Методическая статья

Оценка биомаркеров рака молочной железы с помощью контрастно-усиленного ультразвука и эластографии сдвиговых волн

36 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/69452

⸱

23 июня 2026 г.

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

В этой статье

Краткое содержание

Этот протокол демонстрирует совместное применение контрастно-усиленного ультразвука и эластографии сдвиговых волн для оценки биологических прогностических факторов, включая Ki-67, HER2 и ER у пациенток с раком молочной железы.

Аннотация

Целью этого протокола было оценить связь между количественными параметрами, полученными из эластографии сдвиговых волн (SWE) и контрастно-усиленного ультразвука (CEUS), а также биологическими прогностическими маркерами при раке молочной железы. В исследование приняли участие 68 пациенток с раком молочной железы и 68 здоровых контрольных групп. Все пациенты прошли SWE и CEUS, а хирургические образцы из группы с раком молочной железы были проанализированы с помощью иммуногистохимии для оценки экспрессии эстрогеновых рецепторов (ER), рецептора эпидермального фактора роста человека 2 (HER2) и Ki-67.

Результаты показали, что ткань рака молочной железы демонстрирует значительно отличающиеся эластичные и перфузионные характеристики по сравнению с нормальной тканью молочной железы. В частности, группа с раком показала болеенизкие средние значения E и более высокие значенияE max, Emin, пиковой интенсивности и среднего времени транзита (MTT). Корреляционный анализ показал, что экспрессия Ki-67 была положительно коррелирована сосредним E (EAverage), E max (E max), пиком и MTT, тогда как ER — со всеми параметрами, кроме пиковой интенсивности. Экспрессия HER2 показала положительную корреляцию со всеми измеренными параметрами визуализации. Эти результаты свидетельствуют о том, что SWE и CEUS могут предоставлять неинвазивные, дополняющие инсайты для поддержки молекулярной характеристики и клинической оценки рака молочной железы.

Введение

Рак молочной железы является одним из самых распространённых видов рака, поражающих женщин во всём мире, при этом уровень заболеваемости стабильнорастёт 1. Недавние эпидемиологические исследования показывают, что по заболеваемости рак молочной железы уступает только раку шейки матки и остаётся ведущей причиной смертности, связанной с раком, среди женщинв целом 2,3. Патогенез рака молочной железы включает несколько взаимодействующих факторов, включая наследственные признаки, эндокринные влияния и воздействие окружающейсреды 4. С развитием прецизионной медицины растёт интерес к пониманию взаимосвязи между фенотипами визуализации и молекулярными особенностями в лечении ракамолочной железы 5.

Целью данного исследования было выяснить, могут ли эластография сдвиговой волны (SWE) и контрастно-усиленное ультразвуковое исследование (CEUS) служить неинвазивными биомаркерами визуализации для характеристики ключевых молекулярных маркеров рака молочной железы, включая эстрогеновый рецептор (ER), рецептор эпидермального фактора роста человека 2 (HER2) и Ki-67. Это исследование было направлено на установление, может ли визуализация коррелировать с этими биомаркерами, которые направляют решения по лечению и имеют прогностическое значение, а также потенциально служат дополнением или альтернативой биопсии. Проверка этой корреляции может предоставить доступный и воспроизводимый метод оценки рака молочной железы на молекулярном уровне с помощью передовых технологий визуализации.

Клиническая картина обычно начинается с обнаружения безболезненного образования груди, которое наблюдается примерно у 80% женщин6. По мере прогрессирования заболевания дополнительные признаки могут включать выделения из соска, впадину кожи, вызванную тягой связок Купера, синдром «оранжевого» из-за лимфатической обструкции, а в поздних случаях — втягивание соска с изменениями кожи, такими как ворит, везикуляция иязвы 7.

Современные методы визуализации, используемые для диагностики рака молочной железы, включают ультрасонографию, маммографию, магнитно-резонансную томографию (МРТ) и методы ядерноймедицины 8,9,10. Среди них УЗИ остаётся наиболее распространённой, поскольку она неинвазивна, не подвергает пациентов радиации и обеспечивает высокую воспроизводимость и разрешение для различия жировых и плотных железистых тканей. SWE усиливает традиционный ультразвук, предоставляя количественные измерения жесткости на основе модуля Юнга, полученного из скорости сдвиговыхволн 11. Он снижает зависимость от оператора за счёт использования силы акустического излучения для индуцирования сдвиговых волн, улучшаявоспроизводимость 12. CEUS визуализирует паттерны сосудистых сосудов и перфузии опухолей, способствуя обнаружению и их характеристике, а также способствуя дифференциации доброкачественных и злокачественныхопухолей 13.

