Исследовательская статья

Визуализация с переносом амидов протона для дифференцировки глиом и менингиом, а также оценки инфильтрации опухолей

43 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/71626

⸱

11 августа 2026 г.

 ,  ,  ,  , 
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

В этой статье

Краткое содержание

В данном исследовании оценивается имидная протонная трансферная (APT) томография в сочетании с традиционной магнитно-резонансной томографией (МРТ) для различия менингиом от низко- и высокостепенных глиом, а также оценки характеристик визуализации, связанных с инфильтрацией опухоли, демонстрируя её потенциал для улучшения предоперационной классификации и предоставления информации на основе визуализации, которая может помочь в хирургическом планировании.

Аннотация

Отличие глиом от менингиом и оценка визуализационных особенностей, связанных с инфильтрацией глиомы, остаются сложными задачами при традиционной магнитно-резонансной томографии (МРТ). Визуализация с помощью амидного переноса протонов (APT), метод передачи насыщения химического обмена, позволяет выявлять изменения содержания белков и pH в тканях, предоставляя потенциальные функциональные представления о опухолях мозга. В этом ретроспективном исследовании рассматривались АПТ-визуализация в сочетании с традиционной МРТ у 105 пациентов с патологически подтверждёнными опухолями мозга (55 менингиом, 20 низкостепенных глиом [LGGs] и 30 высокостепенных глиом [HGG]). Средняя интенсивность сигнала, полученная по APT (APT среднее), а также соотношения аномальной площади APT к гиперинтенсивной области T2 (RAPT/T2) и к области контраста (RAPT/E) были измерены и сравнивались между группами. APTaverage был значительно выше по HGG (медиана 4,60%), чем у LGG (2,95%) и менингиомах (2,70%, P < 0,001). RAPT/T2 и RAPT/E также были заметно повышены в HGG. Для различия HGG от менингиом APTmean достиг отличных диагностических показателей (площадь под кривой [AUC] = 0,969) по сравнению с RAPT/E (0,836) и RAPT/T2 (0,800). Для различия LGG от менингиом RAPT/E (AUC = 0,781) и RAPT/T2 (AUC = 0,734) показали хорошую производительность, тогда каксреднее APT существенно не отличалось. Для оценки глиомы (HGG против LGG) APTmean показал AUC 0,916, что выше степени контрастного усиления (0,823). Эти результаты свидетельствуют о том, что APT-визуализация эффективно отличает менингиомы от глиом разных степеней и предоставляет ценную информацию на основе визуализации для определения степени инфильтрации опухоли. Сочетание соотношений APTmean и пространственной степени обеспечивает практический инструмент визуализации для улучшения предоперационной диагностики и поддержки хирургического планирования, особенно в сложных атипичных случаях.

Введение

Внутричерепные опухоли являются одними из самых распространённых заболеваний нервной системы. Их заболеваемость растёт во всём мире, представляя серьёзную угрозу для здоровьячеловека 1. В зависимости от гистопатологического происхождения внутричерепные опухоли можно классифицировать на две основные категории: первичные и вторичные (метастатические). Среди первичных внутричерепных опухолей менингиомы и глиома представляют собой два наиболее распространённых типа с совершенно разным происхождением и биологическимповедением 2. Глиома, происходящая из глиальных клеток, является самой распространённой злокачественной внутричерепной опухолью, характеризующейся инфильтративным ростом, плохо очерченными границами, высокой склонностью к рецидивам и плохимпрогнозом 3,4. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) классифицирует глиомы на степени I–IV на основе их злокачественности. Среди них высокостепенные глиомы (HGGs, ВОЗ III-IV степеней) являются высокоинвазивными и связаны с коротким периодом выживаемостипациентов — 5,6. В отличие от этого, менингиома возникает из арахноидальных колпачков. Подавляющее большинство из них доброкачественные (ВОЗ I степени), растут медленно и имеют чёткие границы с чёткой границей от окружающей мозговой ткани. После полной хирургической резекции у пациентов обычно положительный прогноз 7,8. Поэтому точная предоперационная дифференциация этих двух типов опухолей, а также оценка визуализационных особенностей, связанных с степенью инфильтрации глиомы, имеют критическое клиническое значение. Он необходим для разработки индивидуальных хирургических планов, определения безопасных границ резекции и, в конечном итоге, улучшения результатов лечения пациентов.

В настоящее время магнитно-резонансная томография (МРТ) стала широко используемым методом предоперационной диагностики и оценки внутричерепных опухолей благодаря своему превосходному разрешению мягких тканей, многопараметрическим возможностям визуализации и преимуществу неионизирующегозначения 9,10. Традиционные последовательности МРТ, такие как взвешенная T1-взвешенная визуализация (T1WI), T2-взвешенная визуализация (T2WI), восстановление инверсии с помощью жидкости (FLAIR) и контрастно-взвешенная T1-взвешенная визуализация (CE-T1WI), могут чётко выявить расположение, размер, морфологию, внутреннюю структуру опухоли и её связь с соседнимитканями 11,12. Типичные менингиомы проявляются на МРТ как хорошо очерченные внеосевые массы, проявляющие изо- или слегка гипоинтенсивные сигналы на T1WI, изо- или слегка гиперинтенсивные сигналы на T2WI, с значительным и однородным усилением после контраста, часто сопровождаемым «дуральным хвостовым знаком»13. В отличие от этого, высокостепенные глиомы (ГГГ) обычно проявляются в виде неправильной формы и плохо очерченных масс. Они часто окружены обширными перитухоловыми отёками, видимыми на последовательностях T2WI/FLAIR, и демонстрируют гетерогенное кольцовидное или гирляндоподобное усиление после контрастногоприменения 14,15.

Тем не менее, традиционная МРТ всё ещё сталкивается с многочисленными трудностями в клинической практике. Что касается дифференциальной диагностики, в некоторых случаях наблюдаются атипичные признаки. Например, некоторые HGG могут проявлять относительно чётко выраженную, однородно усиленную «псевдокапсулу», что затрудняет их отличие от менингиом. Напротив, некоторые высококлассные, клеточно-атипичные или анапластические менингиомы (ВОЗ II-III степени) из-за инвазивных паттернов роста могут радиологически имитироватьглиомы 16. Кроме того, традиционное МРТ имеет ограниченные возможности точно оценить предполагаемую степень инфильтрации глиомы. Гиперинтенсивная область, наблюдаемая на последовательностях T2WI/FLAIR, патологически подтверждена как смесь инфильтрации опухолевых клеток, вазогенного отёка и реактивного глиоза. Обычное МРТ не способно эффективно различать этикомпоненты 17. Аналогично, усиливающая область, визуализированная на CE-T1WI, в первую очередь представляет собой ядро опухоли с нарушенным гематоэнцефалическим барьером. Значительное количество пролиферативных опухолевых клеток уже проникло за пределы этой усиливающей области, в и иногда за пределами перитухолевой области T2 в нормально выглядящей паренхимемозга 18,19. Это несоответствие между радиологическими и патологическими границами является ключевым фактором высокого уровня рецидивов глиом после операции. В связи с этим существует острая клиническая потребность в новых инструментах молекулярной визуализации, которые могут более прямо и чувствительно отражать клеточность опухолей и метаболическую активность.

