Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Araştırma makalesi

Glioma ve Meningiomları Ayırmak ve Tümör İnfiltrasyonunu Değerlendirmek İçin Amid Proton Transfer Görüntüleme

62 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/71626

⸱

11 Ağustos 2026

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

Bu makalede

Özet

Bu çalışma, menenjiomları düşük ve yüksek dereceli gliomalardan ayırmak ve tümör infiltrasyonuyla ilgili görüntüleme özelliklerini değerlendirmek için Amide Proton Transfer (APT) görüntülemenin geleneksel manyetik rezonans görüntüleme (MR) ile birleştirilmesini değerlendirerek menenjiomları düşük ve yüksek dereceli gliomalardan ayırt etmek, ameliyat öncesi sınıflandırmayı iyileştirme ve cerrahi planlamayı bilgilendirebilecek görüntüleme tabanlı bilgi sağlama potansiyelini göstermektedir.

Özet

Gliomları menenjiomlardan ayırmak ve glioma infiltrasyonuyla ilgili görüntüleme özelliklerini değerlendirmek, geleneksel manyetik rezonans görüntüleme (MR) ile hâlâ zordur. Kimyasal değişim doygunluğu transfer tekniği olan Amide Proton Transfer (APT) görüntüleme, doku protein içeriği ve pH'daki değişiklikleri tespit edebilir ve beyin tümörleri hakkında potansiyel fonksiyonel içgörüler sunar. Bu retrospektif çalışma, patolojik olarak doğrulanmış beyin tümörleri olan 105 hastada (55 meningioma, 20 düşük dereceli glioma [LGG] ve 30 yüksek dereceli glioma [HGGs]) APT görüntüleme ile geleneksel MRI kombinasyonunu değerlendirdi. APT'den türetilen ortalama sinyal yoğunluğu (APTortalaması) ve APT anormal alanının T2 hiperyoğun alanına (RAPT/T2) ile kontrast artırıcı alana (RAPT/E) oranları gruplar arasında ölçülüp karşılaştırıldı. APTortalama, HGG'lerde (medyan %4,60) LGG'lere (%2,95) ve menenjiomalara (%2,70, P < 0,001) göre anlamlı derecede yüksekti. HGG'lerde RAPT/T2 ve RAPT/E de belirgin şekilde yükseldi. HGG'leri menenjiomlardan ayırt etmek için, APTmean mükemmel tanı performansı (eğrinin altındaki alan [AUC] = 0.969) elde etti, karşılaştırıldığında RAPT/E (0.836) ve RAPT/T2 (0.800). LGG'leri menenjiomlardan ayırt etmek için RAPT/E (AUC = 0.781) ve RAPT/T2 (AUC = 0.734) iyi performans gösterdi, oysa APTortalaması anlamlı şekilde farklılık göstermedi. Glioma derecelendirmesi (HGG vs. LGG) için APTaverage 0.916 AUC verdi; bu da kontrast artırma derecesinden (0.823) üstündü. Bu bulgular, APT görüntülemenin menenjiomları farklı derecelerdeki gliomlardan etkili bir şekilde ayırt ettiğini ve tümör infiltrasyonunun boyutunu belirlemek için değerli görüntüleme tabanlı bilgiler sağladığını göstermektedir. APTmean ve mekansal kapsam oranlarının birleşimi, özellikle zorlu atipik vakalarda ameliyat öncesi teşhisi artırmak ve cerrahi planlamayı desteklemek için pratik bir görüntüleme aracı sağlar.

