Возможности постобработки результатов мультиспиральной компьютерной томографии в неинвазивной диагностике фиброза поджелудочной железы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Оценить возможности постобработки результатов мультиспиральной компьютерной томографии (МСКТ) в неинвазивной диагностике фиброза поджелудочной железы (ПЖ).

Материалы и методы. В исследование включены 165 пациентов в возрасте 57,91±13,5 года, находившихся на хирургическом лечении с апреля 2022 по февраль 2024 г. по поводу хронического панкреатита и рака ПЖ. Всем больным проведена МСКТ. Измерялись нормализованные коэффициенты контрастирования ткани ПЖ в панкреатическую (ПФ) и венозную фазы, а также коэффициент соотношения контрастирования (КК). Патоморфологическая оценка фиброза ПЖ проводилась в тканях препарата, не включающих новообразование или десмопластическую реакцию. Степень фиброза оценивали по шкале Kloppel и Maillet.

Результаты. Значения показателей постобработки результатов КТ сравнивались в группах с разными значениями степеней фиброза. Средние значения КК оказались статистически значимо выше (p=0,001) у пациентов с тяжелой степенью фиброза ПЖ (КК 1,16±0,65 Ед. Х), чем у пациентов со слабой степенью фиброза ПЖ (КК 0,78±0,31 Ед. Х). Обнаружено статистически значимое повышение (p=0,03) значения КК у пациентов с признаками воспалительных изменений в ткани ПЖ (КК 1,14±0,6 Ед. Х), по сравнению с пациентам без них (КК 0,81±0,3 Ед. Х). Статистически значимых отличий между значениями нормализованных коэффициентов контрастирования ткани ПЖ в ПФ и венозную фазу, а также степенью фиброза не получено.

Заключение. При тяжелой степени фиброза ПЖ, подтвержденной результатами морфологического исследования, значение КК повышается, а значения рентгенологической плотности ткани ПЖ в бесконтрастную фазу и ПФ снижаются по сравнению с легкой интегративной степенью фиброза. Выявлена связь между повышением значений КК и рентгенологической плотности ткани ПЖ в бесконтрастную фазу при наличии ранних признаков воспалительных изменений в ткани ПЖ. Таким образом, обнаружена взаимосвязь между данными МСКТ и морфологическими признаками фиброза ПЖ, что может использоваться для неинвазивной диагностики фиброза ПЖ и выявления дополнительных признаков раннего хронического панкреатита.

Об авторах

Игорь Евгеньевич Хатьков

ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова» Департамента здравоохранения г. Москвы; ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России

Email: dbordin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4088-8118

акад. РАН, д-р мед. наук, проф., дир., зав. каф. факультетской хирургии №2

Россия, Москва; Москва

Константин Александрович Лесько

ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова» Департамента здравоохранения г. Москвы

Email: dbordin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9814-0172

канд. мед. наук, врач-рентгенолог рентгеновского отд., науч. сотр. отд. лучевых методов диагностики и лечения

Россия, Москва

Елена Анатольевна Дубцова

ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова» Департамента здравоохранения г. Москвы

Email: dbordin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6556-7505

д-р мед. наук, вед. науч. сотр. отд. патологии поджелудочной железы, желчных путей и верхних отдела пищеварительного тракта

Россия, Москва

Сергей Германович Хомерики

ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова» Департамента здравоохранения г. Москвы

Email: dbordin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4308-8009

д-р мед. наук, проф., зав. лаб. инновационной патоморфологии

Россия, Москва

Николай Сергеевич Карнаухов

ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова» Департамента здравоохранения г. Москвы

Email: dbordin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0889-2720

канд. мед. наук, врач-патологоанатом, зав. патологоанатомическим отд.