Амидная протонная томография (APT) — это новая техника молекулярно-магнитно-резонансной томографии. Он работает на основе механизма передачи насыщенности химического обмена (CEST) 20,21. Селективно насыщая амидные протоны (-NH) на основе подвижных белков и пептидов в тканях и перенося эту намагниченность окружающим молекулам воды, он косвенно обнаруживает изменения содержания белка в тканях и внутриклеточных/внеклеточныхpH 22,23. В микросреде опухоли злокачественные клетки обычно проявляют интенсивную пролиферативную активность, что приводит к значительному увеличению белковогоанаболизма 24. Одновременно усиленный гликолиз (эффект Варбурга) в тканях опухоли часто приводит к закислению внеклеточноймикросреды 25. Эти патофизиологические изменения обычно вызывают гиперинтенсивность сигналов АПТ при высокостепенных злокачественных опухолях. Кроме того, APT продемонстрировала потенциальную ценность для различия рецидива глиомы от радиационного некроза, предоставляя дополнительную информацию к традиционным МРТ и другим функциональным методамвизуализации 26. Это связано с тем, что рецидивирующая опухолевая ткань, характеризующаяся высокой клеточной плотностью и активным метаболизмом, демонстрирует высокий уровень сигналов APT. В отличие от этого, радиационный некроз, состоящий преимущественно из клеточного мусора и воспалительных реакций, характеризуется низким уровнем сигналов APT. Эти результаты подтверждены клиническими исследованиями, демонстрирующими превосходство АПТ над традиционным МРТ в отличии рецидивов опухоли от изменений, связанных слечением 27.

Однако современные исследования в основном сосредоточены на градации или дифференциации глиомы от других внутричерепных патологий, таких как метастазы илилимфома 28,29,30. Систематические исследования, специализирующиеся на полезность APT-визуализации для различия менингиом от глиом различной степени, особенно тех, что включают как низкостепенные, так и высокостепенные глиомы, остаются относительно ограниченными. Кроме того, может ли область аномалии сигнала APT служить суррогатным матером, который лучше коррелирует с степенью клеточной инфильтрации в глиомах, особенно высокостепенных глиомах (HGGs), требует дальнейшего глубокого изучения.

Клинически АПТ-визуализация может быть ценна для предоперационной дифференцировки ГГГ от менингиом и для оценки особенностей визуализации, связанных с инфильтрацией глиомы, особенно при условии, что обычные МРТ неоднозначны. Однако рутинная реализация сталкивается с практическими трудностями: длительное время приобретения увеличивает риск движения; Квантификация сигналов чувствительна к неоднородностям поля и алгоритмам постобработки, требуя стандартизированных протоколов; и метрики APT должны дополнять, а не заменять традиционное МРТ из-за возможного пересечения некоторых LGG и доброкачественных менингиом. Для внедрения мы рекомендуем начинать со сложных дел и постепенно интегрировать их в рутинную практику после установления местной экспертизы и обеспечения качества. В конечном итоге APT-визуализация предоставляет уникальную биологическую информацию, но лучше всего использовать её разумно в рамках мультипараметрической МРТ.

Предыдущие работы Чжана и др.31 предварительно изучали полезность APT-визуализации для различия менингиом от глиом, предлагая соотношения RAPT/T2 и RAPT/E как потенциальные маркеры инфильтрации опухоли. Однако это исследование было ограничено относительно небольшой выборкой (50 пациентов) и не систематически оценивало диагностические характеристики параметров APT по сравнению с традиционными признаками МРТ по всем клинически значимым парным различиям, используя комплексный анализ операционных характеристик ресивера (ROC). Кроме того, клинические последствия пространственных аномалий, определённых APT, для хирургического и лучевого планирования не были подробно рассмотрены. Исходя из этой причины, исследование направлено на ретроспективный анализ данных APT и традиционного МРТ у пациентов с патологически подтверждёнными менингиомами и глиомами разных степеней. Мы систематически сравниваем параметры APT между этими двумя типами опухоли, чтобы оценить диагностическую эффективность APT-визуализации для предоперационной дифференцировки менингиом от глиом. Параллельно, сравнивая пространственный масштаб области аномалии APT с областью гиперинтенсивности T2WI и усиления CE-T1WI, это исследование предварительно изучает потенциальную применимость APT-визуализации как радиологического инструмента для определения границы инфильтративного роста опухолей. Цель — предоставить клиницистам информацию, полученную на основе визуализации, которая может укрепить основу для хирургического планирования, хотя такие выводы ожидают патологической проверки.

Протокол

Этот протокол исследования соответствовал этическим принципам, изложенным в Хельсинкской декларации, и был утверждён этическим советом по этике Шэньчжэньского района Баоань Народной больницы Сунган (номер одобрения: IRB-YJ-2025-045). Учитывая ретроспективный дизайн, исследование включало только анализ архивных клинических и визуализационных данных. Вся информация, идентифицируемая пациентом, была строго анонимной.

Дизайн исследований и тематика

Это исследование является ретроспективным диагностическим анализом. Мы ретроспективно собрали клинические и визуализационные данные пациентов с опухолями мозга, поступивших в нейрохирургические онкологические отделения больницы Сунган в районе Баоань, Шэньчжэнь и Второй народной больнице Шэньчжэня с января 2024 по июнь 2025 года. У всех пациентов после операции были патологически подтверждённые диагнозы. В итоге было включено 105 пациентов, все из которых прошли как традиционные МРТ, так и APT-обследования перед операцией. Согласно классификации опухолей центральной нервной системы ВОЗ32 2021 года, пациенты были разделены на три группы: группа менингиомы — 55 случаев, патологически подтвержденных как степени I-II ВОЗ. Группа лёгкой степени глиомы (LGG): 20 случаев, патологически подтверждённых как ВОЗ степеней I–II. Группа HGG: 30 случаев, патологически подтверждённые как ВОЗ III-IV степени. Все пациенты проходили как традиционные МРТ, так и APT-обследования перед операцией. Детальная блок-схема исследования представлена на рисунке 1.