Giriş

Kafatası içi tümörler, sinir sisteminin en yaygın bozukluklarından biridir. Sıklık oranları küresel olarak artmakta ve insan sağlığı için ciddi bir tehditoluşturmaktadır 1. Histopatolojik kökenine dayanarak, intrakraniyal tümörler iki ana kategoriye ayrılabilir: birincil ve ikincil (metastatik). Birincil intrakraniyal tümörler arasında, meningioma ve glioma en yaygın iki tipi temsil eder ve kökenleri ve biyolojik davranışları belirginşekilde farklıdır. Glioma (glial hücrelerden kaynaklanan) en yaygın malign intrakranial tümördür; infiltratif büyüme, belirsiz sınırlar, yüksek nyöleme eğilimi ve kötüprognoz 3,4 ile karakterize edilir. Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ), gliomaları kanserlerine göre I-IV derecelere sınıflandırır. Bunlar arasında, yüksek dereceli gliomalar (HGG'ler, WHO dereceleri III-IV) oldukça invazivdir ve kısa hasta sağlıklamasüresi ile ilişkilidir 5,6. Buna karşılık, menenjioma araknoid kap hücrelerinden kaynaklanır. Büyük çoğunluğu iyi huyludur (WHO Grade I), yavaş büyür ve çevresindeki beyin dokusundan belirgin bir sınırları olan net sınırlara sahiptir. Tam cerrahi rezeksiyondan sonra hastalarda genellikle olumlu birprognoz 7,8 olur. Bu nedenle, bu iki tümör tipi arasında ameliyat öncesi doğru görüntüleme ayırt edilmesi ve glioma infiltrasyonu kapsamıyla ilgili görüntüleme özelliklerinin değerlendirilmesi kritik klinik öneme sahiptir. Bireysel cerrahi planlar oluşturmak, güvenli rezeksiyon marjlarını belirlemek ve nihayetinde hasta sonuçlarını iyileştirmek için gereklidir.

Şu anda manyetik rezonans görüntüleme (MRI), üstün yumuşak doku çözünürlüğü, çok parametreli görüntüleme yetenekleri veiyonlaşıcı olmayan 9,10 avantajı sayesinde intrakraniyal tümörlerin ameliyat öncesi tanı ve değerlendirmesinde yaygın olarak kullanılan bir yöntem haline gelmiştir. T1 ağırlıklı görüntüleme (T1WI), T2 ağırlıklı görüntüleme (T2WI), sıvı etkisiyle zayıflatılmış ters görüntüleme (FLAIR) ve kontrast ağırlıklı görüntüleme (CE-T1WI) gibi geleneksel MRI dizileri, tümörün konumunu, boyutunu, morfolojisini, iç yapısını ve bitişik dokularla ilişkisiniaçıkça ortaya koyabilir. 11,12. Tipik menenjiomlar, MRI'da iyi tanımlanmış eksen dışı kütleler olarak görülür; T1WI'de izo- veya hafif hipointensiv sinyaller, T2WI'de izo- veya hafif hiperyoğun sinyaller gösterir; kontrast sonrası belirgin ve homojen bir artış gösterir, genellikle "dural kuyruk işareti" ile birlikte görülür13. Buna karşılık, yüksek dereceli gliomalar (HGG) genellikle düzensiz şekilli, kötü tanımlanmış kitleler olarak ortaya çıkar. Genellikle T2WI/FLAIR dizilerinde görülen geniş peritümör ödemle çevrilidir ve kontrast uygulandıktan sonra heterojen halka benzeri veya çelenk benzeri bir artışgösterirler 14,15.

Ancak, geleneksel MRI klinik uygulamada hâlâ birçok zorlukla karşı karşıyadır. Ayırıcı tanı konusunda, bazı vakalar atipik özelliklerle ortaya çıkar. Örneğin, bazı HGG'ler nispeten iyi tanımlanmış, homojen bir şekilde güçlendirici bir "psödo kapsül" gösterebilir, bu da onları meningiyumlardan ayırt etmeyi zorlaştırır. Buna karşılık, bazı yüksek dereceli, hücresel atipik veya anaplastik menenjiomlar (WHO dereceleri II-III), invaziv büyüme desenleri nedeniyle radyolojik olarak glioma16 taklit edebilir. Ayrıca, geleneksel MR'nin glioma infiltrasyonunun varsayılan boyutunu doğru şekilde değerlendirme yeteneği sınırlıdır. T2WI/FLAIR dizilerinde gözlemlenen hiperyoğun bölgenin tümör hücre infiltrasyonu, vazonojen ödem ve reaktif gliozin bir karışımı olduğu patolojik olarak doğrulanmıştır. Geleneksel MRI bu bileşenleri etkili bir şekilde ayırtedemez 17. Benzer şekilde, CE-T1WI'de görselleştirilen geliştirici bölge öncelikle tümör çekirdeğini bozmuş kan-beyin bariyerini temsil eder. Önemli sayıda proliferatif tümör hücresi zaten bu güçlendirici bölgenin ötesine, normal görünümlü beyin parenximası18,19 içindeki peritümörlü T2 hiperyoğun alanına ve bazen de onun ötesine sızmıştır. Radyolojik ve patolojik sınırlar arasındaki bu uyumsuzluk, gliomların cerrahi sonrası yüksek nükleme oranının önemli bir nedenidir. Sonuç olarak, tümör hücreselliğini ve metabolik aktivitesini daha doğrudan ve hassas yansıtabilen yeni moleküler görüntüleme araçlarına acil bir klinik ihtiyaç vardır.