Россия, Москва

Людмила Васильевна Винокурова

ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова» Департамента здравоохранения г. Москвы

Email: dbordin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4556-4681

д-р мед. наук, вед. науч. сотр. отд. патологии поджелудочной железы, желчных путей и верхних отделов пищеварительного тракта

Россия, Москва

Елена Ивановна Шурыгина

ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова» Департамента здравоохранения г. Москвы

Email: dbordin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0571-2803

врач-патологоанатом патологоанатомического отд-ния

Россия, Москва

Надежда Викторовна Макаренко

ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова» Департамента здравоохранения г. Москвы

Email: dbordin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7990-3170

врач-патологоанатом патологоанатомического отд-ния

Россия, Москва

Роман Евгеньевич Израилов

ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова» Департамента здравоохранения г. Москвы

Email: dbordin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7254-5411

д-р мед. наук, зав. отд. инновационной хирургии

Россия, Москва

Ирина Владимировна Савина

ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова» Департамента здравоохранения г. Москвы

Email: dbordin@mail.ru

врач-гастроэнтеролог отд-ния патологии верхних отделов пищеварительного тракта

Россия, Москва

Диана Артуровна Салимгереева

ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова» Департамента здравоохранения г. Москвы

Email: dbordin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9742-3955

мл. науч. сотр. центра эндокринной и метаболической хирургии

Россия, Москва

Мария Анатольевна Кирюкова

ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова» Департамента здравоохранения г. Москвы

Email: dbordin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6946-3826

мл. науч. сотр. отд. патологии поджелудочной железы, желчных путей и верхних отделов пищеварительного тракта

Россия, Москва

Дмитрий Станиславович Бордин

ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова» Департамента здравоохранения г. Москвы; ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России; ФГБОУ ВО «Тверской государственный медицинский университет» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: dbordin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2815-3992

д-р мед. наук, зав. отд. патологии поджелудочной железы, желчных путей и верхних отделов пищеварительного тракта, проф. каф. пропедевтики внутренних болезней и гастроэнтерологии, проф. каф. общей врачебной практики и семейной медицины фак-та последипломного образования, секретарь Российского панкреатологического клуба

