Новости
Функциональная диагностика: обзор отечественных публикаций. Декабрь-2022
Фото из открытого источника (Яндекс-картинки)
- 01.01.2023
- 1634
Здравствуйте, уважаемые коллеги. Сегодня вашему вниманию предлагается небольшой обзор отечественных публикаций за последние месяцы.
Цель: Разработка алгоритмов эхографической дифференциальной диагностики опухолей мягких тканей, содержащих жировую ткань, на основе анализа данных комплексного обследования с использованием различных ультразвуковых методик, включая разные виды доплерографии и компрессионную эластографию.
Материал и методы: Эхографические исследования верифицированных гистологически 221 (63%) липомы, 87 (24,8%) липосарком, 43 (12,2%) гемангиом и лимфангиом разных поверхностных локализаций выполнялись на аппаратах Hitachi HI Vision 900, Logiq-400, Aloka-650, Aloka-2000 с датчиками 5–13 МГц.
Результаты: Установлено, что ультразвуковая эластография в ряде клинических ситуаций может явиться существенным дополнением в дифференциальной диагностике липом и высокодифференцированных липосарком, а также в определении границ диффузных опухолей из жировой ткани. Предложены диагностические алгоритмы дифференциации новообразований.
Авторы отмечают, что типичные варианты обычно не требуют дифференциации с другими новообразованиями мягких тканей. Не составляющие большинства липом образования с типичной только для данной опухоли ультразвуковой картиной имеют серошкальный эхографический симптом — гиперэхогенную и преимущественно однонаправленную (по длиннику образования) исчерченность, понимаемую авторами как правильная внутренняя структурная архитектоника и обусловленную нехаотично организованными многочисленными тонкими линейными фиброзными прослойками, которые образуют строму опухоли.
Более редкие варианты требуют комплексного лучевого дообследования. Кроме того, с учётом их возможной неясности при проведении других диагностических процедур, целесообразна их морфологическая верификация.
Выводы: Дифференциальная ультразвуковая диагностика жиросодержащий образований мягких тканей очень сложная и требует мультипараметрического подхода.
2. Сцинтиграфия при узловой патологии щитовидной железы (Миронов С.П., Сергиенко В.Б.)
Сцинтиграфия щитовидной железы (ЩЖ) – метод, сформировавшийся более 60 лет назад и сохраняющий свое значение для диагностики и оценки риска злокачественности узловой патологии.
В обзоре рассматривается использование сцинтиграфического метода при функциональной и метаболической оценке узлового зоба. Изложены предпосылки для функционального скрининга узлов ЩЖ с короткоживущим 99mТс-пертехнетатом. Приведены сведения о принципах его получения и фармакокинетике, а также о вариантах функциональной активности узлов ЩЖ, их возможном злокачественном потенциале и показаниях к метаболическому скринингу. Характеристика метаболической активности позволяет оценить риск малигнизации функционально «холодных» узлов ЩЖ. Авторы отмечают, что планарная сцинтиграфия с Тс-пертехнетатом – высокоинформативный метод функциональной характеристики узлов ЩЖ, а также выявления автономно функционирующих образований. Двухфазное исследование с Тс-МИБИ (сестамиби, технетрил) позволяет характеризовать метаболизм и оценить риск злокачественности гипофункционирующих узлов ЩЖ. Тест полезен для характеристики узлов с неопределенными цитологическими результатами и постоянно недостаточными или недиагностическими результатами тонкоигольной аспирационной биопсии.
В статье также представлены основные этапы использования неспецифических туморотропных радиофармпрепаратов, механизм их накопления и метаболизма в опухолях ЩЖ, возможности дифференциальной диагностики различных типов узловых образований.
Современные взгляды на диагностические возможности двухфазной сцинтиграфии с 99mТс-метилизобутил изонитрилом отражены с учетом взаимосвязи поглощения радиофармпрепаратов с факторами пролиферативной активности и ультраструктурными типами клеток, вариантом онкоцитарной патологии и экспрессией белка множественной лекарственной устойчивости.
Цифровизация, искусственный интеллект и машинное обучение все больше и активнее внедряются в медицину и, в частности, патологическую анатомию. В обзоре представлены определения и современные концепции этого направления, возможности и ограничения, преимущества и недостатки его использования.
Подходы (алгоритмы) с применением искусственного интеллекта и машинного обучения видятся особенно востребованными для решения повторяющихся задач с ограниченной сложностью. В рутинной патологоанатомической диагностике это касается, прежде всего, анализа образцов тканей при скрининговых программах (к примеру, колоректального рака) или анализа случаев с множественными повторяющимися образцами для скрининга рака предстательной железы. В таких ситуациях перенос трудоемкого и монотонного процесса анализа препаратов на алгоритмы искусственного интеллекта позволил бы патологам посвятить больше времени другим действиям, более сложным в творческом и аналитическом отношении.
Другим направлением, где применение искусственного интеллекта видится перспективным и многообещающим, являются сферы прогноза биологического поведения опухоли и предсказание возможного ответа на терапию. Для определения прогностических и предиктивных биомаркеров используют дополнительные иммуногистохимические и/или молекулярно-генетические тесты. И здесь применение искусственного интеллекта в сочетании с цифровым анализом привело бы к смене парадигмы, поскольку алгоритмы искусственного интеллекта способны различать и количественно оценивать структуры ниже порогового уровня человеческого глаза. Тем самым, это перспективно в отношении создания новых классов морфологических биомаркеров с прогностической и предиктивной достоверностью.
В настоящее время самым большим препятствием для использования методов на основе искусственного интеллекта является почти полное отсутствие проспективных, рандомизированных, многоцентровых исследований, оценивающих с одной стороны, пользу для патологоанатомов, а с другой стороны – для пациентов. Такие исследования срочно необходимы для определения решений искусственного интеллекта, которые действительно улучшают результаты, связанные с пациентами. Помимо данных изображений, для такого рода исследований необходимывысококачественные клинические данные. В первую очередь это относится к потенциальному прогностическому применению методов на основе обсуждаемого метода. Если эти проблемы будут решены, использование искусственного интеллекта и цифровой патологии может изменить специальность и помочь патологам выполнять свою работу быстрее и с большей точностью.
В представленном обзоре показана современное состояние дифференциальной ультразвуковой диагностики гиперэхогенных злокачественных образований молочных желез. На клинических примерах отмечены основные ультразвуковые семиотические признаки гиперэхогенных злокачественных структур в сопоставлении с данными гистопатологического анализа.
Авторы отмечают, что большинство злокачественных образований являются гипоэхогенными, а среди гиперэхогенных образований молочной железы встречаются преимущественно доброкачественные. Тем не менее, злокачественные опухоли могут иногда демонстрировать гиперэхогенную или смешанную структуру. Это необходимо учитывать при постановке диагноза и обращать внимание на другие ультразвуковые признаки рака — вертикальный рост, неправильная форма, гиперваскуляризация.
При подозрении на злокачественное новообразование рекомендовано проведение рентгеновской маммографии, при необходимости — магнитно-резонансной томографии с внутривенным контрастированием и core-биопсия. Такой комплексный подход позволит проводить эффективную дифференциальную диагностику новообразований молочной железы и повысить результативность в установке правильного диагноза.
На этом наш обзор завершен. До новых встреч.