 (2021).
  14. Park, S. Y., Kang, B. J. Combination of shear-wave elastography with ultrasonography for detection of breast cancer and reduction of unnecessary biopsies: a systematic review and meta-analysis. Ultrasonography. 40 (3), 318(2021).
  15. Zhou, S. C., et al. The role of contrast-enhanced ultrasound in the diagnosis and pathologic response prediction in breast cancer: a meta-analysis and systematic review. Clin Breast Cancer. 20 (4), e490-e509 (2020).
  16. Gu, J., et al. Prediction of invasive breast cancer using mass characteristic frequency and elasticity in correlation with prognostic histologic features and immunohistochemical biomarkers. Ultrasound Med Biol. 47 (8), 2193-2201 (2021).
  17. Hu, X., et al. Expression changes of ER, PR, HER2, and Ki-67 in primary and metastatic breast cancer and its clinical significance. Front Oncol. 13, 1053125(2023).
  18. Kim, H., et al. What shear wave elastography parameter best differentiates breast cancer and predicts its histologic aggressiveness. Ultrasonography. 40 (2), 265-273 (2021).
  19. Cosgrove, D., et al. WFUMB guidelines and recommendations on the clinical use of ultrasound elastography: part 4. Ultrasound Med Biol. 43 (1), 4-26 (2017).
  20. Ramos-Vara, J. A., Miller, M. A., et al. When tissue antigens and antibodies get along: revisiting the technical aspects of immunohistochemistry. Vet Pathol. 51 (1), 42-87 (2014).
  21. Shi, S. R., Shi, Y., Taylor, C. R. Antigen retrieval immunohistochemistry: review and future prospects in research and diagnosis over two decades. J Histochem Cytochem. 59 (1), 13-32 (2011).
  22. Wolff, A. C., et al. Human epidermal growth factor receptor 2 testing in breast cancer: ASCO-College of American Pathologists guideline update. J Clin Oncol. 41 (22), 3867-3872 (2023).
  23. Liu, C., et al. Feasibility of shear wave elastography imaging for evaluating the biological behavior of breast cancer. Front Oncol. 11, 820102(2022).
  24. Kim, H. J., et al. Correlation of shear-wave elastography parameters with the molecular subtype and axillary lymph node status in breast cancer. Clin Imaging. 101, 190-199 (2023).
  25. Ruby, L., et al. Breast cancer assessment with pulse-echo speed of sound ultrasound from intrinsic tissue reflections: proof-of-concept. Invest Radiol. 54 (7), 419-427 (2019).
  26. Kurt, S. A., et al. Prediction of molecular subtypes using superb microvascular imaging and shear wave elastography in invasive breast carcinomas. Acad Radiol. 30 (1), 14-21 (2023).
  27. Zhang, S., et al. Value of conventional ultrasound, ultrasound elasticity imaging, and acoustic radiation force impulse elastography for prediction of malignancy in breast lesions. Clin Hemorheol Microcirc. 74 (3), 241-253 (2020).
  28. Kayadibi, Y., et al. The role of superb microvascular imaging and shear-wave elastography in the evaluation of intraductal papilloma-like lesions. J Ultrasound Med. 41 (4), 995-1008 (2022).
  29. van Zelst, J. C., et al. Validation of radiologists' findings by computer-aided detection software in breast cancer detection with automated 3D breast ultrasound: a concept study in implementation of artificial intelligence software. Acta Radiol. 61 (3), 312-320 (2020).
  30. Lu, Q., et al. Analysis of contrast-enhanced ultrasound and elastography in the diagnosis of benign and malignant apocrine breast tumors. J Med Imaging Health Inform. 11 (7), 1807-1816 (2021).
  31. Gao, Y., et al. Evaluating different quantitative shear wave parameters of ultrasound elastography in the diagnosis of lymph node malignancies: a systematic review and meta-analysis. Cancers. 14 (22), 5568(2022).
  32. Zhao, X., et al. Associations of estrogen receptor, progesterone receptor, human epidermal growth factor receptor-2 and Ki-67 with ultrasound signs and prognosis of breast cancer patients. Cancer Manag Res. 13, 4579-4586 (2021).
  33. Peng, L., et al. Discordance in ER, PR, HER2, and Ki-67 expression between primary and recurrent/metastatic lesions in patients with primary early stage breast cancer and the clinical significance: retrospective analysis of 75 cases. Pathol Oncol Res. 27, 1609802(2021).
  34. Rossi, L., et al. Expression of ER, PgR, HER-2, and Ki-67 in core biopsies and in definitive histological specimens in patients with locally advanced breast cancer treated with neoadjuvant chemotherapy. Cancer Chemother Pharmacol. 85, 105-111 (2020).
  35. Ding, Y., et al. Impact on survival of estrogen receptor, progesterone receptor and Ki-67 expression discordance pre- and post-neoadjuvant chemotherapy in breast cancer. PLoS One. 15 (4), e0231895(2020).
  36. Zhang, Y., et al. Ki-67 index, progesterone receptor expression, histologic grade and tumor size in predicting breast cancer recurrence risk: a consecutive cohort study. Cancer Commun. 40 (4), 181-193 (2020).
  37. Yoo, J., et al. Tumor stiffness measured by shear wave elastography correlates with tumor hypoxia as well as histologic biomarkers in breast cancer. Cancer Imaging. 20, 85(2020).
  38. Elie, N., et al. Impact of automated methods for quantitative evaluation of immunostaining: towards digital pathology. Front Oncol. 12, 931035(2022).
  39. Wu, H., et al. Comparing the accuracy of shear wave elastography and strain elastography in the diagnosis of breast tumors: a systematic review and meta-analysis. Medicine. 101 (44), e31526(2022).
  40. Men, D. X., et al. Correlation between ultrasonography and elastography parameters and molecular subtypes of breast cancer in young women. Ann Med. 57 (1), 2443041(2025).
  41. Liu, Y., et al. Diagnostic performance of shear wave elastography and contrast-enhanced ultrasound in evaluating the pathological response of breast cancer patients to neoadjuvant chemotherapy: a meta-analysis. Quant Imaging Med Surg. 15 (9), 8333(2025).

Acesso restrito. Inicie sessão ou comece um teste para visualizar este conteúdo.

Reimpressões e permissões

Solicitar permissão para reutilizar o texto ou as figuras deste artigo JoVE

Solicitar permissão

Etiquetas

An lise de Imuno histoqu micaReceptor de Estrog nioExpress o de HER2Express o de Ki 67Par metros de ElasticidadeCaracter sticas de Perfus oCaracteriza o Molecular

Artigos relacionados