Amid Proton Transfer (APT) görüntüleme, gelişmekte olan bir moleküler manyetik rezonans görüntüleme tekniğidir. Kimyasal Değişim Doygunluk Transferi (CEST)mekanizması 20,21 üzerinden çalışır. Dokulardaki hücresel proteinler ve peptitlerin omurgasında amid protonlarını (-NH) seçici olarak doyurarak ve bu manyetizasyonu çevredeki su moleküllerine aktararak, dolaylı olarak doku protein içeriği ve hücre içi/hücre dışı pH 22,23'teki değişiklikleri tespit eder. Tümör mikro ortamında, kötü huylu hücreler genellikle yoğun proliferatif aktivite sergiler; bu da protein anabolizmasında önemli birartışa yol açar 24. Aynı zamanda, tümör dokularında artmış glikoliz (Warburg etkisi) genellikle hücre dışı mikroortamın asitleşmesineyol açar 25. Bu patofizyolojik değişiklikler genellikle APT sinyallerinin yüksek dereceli malignitelerde karakteristik olarak hiperyoğun görünmesine neden olur. Ayrıca, APT, glioma tekrarı ile radyasyon nekrozunu ayırt etme konusunda potansiyel değer göstermiş ve geleneksel MRI ile diğer fonksiyonel görüntüleme tekniklerine tamamlayıcı bilgiler sunmaktadır26. Bunun nedeni, yüksek hücre yoğunluğu ve aktif metabolizma ile karakterize edilen tekrarlayan tümör dokusunun yüksek APT sinyalleri sergilemesidir. Buna karşılık, radyasyon nekrozu, esas olarak hücresel kalıntılar ve iltihap reaksiyonundan oluşur ve düşük APT sinyalleriyle ortaya çıkar. Bu bulgular, APT'nin tümör nükpüsünü tedaviye bağlı değişikliklerden ayırt etmede geleneksel MRG'ye göre üstünlüğünü gösteren klinik çalışmalarladoğrulanmıştır 27.

Ancak mevcut araştırmalar ağırlıklı olarak glioma derecelendirmesi veya metastazlar veya lenfoma 28,29,30 gibi diğer intrakraniyal patolojilerden farklılaşmasına odaklanmaktadır. APT görüntülemenin menenjiomları, özellikle hem düşük hem de yüksek dereceli gliomları kapsayanlardan ayırt etme faydasını özellikle araştıran sistematik çalışmalar nispeten sınırlı kalır. Ayrıca, APT sinyal anormalliği alanının, özellikle yüksek dereceli gliomlarda (HGG) hücresel infiltrasyonun kapsamıyla daha iyi ilişkili bir görüntüleme vekili olarak hizmet edip etmeyeceği, daha derinlemesine araştırma gerektirir.

Klinik olarak, APT görüntüleme, HGG'lerin menenjiomlardan ameliyat öncesi farklılaşması ve özellikle konvansiyonel MR belirsiz olduğunda glioma infiltrasyonuyla ilgili görüntüleme özelliklerinin değerlendirilmesi için değerli olabilir. Ancak, rutin uygulama pratik zorluklarla karşı karşıyadır: uzun satın alma süresi hareket riskini artırır; Sinyal niceleme, alan homojenliklerine ve işlem sonrası algoritmalara duyarlıdır ve standartlaştırılmış protokoller gerektirir; ve APT metrikleri, bazı LGG'lerde ve iyi huylu meningiomlarda olası örtüşme nedeniyle geleneksel MR'yi tamamlamalı, yerine geçmemelidir. Benimseme için, zorlu vakalarla başlamanızı ve yerel uzmanlık ve kalite güvencesi kurulduktan sonra rutin uygulamaya kademeli olarak entegre olunmasını öneririz. Sonuç olarak, APT görüntüleme benzersiz biyolojik bilgi sunar ancak çok parametrik MRI çerçevesinde en iyi şekilde kullanılır.