Критерии включения и исключения

Критерии включения включали: (1) пациенты, проходящие первичную хирургическую резекцию с окончательным гистопатологическим диагнозом менингиомы (степени ВОЗ I–II), ЛГГ (ВОЗ степени I–II) или ГГГ (степени III–IV ВОЗ); (2) завершение неконтрастной МРТ головы, контрастно-усиленного сканирования с T1 и APT-визуализации в течение недели до операции; (3) наличие полных данных визуализации с хорошим качеством изображения, без значительных артефактов, подходящих для диагностики и измерений; (4) наличие полных клинических данных и записей последующего наблюдения.

Критерии исключения включали: (1) пациенты, которые до операции проходили любую противоопухоловую терапию (например, лучевая терапия, химиотерапия, таргетная терапия или иммунотерапия); (2) пациентов с рецидивирующими опухолями мозга или наличием других поражений, занимающих внутричерепное пространство; (3) пациентов с противопоказаниями к МРТ; (4) изображения с артефактами серьёзного движения или артефактами восприимчивости, которые могут повлиять на последующий анализ данных; (5) патологическая диагностика типов опухолей центральной нервной системы, отличных от указанных выше.

Расчёт размера выборки

Это исследование было ретроспективным диагностическим анализом, и размер выборки в основном определялся всеми доступными случаями, соответствовавшими критериям включения в течение периода исследования. Чтобы оценить, достаточно ли текущий размер выборки для выявления статистически значимых различий в параметрах APT между группами, мы обратились к различиям в значениях сигнала APT между глиомами и менингиомами разного класса, описанными впредыдущей литературе 33. Установив α = 0,05 и статистическую степень 0,80, используя формулу сравнения среднего из двух выборок для оценки, мы определили, что требуется минимум 15 выборок на группу. На основе окончательного включения 105 пациентов (55 менингиом, 20 ЛГГ, 30 ГГГ), пост-хок анализ мощности показал, что способность обнаружить различия в среднем APT между тремя группами превышала 0,95 при текущем размере выборки. Это указывает на то, что размер выборки исследования был достаточным для статистического вывода.

Получение и постобработка изображений

Протокол МРТ-сканирования:

Все пациенты были сканированы с помощью магнитно-резонансного (МР) сканера со стандартной 8-канальной головкой 34. Последовательности сканирования и параметры были следующими:

Обычные последовательности: Аксиальное взвешенное T1 изображение (T1WI) проводилось с использованием трёхмерной последовательности градиентно-эхо-спойлера (3D T1-SPGR, время повторения/эхо [TR/TE] = 8,5/3,4 мс, угол переворота = 12°, толщина среза = 1,2 мм, межсрезный зазор = 0 мм, поле зрения [FOV] = 24 см × 24 см, матрица = 256 × 256). Аксиальное взвешенное T2 изображение (T2WI) было получено с быстрой спин-эхо-последовательностью (TR/TE = 4 500/102 мс, толщина среза = 5 мм, межсрезный разрыв = 1,5 мм, FOV = 24 см × 24 см, матрица = 384 × 224). Были получены изображения восстановления инверсии с ослабленной жидкостью (FLAIR) при длительности повторения/эхо/времени инверсии (TR/TE/TI) = 9 000/120/2 250 мс.

Контрастно-усиленное сканирование: После внутривенного болюса гадопентетатного димеглумина в стандартной дозе 0,1 ммоль/кг массы тела и расходе 2 мл/с, затем 20 мл физиологического раствора, аксиального, сагиттального и коронального контрастного усиления T1WI были получены с использованием тех же параметров, что и предконтрастная 3D последовательность T1-SPGR.

Последовательность APT-визуализации: APT-визуализация проводилась с использованием двумерной градиентно-эхо-импульсной последовательности со следующими параметрами: TR/TE = 3 000/3,5 мс, толщина среза = 5 мм, FOV = 24 см × 24 см, матрица = 128 × 128, количество возбуждений = 2, общее время набора 4 минуты 32 с. Импульс насыщения непрерывных волн длительностью 2 с мощностью (B₁) 2 мкТ подался при частотных смещениях от −6 до +6 частей на миллион (ppm) (с шагами 0,5 ppm), включая резонансную частоту воды при 0 ppm. Под основным магнитным полем (B₀) импульс насыщения специально применялся на частоте резонанса в нижнем полю +3,5 ppm относительно резонанса протона воды (0 ppm), что соответствует скорости химического обмена амидного протона. До получения APT неоднородность B₀ корректировалась с помощью метода сдвига насыщения воды (WASSR) с параметрами насыщения, идентичными основному APT-сканированию, но с уменьшенной амплитудой B₁ 0,5 мкТ. После сканирования встроенное программное обеспечение сканера автоматически генерировались с использованием APT-взвешенных изображений и асимметрии коэффициента намагничивания (MTRasym) при 3,5 ppm, вычисляя асимметрию коэффициента намагниченности: MTRasym(3,5 ppm) = [S(−3,5 ppm) − S(+3,5 ppm)] / S(0 ppm), где S(Δω) представляет интенсивность сигнала с импульсом насыщения, приложенным при смещении указанной частоты Δω относительно резонанса воды. Положительное значение MTRasym при 3,5 ppm в первую очередь отражает эффект переноса амидного протона, поскольку намагниченность (MT) и ядерные эффекты Оверхаузера примерно симметричны относительно водного резонанса и, следовательно, компенсируются расчётом асимметрии.

Анализ изображений:

Все данные визуализации были независимо проанализированы двумя нейрорадиологами с более чем 5-летним опытом использования программного обеспечения для просмотра изображений. Разграничение региона интереса (ROI) проводилось по следующим стандартизированным процедурам:

Твердая область опухоли: на контрастных изображениях T1WI ROI вручную проводился вдоль усиливающегося края опухоли, тщательно избегая некротических, кистозных и перитухоловых отёков. ROI был рассчитан так, чтобы охватить весь компонент твёрдого усиления на срезе с максимальным диаметром опухоли.

Гиперинтенсивная область T2: На изображениях T2WI был вручную составлен ROI, охватывающий всю гиперинтенсивную область, включая опухоль и окружающий перитухольный отёк. Граница определялась как видимая граница, где гиперинтенсивность встречается с нормально выглядящей паренхимой мозга.

APT Аномальная область сигнала: На картах MTRasym с APT-взвешенными картами, используя противоположно нормально выглядящее белое вещество в качестве ориентира, ROI был ручно составлен для включения всех областей с интенсивностью сигнала выше среднего сигнала эталонной нормальной ткани плюс 2 стандартных отклонения. Этот пороговый подход применялся к тому же срезу, что и максимальный диаметр опухоли. Контралатеральный эталонный ROI был размещён в полуовальном центре в зеркальной точке от опухоли, с площадью примерно 100мм 2.