Россия, Москва; Москва; Тверь

Список литературы

  1. Whitcomb DC, Frulloni L, Garg P, et al. Chronic pancreatitis: An international draft consensus proposal for a new mechanistic definition. Pancreatology. 2016;16(2):218-24. doi: 10.1016/j.pan.2016.02.001
  2. Machicado JD, Amann ST, Anderson MA, et al. Quality of Life in Chronic Pancreatitis is Determined by Constant Pain, Disability/Unemployment, Current Smoking, and Associated Co-Morbidities. Am J Gastroenterol. 2017;112(4):633-42. doi: 10.1038/ajg.2017.42
  3. Хатьков И.Е., Маев И.В., Абдулхаков С.Р., и др. Российский консенсус по диагностике и лечению хронического панкреатита. Терапевтический архив. 2017;89(2):105-13 [Khat’kov IE, Maev IV, Abdulkhakov SR, et al. The Russian consensus on the diagnosis and treatment of chronic pancreatitis. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2017;89(2):105-13 (in Russian)]. doi: 10.17116/terarkh2017892105-113
  4. Gudipaty L, Rickels МR. Pancreatogenic (Type 3c) Diabetes. Pancreapedia: Exocrine Pancreas Knowledge Base. doi: 10.3998/panc.2015.35
  5. Capurso G, Traini M, Piciucchi M, et al. Exocrine pancreatic insufficiency: prevalence, diagnosis, and management. Clin Exp Gastroenterol. 2019;12:129-39. doi: 10.2147/CEG.S168266
  6. Whitcomb DC, Shimosegawa T, Chari ST, et al. International consensus statements on early chronic Pancreatitis. Recommendations from the working group for the international consensus guidelines for chronic pancreatitis in collaboration with the International Association of Pancreatology, American Pancreatic Association, Japan Pancreas Society, Pancreas Fest Working Group and European Pancreatic Club. Pancreatology. 2018;18(5):516-27. doi: 10.1016/j.pan.2018.05.008
  7. Etemad B, Whitcomb DC. Chronic pancreatitis: diagnosis, classification, and new genetic developments. Gastroenterology. 2001;120(3):682-707. doi: 10.1053/gast.2001.22586
  8. Shimosegawa T, Kataoka K, Kamisawa T, et al. The revised Japanese clinical diagnostic criteria for chronic pancreatitis. J Gastroenterol. 2010;45(6):584-91. doi: 10.1007/s00535-010-0242-4
  9. Masamune A, Nabeshima T, Kikuta K, et al. Prospective study of early chronic pancreatitis diagnosed based on the Japanese diagnostic criteria. J Gastroenterol. 2019;54(10):928-35. doi: 10.1007/s00535-019-01602-9
  10. Ge QC, Dietrich CF, Bhutani MS, et al. Comprehensive review of diagnostic modalities for early chronic pancreatitis. World J Gastroenterol. 2021;27(27):4342-57. doi: 10.3748/wjg.v27.i27.4342
  11. Kikuta K, Masamune A. Early Chronic Pancreatitis. In: The Pancreas (eds HG Beger, MW Büchler, RH Hruban, et al). 2023. doi: 10.1002/9781119876007.ch50
  12. Beyer G, Mahajan UM, Budde C, et al. Development and Validation of a Chronic Pancreatitis Prognosis Score in 2 Independent Cohorts. Gastroenterology. 2017;153(6):1544-54 e2. doi: 10.1053/j.gastro.2017.08.073
  13. Steinkohl E. Progression of Pancreas Morphology in Chronic Pancreatitis: Exploration of New Potential MRI Biomarkers. Aalborg Universitetsforlag. 2021. 70 p. doi: 10.54337/aau460285861
  14. Liu C, Shi Y, Lan G, et al. Evaluation of Pancreatic Fibrosis Grading by Multiparametric Quantitative Magnetic Resonance Imaging. J Magn Reson Imaging. 2021;54(5):1417-29. doi: 10.1002/jmri.27626
  15. Tirkes T, Yadav D, Conwell DL, et al. Diagnosis of chronic pancreatitis using semi-quantitative MRI features of the pancreatic parenchyma: results from the multi-institutional MINIMAP study. Abdom Radiol (NY). 2023;48(10):3162-73. doi: 10.1007/s00261-023-04000-1
  16. Ito T, Ishiguro H, Ohara H, et al. Evidence-based clinical practice guidelines for chronic pancreatitis 2015. J Gastroenterol. 2016;51(2):85-92. doi: 10.1007/s00535-015-1149-x
  17. Shah J, Chatterjee A, Kothari TH. The Role of Endoscopic Ultrasound in Early Chronic Pancreatitis. Diagnostics. 2024;14(3):298. doi: 10.3390/diagnostics14030298
  18. LeBlanc JK, Chen JH, Al-Haddad M, et al. Endoscopic ultrasound and histology in chronic pancreatitis: how are they associated? Pancreas. 2014;43(3):440-4. doi: 10.1097/MPA.0000000000000047
  19. Löhr JM, Dominguez-Munoz E, Rosendahl J, et al. United European Gastroenterology evidence-based guidelines for the diagnosis and therapy of chronic pancreatitis (HaPanEU). United European Gastroenterol J. 2017;5(2):153-99. doi: 10.1177/2050640616684695