Zhang ve ark.31'in önceki çalışmaları, APT görüntülemenin menenjiomları gliomlardan ayırt etmede faydasını ön aşamada incelemiş ve RAPT/T2 ile RAPT/E oranlarını tümör infiltrasyonunun potansiyel belirteçleri olarak öne sürmüştür. Ancak, bu çalışma nispeten küçük bir örneklem büyüklüğüyle (50 hasta) sınırlıydı ve APT parametrelerinin tanısal performansını, klinik olarak ilgili çiftli ayrımlarda geleneksel MRI özellikleriyle karşılaştırmak için kapsamlı alıcı operasyonel karakteristik (ROC) eğri analizleri kullanılarak sistematik olarak değerlendirmedi. Ayrıca, APT tarafından tanımlanan mekânsal kapsam anormalliklerinin cerrahi ve radyoterapi planlaması için klinik sonuçları kapsamlı şekilde tartışılmamıştır. Bu gerekçeye dayanarak, bu çalışma farklı derecelerde patolojik olarak doğrulanmış menenjiom ve glioma hastalarından alınan APT ve geleneksel MRI verilerini geriye dönük olarak analiz etmeyi amaçlamaktadır. Bu iki tümör tipi arasındaki APT parametrelerini sistematik olarak karşılaştırarak, menenjiomların gliomlardan ameliyat öncesi farklılaşması için APT görüntülemenin tanısal etkinliğini değerlendiriyoruz. Aynı zamanda, APT anormallik bölgesinin mekânsal kapsamını T2WI hiperyoğunluğu ve CE-T1WI geliştirme alanlarıyla karşılaştırarak, bu çalışma ön aşamada APT görüntülemenin tümörlerin infiltratif büyüme sınırını çıkarmak için radyolojik bir araç olarak potansiyel uygulama değerini araştırmaktadır. Amaç, klinisyenlere cerrahi planlamanın temelini güçlendirebilecek görüntüleme kaynaklı bilgiler sağlamaktır; ancak bu tür çıkarımlar patolojik doğrulamayı beklemektedir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

Bu çalışma protokolü, Helsinki Bildirgesi'nde belirtilen etik ilkelere bağlı kalmış ve Shenzhen Bao'an İlçe Songgang Halk Hastanesi etik inceleme kurulu tarafından onaylanmış (Onay numarası: IRB-YJ-2025-045). Geriye dönük tasarımı göz önüne alındığında, çalışma yalnızca arşivlenmiş klinik ve görüntüleme verilerinin analizini içeriyordu. Tüm hasta tarafından tanımlanabilir bilgiler tamamen anonimleştirildi.

Araştırma tasarımı ve konuları

Bu çalışma, geriye dönük bir tanısal analizdir. Ocak 2024 ile Haziran 2025 arasında Shenzhen'deki Bao'an Bölgesi'ndeki Songgang Halk Hastanesi ve Shenzhen İkinci Halk Hastanesi Nörocerrahi Onkoloji Bölümlerine yatırılan beyin tümörü hastalarından geriye dönük olarak klinik ve görüntüleme verilerini topladık. Tüm hastalarda ameliyat sonrası patolojik olarak doğrulanmış teşhisler bulundu. Toplamda 105 hasta nihayet dahil edildi ve hepsi ameliyat öncesi hem geleneksel MRI hem de APT görüntüleme muayenelerinden geçti. 2021 WHO Merkezi Sinir Sistemi TümörleriSınıflandırması'na göre 32, hastalar üç gruba ayrıldı: Meningioma Grubu: 55 vaka, patolojik olarak WHO dereceleri I-II olarak doğrulandı. Düşük Dereceli Glioma (LGG) Grubu: 20 vaka, patolojik olarak WHO dereceleri I-II olarak doğrulandı. HGG Grubu: 30 vaka, patolojik olarak WHO dereceleri III-IV olarak doğrulandı. Tüm hastalar ameliyat öncesi hem geleneksel MRI hem de APT görüntüleme muayenelerinden geçti. Detaylı çalışma akış şeması Şekil 1'de sunulmaktadır.