Для согласованности каждый ROI измерялся три раза на последовательных срезах с центром максимального диаметра опухоли, и среднее значение фиксировалось для анализа. Все оценки ROI проводились независимо двумя рецензентами, и любые расхождения разрешались консенсусом. Согласование между наблюдателями оценивалось с использованием коэффициента корреляции внутриклассов (ICC), при этом ICC > 0,80 указывал на отличное согласие.

Были измерены и рассчитаны следующие параметры:

Средняя интенсивность сигнала APT (APT): среднее значение MTRasym при 3,5 ppm в пределах ROI солидной области опухоли.

Расчёт регионального коэффициента:

RAPT/T2: Отношение площади аномального сигнала APT к площади гиперинтенсивной области T2WI (RAPT / RT2).

RAPT/E: Отношение площади области аномального сигнала APT к площади области контраста T1WI (RAPT / RE).

Клинические показатели исхода

Основными показателями оценки в этом исследовании были параметры визуализации и их диагностическая эффективность, а не терапевтические клинические результаты. Результаты первичной визуализации:средние значения APT для каждой группы (менингиома, LGGs, HGG), а также соотношения RAPT/T2 и RAPT/E для групп LGG и HGG.

Статистический анализ

Непрерывные переменные проверялись на нормальность с помощью теста Шапиро-Вилка. Обычно распределённые данные представлены как среднее ± стандартное отклонение (SD) и сравниваются с односторонним анализом дисперсии (ANOVA) (пост-хок Бонферрони). Ненормальные и порядковые данные представлены как M (Q₁, Q₃) и сравниваются с помощью теста Крускаля-Уоллиса H (тест Данна с коррекцией Бонферрони). Категориальные данные представлены как n (%) и сравниваются с помощью хи-квадрата или точного теста Фишера. Для оценки диагностической эффективности были нанесены ROC-кривые. Все испытания были двусторонними; P < 0,05 считался значимым.

Результаты

Исходные и клинические характеристики

Значительные различия наблюдались между тремя группами пациентов по возрасту, показателю эффективности Карнофского (KPS), начальным симптомам и оценке ВОЗ (P < 0,001). Пациенты в группе HGG были пожилыми, имели более низкие показатели KPS и чаще обращались с фокальных неврологических дефицитов в качестве начального симптома. В отличие от этого, пациенты в группе LGG преимущественно имели судороги как первоначальный симптом. Значимых различий между тремя группами по полу, индексу массы тела (ИМТ) или расположению опухоли (лобная, височная, теменная, затылочная доля) не обнаружено (P > 0,05) (Таблица 1).

Объем опухоли и параметры, связанные с АПТ, на МРТ

В таблице 2 представлены результаты сравнения объёма объёма опухоли с традиционным МРТ и параметров, связанных с АПТ, среди трёх групп пациентов. Степень усиления контраста показала значительные различия между группами (P < 0,001): группа менингиомы демонстрировала наивысшую степень усиления, а группа LGG — самую низкую. Статистически значимых различий между тремя группами не было выявлено в областях гиперинтенсивности T2 (RT2), области контраста (RE) или аномального сигнального региона APT (RAPT) (P > 0.05), что свидетельствует о сопоставимом общих объёмах опухолей, определённых визуализацией в разных группах.

Однако параметры, связанные с APT, показали значимые межгрупповые различия (P < 0,001). Средняя интенсивность сигнала APT (среднее APT) была самой высокой в группе HGG (медиана 4,60%), значительно превышая как группу LGG (2,95%), так и группу менингиомы (2,70%). Кроме того, соотношение аномальной области APT к области гиперинтенсивности T2 (RAPT/T2) и к области усиления контраста (RAPT/E) также было значительно выше в группе HGG по сравнению с двумя другими группами.

Парные сравнения параметров, связанных с APT, среди менингиом, LGG и HGG

В таблице 3 представлены дополнительные парные сравнения параметров, связанных с APT, между тремя группами. Результаты следующие: Группа менингиомы против группы LGG: Значимые различия были обнаружены в степени усиления, RAPT/T2 и RAPT/E (P < 0,001), тогда как статистически значимой разницы в APTmean не выявлено (P = 0,241). Группа менингиомы против группы HGG: Значимые различия наблюдались в APTmean, RAPT/T2 и RAPT/E (P < 0,001), при этом степень улучшения не показала значимой разницы (P = 0,160). Группа LGG против группы HGG: Наблюдались значимые различия в степени усиления и среднем APT (P<0,001), тогда как RAPT/T2 и RAPT/E не показали статистически значимой разницы (P > 0,05). Эти данные свидетельствуют о том, что APTmean ценен для различия HGG от менингиом и для дифференцирования степеней глиом. Напротив, RAPT/T2 и RAPT/E демонстрируют большую дискриминационную ценность при различии LGG от менингиом.

Параметры, связанные с APT, для дифференцирования менингиом и LGG

Результаты теста Данна показали статистически значимые различия между LGG и менингиомами по степени усиления (P < 0,001), RAPT/T2 (P < 0,001) и значениях RAPT/E (P < 0,001). Однако разница в среднем APT была незначительной (P > 0,05). Поэтому степень усиления, RAPT/T2 и RAPT/E могут помочь различать LGG и менингиомы. Степень усиления была значительно сильнее у менингиом, чем у LGG, а изменения, наблюдаемые на APT-изображениях из-за LGG, были более выражены, чем при менингиомах. Однако, посколькусредние значения APT для LGG были близки к значениям для менингиом, этот параметр не подходит для дифференциальной диагностики в данном контексте.

Анализ кривой ROC показал, что при дифференцировании менингиом от LGG степень усиления, отношение RAPT/E и отношение RAPT/T2 имели значимую диагностическую ценность (все P < 0,001). Степень усиления дала наибольшую область под кривой (AUC) — 0,926 (95% доверительный интервал [CI]: 0,842–0,974), что демонстрирует отличную диагностическую эффективность. AUC для RAPT/E и RAPT/T2 составляли 0,781 (95% ДИ: 0,670–0,868) и 0,734 (95% ДИ: 0,619–0,829) соответственно, что свидетельствует об их хорошей диагностической эффективности при различии этих двух типов опухолей. Примечательно, что APTmean не показал значимой разницы между двумя группами (P > 0,05), поэтому не подходит для различия менингиом от LGG. Эти результаты изложены в таблице 4 и рисунке 2.

Параметры, связанные с APT, для дифференцирования менингиом и HGG

Результаты теста Данна показали статистически значимые различия между HGG и менингиомами в значениях APTmean (P < 0,001), RAPT/E (P < 0,001) и RAPT/T2 (P < 0,001). Однако степень усиления не показала статистической значимости (P > 0,05). Это говорит о том, что APTmean, RAPT/E и RAPT/T2 могут помочь отличить HGG от менингиом. Средний показатель APT по HGG был значительно выше, чем у менингиом, а степень отклонений на APT-изображениях, связанных с HGG, была более выраженной, чем у менингиом. Поскольку степень усиления как для менингиом, так и для HGG обычно умеренная или выраженная, этот параметр не различал эти два объекта в данной когорте.