Полезность молекулярных иммуногистохимических маркеров критически важна для определения прогноза и направления лечения рака молочнойжелезы 14. ER, прогестероновые рецепторы (PR), Ki-67 и HER2 — ключевые маркеры с устоявшейся ролью в принятии клиническихрешений 15. Предыдущие исследования предполагают, что характеристики ультразвуковой визуализации могут отражать экспрессию этих молекулярных маркеров, что подтверждает мысль о том, что фенотипы визуализации отражают биологиюопухолей 16,17,18. Целью данного исследования было применение соответствующего протокола для оценки корреляций между параметрами визуализации CEUS и SWE, а также рядом биологических прогностических маркеров, что способствует развитию области радиогеномики.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Исследование было проведено в соответствии с Хельсинкской декларацией и институциональными руководящими принципами по клиническим исследованиям. Протокол для этого исследования был представлен и утверждён Комитетом по институциональному этическому обзору Третьей аффилированной больницы Медицинского университета Цзиньчжоу.

Письменное информированное согласие было получено от всех участников до регистрации, включая разрешение на использование деидентифицированной клинической, визуализационной и патологической информации для будущей публикации. На протяжении всего исследования конфиденциальность пациентов сохранялась постоянно.

Процесс набора и оценки для участия пациентов также соответствовал рекомендациям Китайской антираковой ассоциации 2021 года.

1. Отбор и подготовка пациентов

  1. Включать пациенток с окончательным диагнозом рака молочной железы, адекватным качеством ультразвукового изображения и полными клиническими данными.
  2. Исключайте пациентов с любым из следующих случаев: недавняя операция на груди, увеличение груди, мастит, рецидивирующий рак молочной железы, поражения рядом с рубцами, сердечно-сосудистые или гепаторенальные заболевания, беременность или если патологоанатомические обследования были проведены более чем за 30 дней до проведения визуализации.
  3. Запишите возраст, массу тела и клиническую историю каждого участника до проведения визуализации.
  4. Положите пациента на спину, обе руки подняты над головой.
  5. Щедро наносите соединительный гель на грудь для обеспечения оптимальной акустической передачи и чёткости изображения.

2. Исследование по сдвиговой волновой эластографии (SWE)

ПРИМЕЧАНИЕ: См. Таблицу материалов для ультразвуковой системы и зонда.

  1. Начните с рутинного ультразвукового исследования в режиме B для обнаружения и характеристики поражения.
  2. Активируйте режим SWE и расположите зонд перпендикулярно коже прямо над поражением, не прилагая внешнего давления.
  3. Скорректируйте систему отбора образцов так, чтобы полностью включить поражение и достаточный край окружающей ткани.
  4. Отслеживайте карту контроля качества системы для обеспечения достаточного распространения сдвиговых волн.
  5. После стабилизации изображения инструктуйте пациента задержать дыхание на 3-5 секунд.
  6. Держите зонд устойчиво в это время, чтобы стабилизировать изображение.
  7. Сохраните изображение эластографии с цветом и обведите поражение с помощью инструмента количественного анализа системы.
  8. Запишите максимальные значения (Emax), минимальный (Emin) и средний (Emean) модуль упругости для поражения.
  9. Повторите каждое измерение три раза и вычислите среднее значение.
  10. Следовать опубликованным международным рекомендациям по получению и контролю качества эластографии сдвиговых волн для обеспечения согласованности и воспроизводимостиизмерений 19.

3. Оценка ультразвукового исследования с контрастом (CEUS)

  1. Определите оптимальную плоскость визуализации, показывающую максимальную площадь поперечного сечения поражения.
  2. Восстановить контрастное вещество согласно инструкции производителя: добавить 5 мл физиологического раствора и убрать 2,4 мл в шприц.
  3. Установите венозный доступ в предкубитальной вене с помощью соответствующей канюлы.
  4. Установите систему УЗИ в режим контрастной визуализации с механическим индексом, отрегулированным для визуализации микропузырьков.
  5. Введите 2,4 мл контрастного вещества с помощью быстрого болюса, затем 5 мл физиологического раствора.
  6. Немедленно начните непрерывную цифровую запись, чтобы запечатлеть фазы смывания и вымывания.
  7. Записывайте минимум 3 минуты, чтобы полностью задокументировать динамику улучшения.
  8. Определите пиковое усиление и разместите четыре точки измерения (верхний, нижний, медиальный, латеральный) вокруг поражения с интервалами примерно 3-4 мм.
  9. Анализируйте кривые интенсивности времени с помощью программного обеспечения для количественной оценки.
  10. Генерируйте метрики пиковой интенсивности и среднего времени прохода (MTT) на основе количественного анализа.
  11. Следуйте валидированным методам ультразвукового анализа с усиленным контрастом (CEUS) и количественным анализам, установленным в предыдущих клинических исследованиях, чтобы обеспечить согласованность ивоспроизводимость 15.
  12. Используйте визуализацию CEUS и количественный анализ для дополнения стандартной визуализации молочной железы, оценивая сосудистость и перфузию.