Dahil etme ve dışlama kriterleri

Dahil etme kriterleri şunlardı: (1) kesin histopatolojik meningioma tanısı (WHO dereceleri I-II), LGG'ler (WHO dereceleri I-II) veya HGG'ler (WHO dereceleri III-IV) tanısı ile ilk cerrahi rezeksiyon geçiren hastalar; (2) ameliyattan bir hafta önce kontrastsız baş MR'ı, T1 ağırlıklı kontrastlı tarama ve APT görüntülemenin tamamlanması; (3) iyi görüntü kalitesine sahip, önemli artefaktlardan arınmış, tanısal değerlendirme ve ölçüm için uygun tam görüntüleme verilerinin bulunması; (4) tam klinik verilerin ve takip kayıtlarının erişilebilirliği.

Dışlama kriterleri şunlardı: (1) ameliyattan önce herhangi bir anti-tümör tedavisi (örneğin, radyoterapi, kemoterapi, hedefli tedavi veya immünoterapi) almış hastalar; (2) tekrarlayan beyin tümörleri veya diğer intrakraniyal boşluk işgal eden lezyonlar olan hastalar; (3) MR muayenesine karşı endikasyonları olan hastalar; (4) sonraki veri analizini etkileyecek ciddi hareket artefaktları veya duyarlılık artefaktları içeren görüntüler; (5) yukarıda belirtilenlerin dışındaki merkezi sinir sistemi tümör türlerinin patolojik tanısı.

Örneklem büyüklüğü hesaplaması

Bu çalışma retrospektif bir tanısal analizdi ve örneklem büyüklüğü, çalışma döneminde dahil etme kriterlerini karşılayan tüm mevcut vakalarla belirlendi. Mevcut örneklem büyüklüğünün gruplar arasında APT parametrelerindeki istatistiksel olarak anlamlı farkları tespit edip etmediğini değerlendirmek için, önceki literatürde bildirilen farklı dereceli gliomalar ve menenjiomlar arasındaki APT sinyal değerlerindeki farklılıklarareferans aldık 33. α = 0.05 ve 0.80 istatistiksel güç ayarlayarak, tahmin için iki örneklemli ortalama karşılaştırma formülü kullanarak, her grup başına en az 15 örnek gerekeceğini belirledik. 105 hastanın (55 meningioma, 20 LGG, 30 HGG) nihai katılımına dayanarak, sonradan yapılan bir güç analizi, üç grup arasındaki APTaverage farklarını tespit etme gücünün mevcut örneklem büyüklüğüyle 0,95'i aştığını gösterdi. Bu, çalışma örneklem büyüklüğünün istatistiksel çıkarımı desteklemek için yeterli olduğunu göstermektedir.

Görüntü alımı ve sonradan işleme

MRI tarama protokolü:

Tüm hastalar, standart 8 kanallı kafa bobini 34 ile manyetik rezonans (MR) tarayıcısı kullanılarak tarandı. Tarama dizileri ve parametreleri şu şekildeydi:

Geleneksel diziler: Eksenel T1 ağırlıklı görüntüleme (T1WI), üç boyutlu bozuk gradyan-yankı dizisi kullanılarak gerçekleştirildi (3D T1-SPGR, tekrar zamanı/yankı süresi [TR/TE] = 8,5/3,4 ms, ters açı = 12°, dilim kalınlığı = 1,2 mm, dilim arası boşluk = 0 mm, görüş alanı [FOV] = 24 cm × 24 cm, matris = 256 × 256). Eksenel T2 ağırlıklı görüntüleme (T2WI) hızlı spin-echo dizisiyle elde edildi (TR/TE = 4.500/102 ms, dilim kalınlığı = 5 mm, dilim arası boşluk = 1,5 mm, FOV = 24 cm × 24 cm, matriks = 384 × 224). Sıvı ile zayıflatılmış ters dönüş kurtarma (FLAIR) görüntüleri, tekrar zamanı/yankı süresi/ters çevirme süresi (TR/TE/TI) = 9.000/120/2.250 ms ile elde edildi.