При различии менингиом от HGG APTmean, RAPT/E и RAPT/T2 показали отличную диагностическую эффективность (все P < 0,001). Среди них APTaverage достиг наивысшего AUC 0,969 (95% ДИ: 0,906–0,994), что указывает на очень высокую дискриминационную способность. AUC для RAPT/E и RAPT/T2 составляли 0,836 (95% ДИ: 0,740–0,908) и 0,800 (95% ДИ: 0,699–0,879) соответственно, что дополнительно подтверждает клиническую значимость АПТ-визуализации для различия этих двух типов опухолей. В отличие от этого, степень усиления не показала значимой разницы между двумя группами (P > 0,05) и не имела диагностической полезности для этого различия. Эти результаты изложены в таблице 5 и рисунке 3.

Параметры, связанные с APT, для дифференцирования LGG и HGG

Результаты теста Данна показали, что степень усиления и среднее APT значительно различались между LGG и HGG (P < 0,001). Однако RAPT/E и RAPT/T2 не показали статистической значимости (P > 0,05). Это говорит о том, что APTmean и степень усиления более эффективны для различия HGG от LGG. HGG обычно демонстрируют более высокий уровень усиления и более высокий APTmean по сравнению с LGG.

При различии LGG и HGG как степень усиления, так и APTmean продемонстрировали значительную диагностическую эффективность (обе P < 0,001). APTaverage достиг AUC 0,916 (95% ДИ: 0,802–0,976), что превосходит степень улучшения (AUC = 0,823, 95% ДИ: 0,689–0,917). Это указывает на то, что APTmean обеспечил более высокую диагностическую точность для оценки глиомы в этой когорте. В отличие от этого, RAPT/E и RAPT/T2 не показали значимой разницы между двумя группами (P > 0,05) и не имели диагностической ценности для оценки в этой когорте. Эти результаты приведены в таблице 6 и рисунке 4.

Доступность данных

Исходные данные, поддерживающие это исследование, были представлены в качестве дополнительных документов.

figure-results-1
Рисунок 1: Рабочий процесс выбора пациентов и анализа визуализации. Сокращения: APT = перенос амидных протонов; ROI = область интереса; ROC = рабочая характеристика приёмника; T2WI = T2-взвешенная визуализация; CE-T1WI = контрастно-взвешенная T1-взвешенная визуализация; RAPT = аномальная зона сигнала APT; RAPT/T2 = отношение аномальной области APT к гиперинтенсивной области T2; RAPT/E = отношение аномальной площади APT к увеличенной площади. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

figure-results-2
Рисунок 2: Различие между менингиомами и низкой степенью глиом .Анализ кривой операционной характеристики приёмника для дифференцирования менингиом и LGG. Сокращения: APT = перенос амидных протонов; LGG = глиома низкой степени; RAPT = аномальная зона сигнала APT; RAPT/T2 = отношение аномальной области APT к гиперинтенсивной области T2; RAPT/E = отношение аномальной площади APT к увеличенной площади. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

figure-results-3
Рисунок 3: Дифференциация менингиом и высокостепенных глиом .Анализ кривой рабочей характеристики приёмника для различия менингиом от HGG. Сокращения: APT = перенос амидного протона; HGG = высокостепенная глиома; RAPT = аномальная зона сигнала APT; RAPT/T2 = отношение аномальной области APT к гиперинтенсивной области T2; RAPT/E = отношение аномальной площади APT к увеличенной площади; APTmean = средняя интенсивность сигнала передачи амида протона. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

figure-results-4
Рисунок 4: Различие между глиомами низкой степени и глиомами высокой степени. Анализ кривой рабочей характеристики приёмника для дифференцирования LGG и HGG. Сокращения: APT = перенос амидных протонов; LGG = глиома низкой степени; HGG = высокостепенная глиома; APTmean = средняя интенсивность сигнала передачи амида протона. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

ХарактеристикиГруппа менингиомы (n=55)Группа LGG (n=20)Группа HGG (n=30)СтатистикаP
Возраст (годы)54.65±8.2141.50±10.4958.17±9.75F=21.595<0.001
Пол (n, %)
мужчина17 (30.91)10 (50.00)13 (43.33)χ²=2.7550.252
женский38 (69.09)10 (50.00)17 (56.67)
ИМТ (кг/м 2)24.26±3.1823.59±2.8724:35±3:25F=0.4120.664
Расположение опухоли, n (%)
Лобная доля19 (34.55)8 (40.00)12 (40.00)-0.978
Височная доля13 (23.64)6 (30.00)8 (26.67)
Теменная доля13 (23.64)4 (20.00)6 (20.00)
Затылочная доля10 (18.18)2 (10.00)4 (13.33)
Балл 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
Начальные симптомы, n (%)
Головная боль23 (41.82)6 (30.00)10 (33.33)-<0.001
Эпилепсия14 (25.45)12 (60.00)4 (13.33)
Фокальный неврологический дефицит10 (18.18)2 (10.00)16 (53.33)
Прочее8 (14.55)0 (0.00)0 (0.00)
Оценка ВОЗ, n (%)
Степень I36 (65.45)16 (80.00)0 (0.00)-<0.001
Класс II19 (34.55)4 (20.00)0 (0.00)
Класс III0 (0.00)0 (0.00)16 (53.33)
IV класс0 (0.00)0 (0.00)14 (46.67)

Таблица 1: Исходный уровень пациента и клинические характеристики. Примечание: F = ANOVA; # = Тест Крускал-Уоллис; χ2 = тест хи-квадрата; - = Точный тест Фишера. Сокращения: ИМТ = индекс массы тела; KPS = Статус выступлений Карнофски; ВОЗ = Всемирная организация здравоохранения; LGG = глиома низкой степени; HGG = глиома высокой степени.

ПеременныеГруппа менингиомы (n=55)Группа LGG (n=20)Группа HGG (n=30)СтатистикаP
Информация о MR
Улучшение4.00 (3.00, 4.00)2.00 (2.00, 3.00)3.00 (3.00, 4.00)38.199#<0.001
Диапазон опухоли МРТ (мм2)
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
Параметры APT
Среднее 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

Таблица 2: Сравнение объёма опухоли МРТ и параметров, связанных с APT, у пациентов с глиомой и менингиомой, M (Q₁, Q₃). Примечание: # = тест Крускал-Уоллис. Сокращения: МРТ = магнитно-резонансная томография; APT = перенос протонов амида; RT2 = гиперинтенсивная область T2; RE = расширенная площадь; RAPT = аномальная зона сигнала APT; APTmean = средняя интенсивность сигнала передачи амидного протона; RAPT/T2 = отношение аномальной области APT к гиперинтенсивной области T2; RAPT/E = отношение аномальной площади APT к увеличенной площади.