4. Отбор образцов тканей и иммуногистохимический анализ

  1. Получить образцы тканей с помощью биопсии с иглой или хирургического удаления в соответствии с клиническими стандартами.
  2. Зафиксируйте образцы в формалине с 10% нейтральным буфером на 6-24 часа при комнатной температуре.
  3. Обезвоживайте, очищайте и встраивайте образцы в парафин согласно стандартным гистопатологическим протоколамобработки 20.
  4. Разрежьте блоки с парафином ткани на срезы размером 4 мкм с помощью микротома.
  5. Закрепляйте секции на стеклянные стекла с положительным зарядом.
  6. Депарафинизуйте стекли в ксилоле (по 2 x 10 минут каждая) при комнатной температуре, затем регидратировать через серию градированного этанола (100%, 95%, 85% и 70% этанола; 5 минут на шаг) и промывать в дистиллированной воде.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Все этапы были выполнены при комнатной температуре без перемешивания.
  7. Проведите извлечение антигена с использованием буфера цитратов (pH 6,0) или буфера EDTA (pH 9,0).
  8. Для блокировки активности эндогенной пероксидазы инкубировать срезы ткани в растворе перекиси водорода 3% в течение 10 минут.
  9. Примените первичные антитела против ER, HER2 и Ki-67, разбавленные в PBS, содержащие 1% BSA (ER 1:100; HER2 1:200; Ki-67 1:200) и инкубируют ночью при 4 °C в увлажнённой камере без перемешивания, в соответствии с инструкциями производителя.
  10. Инкубировать с вторичными антителами, конъюгированными пероксидазой хрена, разбавленных в PBS, содержащим 1% BSA (1:200), в течение 30 минут при комнатной температуре в увлажнённой камере без перемешивания.
  11. Визуализировать связывание антител с помощью хромогена 3,3'-диаминобензидина (DAB) и контрокрашивания гематоксилином в течение 30 секунд.
  12. Оценить окрашивание ниже 400× увеличения по стандартным критериям: положительная ER >10% ядерное окрашивание; HER2 оценивается в соответствии с рекомендациями ASCO/CAP; а Ki-67 экспрессируется как процент положительных ядер опухоли.
  13. Проведение иммуногистохимии по стандартизированному протоколу, включая термоиндуцированное забор антигена (цитратный буфер, pH 6,0 или буфер ЭДТА, pH 9,0, 95-98 °C в течение 20 минут), блокировку эндогенной пероксидазы с помощью 3% перекиси водорода в течение 10 минут при комнатной температуре, инкубацию первичными антителами с последующим вторичными антителами, конъюгированными с хреном пероксидазой, обнаружение хромогенных хромогенов 3,3′-диаминобензидина (DAB), контрокрашивание гематоксилином, обезвоживание с помощью градированного этанола, и покрытие скольжения, применяемое идентично ко всем образцам в соответствии с установленной иммуногистохимическойметодологией 21,22.

5. Статистический анализ

  1. Выражаем непрерывные переменные как среднее ± стандартного отклонения (SD).
  2. Используйте независимые образцы t-тестов для сравнения параметров SWE и CEUS между группами рака и контрольной группы после оценки нормальности.
  3. Проведите корреляционный анализ Спирмана для оценки связей между параметрами ультразвука и иммуногистохимическими маркерами (ER, HER2, Ki-67).
  4. Генерируйте кривые операционной характеристики приёмника (ROC) для каждого параметра ультразвука, используя статус рака в качестве классификационной переменной.
  5. Вычислите площадь под значениями кривой (AUC) и выведите чувствительность и специфичность на оптимальном пороге, определяемом индексом Юдена (J = чувствительность + специфичность − 1).
  6. Вычислите положительную прогностическую ценность (PPV) и отрицательную прогностическую (NPV). На основе выбранных сроговых значений.
  7. Рассмотрим двухстороннее значение P < 0,05 как статистически значимое. Представленные результаты в таблицах и рисунках.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Характеристики пациентов

Внедрение этого протокола у 68 пациенток с раком молочной железы и 68 здоровых контрольных групп показало значительные различия в эластографических и перфузионных параметрах между группами. Все случаи рака молочной железы проявлялись в виде односторонних поражений со средним диаметром 20,78 ± 5,37 мм. Гистопатологический анализ выявил 49 случаев инвазивной карциномы протоков, 9 случаев лобулярной карциномы, 6 случаев в...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Этот протокол ясно демонстрирует связь между количественными параметрами ультразвука и молекулярными прогностическими маркерами при раке молочной железы, обеспечивая чёткую основу для характеристики неинвазивных заболеваний. Корреляции между параметрами визуализации и иммуногистохимическими маркерами отражают биологические изменения, влияющие как на механические свойства (жёсткость ткани), так и на перфузионные характеристики, наблюдаемые во время визуализации.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

У авторов нет конфликта интересов, которые можно было бы заявлять.

Благодарности

Авторы выражают благодарность специалистам по УЗИ и патологоанатомам Третьей аффилированной больницы Медицинского университета Цзиньчжоу за техническую помощь.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Цитратный буфер (pH 6.0)12364Thermo Fisher Scientificwww.thermofisher.com
EDTA буфер (pH 9.0)88763Thermo Fisher Scientificwww.thermofisher.com
Перекись водорода (3%)998765Sigma-Aldrichwww.sigmaaldrich.com
Зонд L11-3 (УЗИ)ABC987Myriad Ultrasoundwww.myriad.com, 4-15 MHz
SonoVue (Контрастное средство)12345Bracco Diagnosticswww.bracco.com
Статистическое ПО SPSSN/AIBMwww.ibm.com

Ссылки

  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).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

HER2Ki 67

Похожие статьи