Kontrastlı tarama: Standart dozda 0,1 mmol/kg vücut ağırlığı ve 2 mL/s akış hızında gadopentetat dimegluminin intravenöz bolus enjeksiyonu ve ardından 20 mL tuzlu bir yıkama yapıldıktan sonra, prekontrast 3D T1-SPGR dizisiyle aynı parametrelerle eksenel, sagittal ve koronal kontrastla güçlendirilmiş T1WI görüntüleri alındı.

APT görüntüleme dizisi: APT görüntüleme, aşağıdaki parametrelerle iki boyutlu gradyan-yankı darbe dizisi kullanılarak gerçekleştirilmiştir: TR/TE = 3.000/3,5 ms, dilim kalınlığı = 5 mm, FOV = 24 cm × 24 cm, matriks = 128 × 128, uyarılma sayısı = 2 ve toplam alım süresi 4 dakika 32 saniyedir. 2 saniye süreli ve 2 μT gücünde (B₁) sürekli dalga doygunluk darbesi, 0,5 ppm'lik su rezonans frekansı da dahil olmak üzere −6 ile +6 milyon parça (ppm) arasında değişen frekanslarda uygulandı. Ana manyetik alan (B₀) altında, doygunluk darbesi özellikle su proton rezonansına (0 ppm) göre +3,5 ppm aşağı alan rezonans frekansında uygulanırdı; bu frekans amid proton kimyasal değişim oranına karşılık gelirdi. APT ediniminden önce, B₀ homojenliği ana APT taramasına benzer ancak azaltılmış B₁ genliğinde olan su doygunluğu kaydırma referansı (WASSR) yaklaşımıyla düzeltildi. Taramadan sonra, APT ağırlıklı görüntüler ve manyetizasyon transfer oranı asimetrisi (MTRasym) haritaları 3,5 ppm'de tarayıcının yerleşik yazılımı tarafından manyetizasyon transfer oranının asimetrisi hesaplanarak otomatik olarak üretilmiştir: MTRasym(3,5 ppm)=[S(−3,5 ppm) − S(+3,5 ppm)] / S(0 ppm) burada S(Δω), su rezonansına göre gösterilen frekans ofseti Δω'da uygulanan doygunluk darbesi ile sinyal yoğunluğunu temsil eder. 3.5 ppm'deki pozitif MTRasym değeri, öncelikle amid proton transfer etkisini yansıtır; çünkü manyetizasyon transferi (MT) ve nükleer Overhauser etkileri su rezonansı etrafında yaklaşık simetriktir ve bu nedenle asimetri hesaplamasıyla iptal edilir.

Görüntü analizi:

Tüm görüntüleme verileri, 5 yılı aşkın deneyime sahip iki nöroradyolog tarafından bağımsız olarak bir görüntü görüntüleme yazılımı iş istasyonu kullanarak analiz edildi. İlgi Alanı (ROI) belirlemesi aşağıdaki standart prosedürlere göre gerçekleştirilmiştir:

Tümör katı bölgesi: Kontrast artırılmış T1WI görüntülerinde, tümörün artırıcı kenarı boyunca manuel olarak bir yatırım roi çizildi; nekrotik, kistik ve peritümörlü ödem alanlarından dikkatlice kaçınıldı. ROI, maksimum tümör çapına sahip dilimdeki tüm katı güçlendirici bileşeni kapsayacak şekilde çekildi.

T2 Hiperyoğun bölge: T2WI görüntülerinde, tümör ve çevresindeki peritümör ödemini kapsayan tüm hiperintensiv alanı kapsayacak bir yatırım getirisi manuel olarak çizildi. Sınır, hiperyoğunluğun normal görünen beyin parenkimine ulaştığı görünür kenar olarak tanımlandı.

APT Anormal Sinyal Bölgesi: APT ağırlıklı MTRasym haritalarında, karşı taraf normal görünen beyaz madde referans olarak kullanılarak, referans normal dokunun ortalama sinyalinden daha yüksek sinyal yoğunluğuna sahip tüm alanlar ile 2 standart sapma içeren tüm alanları içeren bir yatırım getirisi manuel olarak çizildi. Bu eşik tabanlı yaklaşım, maksimum tümör çapıyla aynı dilime uygulandı. Kontralateral referans ROI, tümörün aynasında bir konumda, centrum semiovale yerleştirildi ve yaklaşık 100 mm2 alanda bulundu.