ПеременныеГруппа менингиомы против группы LGGГруппа менингиомы против группы HGGГруппа LGG против группы HGG
УлучшениеZ=7.329P<0.001Z=1.933P=0,160Z=8.102P<0.001
Среднее 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

Таблица 3: Парные сравнения параметров, связанных с APT, среди менингиом, низкостепенных глиом и высокостепенных глиом .Сокращения: APT = перенос амидных протонов; LGG = глиома низкой степени; HGG = высокостепенная глиома; APTmean = средняя интенсивность сигнала передачи амидного протона; RAPT/T2 = отношение аномальной области APT к гиперинтенсивной области T2; RAPT/E = отношение аномальной площади APT к увеличенной площади.

ПоказателиAUCSE95% ДИZP
Улучшение0.9260.0280.842-0.97415.365<0.001
RAPT/T20.7340.0710.619-0.8293.284<0.001
RAPT/E0.7810.0530.670-0.8685.287<0.001

Таблица 4: AUC различных индикаторов для дифференцировки менингиом и LGG. Сокращения: LGG = глиома низкой степени; APT = перенос протонов амида; AUC = площадь под кривой; SE = стандартная ошибка; CI = доверительный интервал; RAPT/T2 = отношение аномальной области APT к гиперинтенсивной области T2; RAPT/E = отношение аномальной площади APT к увеличенной площади.

ПоказателиAUCSE95% ДИZP
Среднее 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

Таблица 5: AUC различных индикаторов для дифференцировки менингиом и HGGs. Сокращения: HGG = глиома высокой степени; APT = перенос протонов амида; AUC = площадь под кривой; SE = стандартная ошибка; CI = доверительный интервал; RAPT/T2 = отношение аномальной области APT к гиперинтенсивной области T2; RAPT/E = отношение аномальной площади APT к увеличенной площади.

ПоказателиAUCSE95% ДИZP
Улучшение0.8230.0550.689-0.9175.851<0.001
Среднее APT0.9160.0530.802-0.9767.909<0.001

Таблица 6: AUC различных индикаторов для различия LGG и HGG. Сокращения: LGG = глиома низкой степени; HGG = высокостепенная глиома; APTmean = средняя интенсивность сигнала передачи амидного протона; AUC = площадь под кривой; SE = стандартная ошибка; CI = доверительный интервал.

Обсуждение

Точное различие между глиомами и менингиомами до операции и точное определение предполагаемых границ инфильтрации опухолей на визуализации создают ключевые задачи в нейроонкологии, напрямую влияя на стратегии лечения и конечный прогноз пациентов. Это исследование, основанное на APT — новейшей методе молекулярно-магнитного резонанса, систематически оценивало её прикладную ценность для различия глиом различных степеней от менингиом. Кроме того, введя параметр пространственного коэффициента распространения, мы тщательно изучили и оценили характеристики визуализации, связанные с инвазивностью опухоли. Результаты подтверждают, что APT-визуализация, использующая уникальный механизм биохимического контраста, имеет потенциал в качестве дополнения к традиционной МРТ в дифференциальной диагностике, особенно для различия HGGs, при этомего среднее APT по параметрам сигнальной интенсивности показывает отличную эффективность. Что ещё важнее, это исследование показало, что количественная оценка разницы между пространственным масштабом аномального сигнала APT и степенью поражения, наблюдаемой на обычной МРТ — а именно соотношениями RAPT/T2 и RAPT/E — может эффективно решить клиническую сложность различения LGG от менингиом. Этот подход также предоставляет перспективный новый метод визуализации для неинвазивной оценки предполагаемой степени инфильтрации глиомы.

Одним из ключевых выводов этого исследования является потенциальная полезность средней интенсивности сигнала APT (APT среднего) как биомаркера злокачественной опухоли, особенно для различия HGG от LGG и менингиом. Данные этого исследования показывают, что средние значения APT HGG значительно выше, чем у двух других групп. При различии между HGG и менингиомами AUC был отличным — 0,969. Кроме того, он проявил высокую диагностическую эффективность при различии высокостепенных и низкостепенных глиом, с AUC 0,916. Эта значительная разница в сигнале глубоко укоренена в патофизиологической основе опухолей. Технология APT обнаруживает химический обмен между амидными протонами на подвижных белках/полипептидных позвоночниках и водными протонами внутри тканей, при этом интенсивность сигнала напрямую связана с концентрацией этих макромолекул и pH микросредытканей 35. Гистологические характеристики ГГГ включают высокую клеточную плотность, значительную атипию и активную митотическую активность, которые связаны с аномально интенсивным синтезом белков и катаболизмом, приводящим к заметному расширению внутриклеточного пула свободно подвижных белкови полипептидов 36. Одновременно, чтобы удовлетворить энергетические потребности при быстром распространении, HGG часто демонстрируют интенсивный аэробный гликолиз, известный как эффект Варбурга, вырабатывая и накапливая значительные количества кислых метаболитов, таких как молочная кислота, тем самым значительно закисляя микроокружение опухоли. Как повышенное содержание белка, так и снижение pH вместе усиливают перенос насыщения амид-протонов, что в конечном итоге проявляется как характерный высокий сигнал на изображенияхAPT 37. В отличие от этого, хотя некоторые подтипы менингиом могут быть высококлеточными, подавляющее большинство из них — доброкачественные или низкостепенные злокачественные опухоли, с уровнями пролиферации значительно ниже, чем у HGG, а уровень метаболизма белка и изменения pH микросреды относительно умеренны. LGG также обладают определённой пролиферативной активностью, но их степень злокачественности и метаболической интенсивности нельзя сравнить сHGGs 38. В обычном МРТ как менингиомы, так и HGG могут проявлять значительное улучшение. Однако APTmean может различать их с метаболической точки зрения, компенсируя ограничения структурной визуализации. Кроме того, АПТ-визуализация может напрямую отражать микроскопические изменения в метаболизме опухолей и более чувствительно фиксировать области, указывающие на раннюю инфильтрацию и метаболические нарушения, чем обычное МРТ. Повышенный APTmean в HGG связан не только с солидной опухольной областью, но и может указывать на микроскопическую клеточную активность в перитухолевой зоне отёка, что радиологически указывает на инфильтрацию, хотя это ещё предстоит подтвердить гистопатологией.

Это исследование выявило ограничения использования исключительно на значениях APTmean для различия LGG и менингиом, и решило эту проблему с помощью параметров пространственного отношения RAPT/T2 и RAPT/E. Результаты не выявили значимой разницы в значениях APTmean между LGG и менингиомами, что может отражать определённое пересечение активности клеточной пролиферации и содержания белка между ними. Однако, когда аналитическое измерение сместилось с интенсивности сигнала на пространственное распределение, возникла чёткая закономерность дифференцировки. Соотношения RAPT/T2 и RAPT/E были значительно выше в LGG, чем у менингиом, что свидетельствует о относительно высокой диагностической эффективности с AUC соответственно 0,734 и 0,781. Самой фундаментальной биологической характеристикой глиом, независимо от их степени, является их диффузный, инфильтративный паттерн роста. Опухолевые клетки могут активно отделяться от основной опухолевой массы и мигрировать по анатомическим структурам, таким как нервные волокна и периваскулярные пространства, проникая в окружающую, казалось бы, нормальную паренхимумозга 39,40. Эти микроскопические очаги клеточного распространения часто выходят за пределы отёков, определяемых традиционными МРТ (T2-взвешенные или FLAIR последовательности) и гораздо шире, чем области нарушения гематоэнцефалического барьера, видимые на контрастно-усиленных сканированиях. Благодаря высокой чувствительности к плотности клеток и метаболическому состоянию, АПТ-визуализация может обнаруживать области с изменениями сигнала, которые радиологически указывают на агрегации опухолевых клеток на ранних стадиях инфильтрации, прежде чем они образуют макроскопические поражения или вызовут значительные отёки. Это приводит к значительно большей площади аномального сигнала на изображениях APT (RAPT) по сравнению с опухоли, определяемой традиционным МРТ (RT2 или RE). В отличие от этого, менингиомы обычно демонстрируют обширный рост, чётко выраженный край, с чёткой границей между тканью опухоли и нормальным мозгом. В результате степень их метаболических аномалии (RAPT) в значительной степени совпадает со структурными или усиленными границами, наблюдаемыми на традиционной МРТ, что приводит к тому, что соотношения RAPT/T2 и RAPT/E приближаются к 100%41. Этот показатель количественного анализа, основанный на различиях в паттернах роста, эффективно различает LGG от радиологически схожих менингиом, предлагая инновационный диагностический инструмент для клинической практики.

Традиционная МРТ, особенно FLAIR, уже предоставляет ценную информацию о глиоме. Знак несоответствия T2/FLAIR является высокоспецифическим маркером для изоцитратдегидрогеназы (IDH)-мутанта, 1p/19q-коудаленной астроцитомы, способствующий предоперационному подтипированию и оценке42. FLAIR также определяет перитухоловую гиперинтенсивную зону, которая, хотя и неспецифична, отражает смесь отёка, инфильтрации иглиоза 43. В сочетании с APT-визуализацией FLAIR помогает контекстуализировать пространственное несоответствие между аномалиями APT и традиционной гиперинтенсивностью T2, улучшая радиологическое вывод инфильтрации за пределами усиливающегосяядра 44.

Помимо МРТ, другие методы предоставляют дополнительную диагностическую информацию. Компьютерная томография (КТ) ценна для обнаружения внутриопухолевой кальцификации — более распространённой при менингиомах и олигодендроглиомах, редко встречается при ГГГ — что может помочь при неопределенномМРТ 45. КТ-перфузия измеряет объём мозговой крови (CBV): менингиомы обычно демонстрируют заметно повышенный CBV, тогда как глиомы демонстрируют разные закономерности, хотя перекрытие гиперваскулярных HGG и менингиом ограничивает их самостоятельнуюполезность 46. 11Позитронно-эмиссионная томография C-метионина (11C-MET) отслеживает транспорт аминокислот и синтез белка, эффективно различая глиомы от менингиом; важно отметить, что он часто выявляет аномальное поглощение за пределами контрастных или T2/FLAIR областей, аналогично нашим пространственным соотношениям на основеAPT 47. Интеграция APT с кальцификацией КТ, перфузией КТ и 11C-MET PET может синергетически повысить точность диагностики и планирование лечения. Однако при выборе оптимальной стратегии визуализации для отдельных пациентов необходимо тщательно взвесить практические факторы, такие как радиационное воздействие, стоимость, доступность и время обследования.

Основываясь на выводах, что АПТ-визуализация может обнаруживать сигналы, связанные с опухолью, за пределами традиционного МРТ, визуализация и количественная оценка этих сигналов могут быть клинически значимыми. Во-первых, при хирургическом планировании хирурги теоретически могут использовать аномальные сигнальные области, определённые APT, в качестве дополнительной информации наряду с контрастирующими поражениями и гиперинтенсивными зонами T2 при выборе хирургических целей, что концептуально соответствует «супрамаргинальной резекции». Однако важно подчеркнуть, что это радиологическая гипотеза. Фактическое присутствие опухолевых клеток в областях с высоким содержанием APT требует валидации с помощью стереотаксической биопсии с использованием изображения. Без такой патологической корреляции поля, определённые APT, следует рассматривать как дополнительную информацию для визуализации, а не как подтверждённые границы опухоли. Эта стратегия резекции под руководством визуализации теоретически может более основательно исключить микроскопическое остаточное заболевание, если сигнал APT действительно соответствует инфильтрации опухоли, тем самым возможно снижая частоту послеоперационных рецидивов и продлевая выживаемость пациентов без прогрессирования и общую выживаемость. Во-вторых, при разработке планов радиотерапии биологический объем опухоли (BTV), определённый APT, может служить дополнительной информацией для определения объёма опухоли/клинического целевого объёма (GTV/CTV) на основе традиционной анатомической визуализации. Если это будет подтверждено, это позволит планировать радиацию для более эффективного учёта зон с потенциалом пролиферации, сохраняя окружающую нормальную ткань мозга. В-третьих, для стереотаксической биопсии неусилляющих глиом APT-визуализация может помочь направить биопсию в области с наивысшими значениями сигнала. Это может увеличить вероятность получения диагностически ценных тканей и снизить патологическую недооценку из-за ошибки выборки.