Tutarlılık için, her ROI maksimum tümör çapında merkezlenmiş ardışık dilimlerde üç kez ölçüldü ve ortalama değer analiz için kaydedildi. Tüm ROI değerlendirmeleri iki incelemeci tarafından bağımsız olarak yapıldı ve tutarsızlıklar uzlaşıyla çözüldü. Gözlemciler arası anlaşma, sınıf içi korelasyon katsayısı (ICC) kullanılarak değerlendirildi ve ICC > 0.80 mükemmel uyumu gösterdi.

Aşağıdaki parametreler ölçülüp hesaplandı:

Ortalama APT Sinyal Yoğunluğu (APTortalaması): Tümör katı bölgesinin yatırım getirisi içinde ortalama MTR değeri 3,5 ppm.

Bölgesel oran hesaplaması:

RAPT/T2: APT anormal sinyal bölgesinin alanının T2WI hiperyoğun bölgesi alanına oranı (RAPT / RT2).

RAPT/E: APT anormal sinyal bölgesinin alanının T1WI kontrast artırıcı bölgesinin (RAPT / RE) alanına oranı.

Klinik sonuç ölçütleri

Bu çalışmanın birincil değerlendirme ölçütleri, terapötik klinik sonuçlardan ziyade görüntüleme parametreleri ve bunların tanısal etkinliği oldu. Birincil görüntüleme sonuçları: Her grup için APTortalama değerleri (menenjiom, LGG, HGG) ve LGG ile HGG grupları için RAPT/T2 ve RAPT/E oranları.

İstatistiksel analiz

Sürekli değişkenler normallik açısından Shapiro-Wilk testi kullanılarak test edildi. Normal dağılımlı veriler, ortalama ± standart sapma (SD) olarak sunulur ve tek yönlü varyans analizi (ANOVA) ile karşılaştırılır (Bonferroni post-hoc). Normal olmayan veriler ve sıralar M (Q₁, Q₃) olarak sunulur ve Kruskal-Wallis H testi (Bonferroni düzeltmesiyle Dunn testi) kullanılarak karşılaştırılır. Kategorik veriler n (%) olarak sunulur ve Chi-kare veya Fisher'ın tam testi kullanılarak karşılaştırılır. Tanısal performansı değerlendirmek için ROC eğrileri çizildi. Tüm testler iki taraflıydı; P < 0.05 önemli olarak kabul edildi.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

Başlangıç ve klinik özellikler

Üç hasta grubu arasında yaş, Karnofsky Performans Durumu (KPS) puanı, ilk belirtiler ve WHO notu (P < 0.001) açısından anlamlı farklılıklar gözlemlendi. HGG grubundaki hastalar daha yaşlıydı, daha düşük KPS puanlarına sahipti ve ilk semptomu olarak daha sık fokal nörolojik bozukluklarla ortaya çıktı. Buna karşılık, LGG grubundaki hastalar ağırlıklı olarak ilk semptomu olarak nöbetlerle ortaya çıktı. Üç grup arası...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

Gliom ile menenjiom arasındaki farkı ameliyat öncesi ve kesin olarak ayırt etmek, görüntülemede varsayılan tümör infiltrasyon sınırlarını belirlemek nöro-onkolojide temel zorluklar oluşturur ve tedavi stratejilerini ve hastaların nihai prognozunu doğrudan etkiler. Bu çalışma, gelişmekte olan bir moleküler manyetik rezonans tekniği olan APT'ye dayanarak, çeşitli derecelerdeki gliomları menenjiomlardan ayırt etme uygulama değerini sistematik olarak değerlendirdi. Ayrıca, mekânsal kapsam or...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Yazarların beyan edecek çıkar çatışmaları yoktur.

Teşekkürler

Bu çalışma, 2023 Bao'an Bölgesi Tıbbi ve Sağlık Araştırma Projesi (Hibe No. 2023JD224) tarafından finanse edilmiştir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
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.

Kaynaklar

  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.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

APT GörüntülemeGlioma DiferansiyasyonuMeningiom TanısıBeyin Tümörü GörüntülemeKimyasal Değişim DoyurmaGlioma DerecelendirmesiBeyin Tümörleri MRGTümör Protein İçeriği
Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.