Исследование Сарторетти и др.48 показало, что интеграция APT-визуализации с радиомикой и алгоритмами машинного обучения позволяет дополнительно извлечь её глубокую информационную ценность, достигая высокоточной дифференцировки между HGG, LGG и метастазами. Их многослойная модель перцептрона достигла AUC 0,836 при различии первичных глиом от метастазов. Это свидетельствует о том, что APT-визуализация служит не только независимым биомаркером, но и обладает потенциалом в своих высокомерных функциях визуализации в сочетании с моделями искусственного интеллекта в будущем, чтобы создать мощные интеллектуальные диагностические инструменты, способные автоматически сегментировать опухоли, выявлять предполагаемые границы инфильтрации и предсказывать молекулярные подтипы, открывая тем самым новые возможности для точной диагностики и лечения нейроонкологии. Опираясь на эту основу, настоящее исследование ещё больше углубляет и расширяет клинические возможности применения APT-визуализации. Наши исследования не только сосредоточены на различии типов опухолей, но и на оценке характеристик визуализации, связанных с степенью инфильтрации опухоли. Предлагая соотношения RAPT/T2 и RAPT/E, мы предоставляем визуализацию, которая может подтвердить неинвазивное вывод границ инфильтрации глиомы. Кроме того, в этом исследовании были выбраны менингиомы — опухоли, часто ошибочно принимаемые за глиомы на обычном МРТ, особенно в атипичных случаях — в контрольную группу, что напрямую решает более сложную клиническую дифференциальную диагностическую проблему. Что касается интерпретации параметров, параметры APTmean и пространственного отношения, используемые в этом исследовании, имеют более чёткие патофизиологические корреляты, что облегчает их понимание и применение в клинической практике по сравнению с радиомическими признаками высшего порядка. Таким образом, это исследование не только подтверждает ценность АПТ в комплексной дифференциальной диагностике, но и способствует его преобразованию из диагностического инструмента в инструмент, способный поддерживать планирование хирургических и лучевых методов терапии.

Успешная реализация APT зависит от нескольких критически важных для протокола шагов. Во-первых, коррекция B₀ через WASSR (как описано в разделе «Протоколы») является необходимой; опускание его может привести к ложным повышениям MTRasym на уровне 1,5–2,0%. Для центров без WASSR альтернативное отображение поля менее точно, но приемлемо. Во-вторых, артефакты движения во время ~4,5-минутного захвата — самая распространённая ловушка; мы рекомендуем иммобилизационные площадки и, если движение заметно на картах MTRasym, немедленное повторение последовательности. В-третьих, согласованность ROI зависит от оператора — наш порог 2-SD (противоположное нормальное среднее белого вещества + 2SD) обеспечил отличное согласование между наблюдателями (ICC > 0,80), и мы рекомендуем провести начальное обучение по 10 пилотным случаям для калибровки выбора порога на разных платформах сканеров. Для клинического применения время сканирования ~4,5 минуты приемлемо в большинстве нейроонкологических протоколов; Мы предлагаем поэтапный подход — начиная со сложных нетипичных случаев — чтобы развивать местную экспертизу, не нарушая рутинный рабочий процесс. Важно, что эти процедурные решения напрямую лежат в основе наших результатов: стандартизированные параметры насыщения (2 с, B₁ = 2 мкТ) обеспечивали согласованные измерения MTRasym в разных группах, порог 2-SD делал RAPT/T2 и RAPT/E стабильными при различных размерах опухолей, а консенсусное считывание устраняло индивидуальную ошибку читателей. Таким образом, методологическая строгость, описанная в нашем Протоколе, не просто формальна, но и функционально необходима для наблюдаемой диагностической эффективности.

Следует признать ряд ограничений этого исследования. Во-первых, это было ретроспективное одноцентровое исследование с относительно ограниченным общим размером выборки, и примечательно, что размеры подгрупп были дисбалансированы (менингиома, n = 55; LGG, n = 20; HGG, n = 30). Небольшое количество случаев LGG могло снизить статистическую мощь для некоторых парных сравнений и ограничить обобщимость наших результатов. Во-вторых, наши анализы ROC были получены из той же когорты, что и для разработки модели, без независимой внутренней или внешней валидационной когорты. Известно, что этот подход может потенциально переоценивать диагностические показатели; поэтому наши сообщаемые значения AUC требуют осторожной интерпретации и должны быть подтверждены в будущих проспективных многоцентровых исследованиях с независимыми тестовыми наборами. В-третьих, мы не проводили многопеременный регрессионный анализ для корректировки потенциальных факторов смешивания (например, возраст, размер опухоли, расположение или объем периопухольного отёка), поскольку такие корректировки были статистически нестабильны при ограниченном размере выборки на подгруппу. Будущие крупномасштабные исследования должны включать эти ковариаты для оценки независимого вклада параметров APT. В-четвёртых, наши сравнения с ROC были исследовательскими и не подвергались коррекции для множественных тестов; Поэтому эти результаты следует рассматривать как предварительные и генерирующие гипотезы, а не подтверждающие. В-пятых, хотя наши результаты визуализации указывают на инфильтрацию опухоли за пределами обычных МРТ, нам отсутствует гистопатологическое подтверждение от стереотаксической биопсии с изображением. Фактическая связь между аномалиями сигнала APT и истинной инфильтрацией опухолевых клеток остаётся подтверждена. Наконец, методы APT-визуализации всё ещё развиваются, и вариации в интенсивности поля, платформах сканеров и алгоритмах постобработки могут влиять на воспроизводимость измерений; Техническая стандартизация необходима перед широким клиническим внедрением. Несмотря на эти ограничения, наше исследование служит основой для будущих исследований, объединяющих APT-визуализацию с радиомикой и искусственным интеллектом для дальнейшего улучшения предоперационной характеристики опухолей и хирургическогопланирования 49.

В заключение, многопараметрическая стратегия APT-визуализации, предложенная в этом исследовании — интегрирующая интенсивность сигнала APTmean с пространственными соотношениями пространственных пространств (RAPT/T2 и RAPT/E) — предоставляет дополнительную рамку визуализации для предоперационной дифференцировки глиом от менингиом и предоставляет информацию, полученную на основе визуализации, которая может служить радиологическим ориентиром для определения степени инфильтрации глиомы. Наши результаты свидетельствуют о том, что этот комбинированный подход повышает диагностические показатели за пределами традиционного МРТ, особенно для различия HGG от менингиом и характеристики пространственных аномалий сигнала, которые могут отражать микроскопическое расширение опухоли. Однако важно подчеркнуть, что все интерпретации «границ инфильтрации» в данном исследовании основаны на суррогатных материях визуализации, а не на гистопатологическом подтверждении. Реальная связь между аномалиями сигнала APT и истинной инфильтрацией опухолевых клеток, а также их связью с исходами пациентов или выживаемостью, требует проспективной валидации с помощью стереотаксической биопсии на основе изображения и продольных последующих исследований. Таким образом, хотя APT-визуализация обещает быть неинвазивным инструментом молекулярной визуализации, её текущая клиническая роль следует рассматривать как дополнение к традиционному МРТ, а не как окончательный биомаркер опухолевой инвазии. С дальнейшей многоцентровой валидацией и технической стандартизацией этот подход может способствовать развитию сферы точной нейроонкологической визуализации и хирургического планирования.

Раскрытие информации

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

Благодарности

Эта работа была профинансирована Проектом медицинских и медицинских исследований района Баоань 2023 года (грант No 2023JD224).

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
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.

Ссылки

  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.

Перепечатки и разрешения

Теги

APT
Свяжитесь с нами
Рекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия эксплуатации

Политика

Авторские права © 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.