  20. Ивашкин В.Т., Кригер А.Г., Охлобыстин А.В., и др. Клинические рекомендации по диагностике и лечению хронического панкреатита. Российский журнал гастроэнтерологии, гепатологии, колопроктологии. 2022;32(2):99-156 [Ivashkin VT, Kriger AG, Okhlobystin AV, et al. Clinical Guidelines of the Russian Society of Surgeons, the Russian Gastroenterological Association, the Association of Surgeons-Hepatologists and the Endoscopic Society “REndO” on Diagnostics and Treatment of Chronic Pancreatitis. Russian Journal of Gastroenterology, Hepatology, Coloproctology. 2022;32(2):99-156 (in Russian)]. doi: 10.22416/1382-4376-2022-32-2-99-156
  21. Yamashita Y, Ashida R, Kitano M. Imaging of Fibrosis in Chronic Pancreatitis. Front Physiol. 2022;12:800516. doi: 10.3389/fphys.2021.800516
  22. Ohgi K, Okamura Y, Sugiura T, et al. Pancreatic attenuation on computed tomography predicts pancreatic fistula after pancreaticoduodenectomy. HPB (Oxford). 2020;22(1):67-74. doi: 10.1016/j.hpb.2019.05.008
  23. Hashimoto Y, Sclabas GM, Takahashi N, et al. Dual-phase computed tomography for assessment of pancreatic fibrosis and anastomotic failure risk following pancreatoduodenectomy. J Gastrointest Surg. 2011;15(12):2193-204. doi: 10.1007/s11605-011-1687-3
  24. Sano S, Okamura Y, Ohgi K, et al. Histological pancreatic findings correlate with computed tomography attenuation and predict postoperative pancreatic fistula following pancreatoduodenectomy. HPB (Oxford). 2022;24(9):1519-26. doi: 10.1016/j.hpb.2022.03.008
  25. Hata H, Mori H, Matsumoto S, et al. Fibrous stroma and vascularity of pancreatic carcinoma: correlation with enhancement patterns on CT. Abdom Imaging. 2010;35(2):172-80. doi: 10.1007/s00261-008-9460-0
  26. Torphy RJ, Wang Z, True-Yasaki A, et al. Stromal Content Is Correlated With Tissue Site, Contrast Retention, and Survival in Pancreatic Adenocarcinoma. JCO Precis Oncol. 2018;2018:PO.17.00121. doi: 10.1200/PO.17.00121
  27. Klöppel G, Maillet B. Pseudocysts in chronic pancreatitis: A morphological analysis of 57 resection specimens and 9 autopsy pancreata. Pancreas. 1991;6:266-74.
  28. Esposito I, Hruban RH, Verbeke C, et al. Guidelines on the histopathology of chronic pancreatitis. Recommendations from the working group for the international consensus guidelines for chronic pancreatitis in collaboration with the International Association of Pancreatology, the American Pancreatic Association, the Japan Pancreas Society, and the European Pancreatic Club. Pancreatology. 2020;20(4):586-93. doi: 10.1016/j.pan.2020.04.009
  29. Khatkov IE, Bordin DS, Lesko KA, et al. Contrast-Enhanced Computed Tomography and Laboratory Parameters as Non-Invasive Diagnostic Markers of Pancreatic Fibrosis. Diagnostics (Basel). 2023;13(14):2435. doi: 10.3390/diagnostics13142435
  30. Maqueda González R, Di Martino M, Galán González I, et al. Development of a prediction model of pancreatic fistula after duodenopancreatectomy and soft pancreas by assessing the preoperative image. Langenbecks Arch Surg. 2022;407(6):2363-72. doi: 10.1007/s00423-022-02564-y
  31. Gnanasekaran S, Durgesh S, Gurram R, et al. Do preoperative pancreatic computed tomography attenuation index and enhancement ratio predict pancreatic fistula after pancreaticoduodenectomy?. World J Radiol. 2022;14(6):165-76. doi: 10.4329/wjr.v14.i6.165
  32. Yardimci S, Kara YB, Tuney D, et al. A Simple Method to Evaluate Whether Pancreas Texture Can Be Used to Predict Pancreatic Fistula Risk After Pancreatoduodenectomy. J Gastrointest Surg. 2015;19(9):1625-31. doi: 10.1007/s11605-015-2855-7
  33. Lim S, Bae JH, Chun EJ, et al. Differences in pancreatic volume, fat content, and fat density measured by multidetector-row computed tomography according to the duration of diabetes. Acta Diabetol. 2014;51(5):739-48. doi: 10.1007/s00592-014-0581-3
  34. Barreto SG, Dirkzwager I, Windsor JA, Pandanaboyana S. Predicting post-operative pancreatic fistulae using preoperative pancreatic imaging: a systematic review. ANZ J Surg. 2019;89(6):659-65. doi: 10.1111/ans.14891
  35. Awe AM, Rendell VR, Lubner MG, Winslow ER. Texture Analysis: An Emerging Clinical Tool for Pancreatic Lesions. Pancreas. 2020;49(3):301-12. doi: 10.1097/MPA.0000000000001495
  36. Bartoli M, Barat M, Dohan A, et al. CT and MRI of pancreatic tumors: an update in the era of radiomics. Jpn J Radiol. 2020;38(12):1111-24. doi: 10.1007/s11604-020-01057-6
  37. Mokhtari A, Casale R, Salahuddin Z, et al. Development of Clinical Radiomics-Based Models to Predict Survival Outcome in Pancreatic Ductal Adenocarcinoma: A Multicenter Retrospective Study. Diagnostics (Basel). 2024;14(7):712. doi: 10.3390/diagnostics14070712
  38. Li Q, Song Z, Li X, et al. Development of a CT radiomics nomogram for preoperative prediction of Ki-67 index in pancreatic ductal adenocarcinoma: a two-center retrospective study. Eur Radiol. 2024;34(5):2934-43. doi: 10.1007/s00330-023-10393-w
  39. Tirkes T, Yadav D, Conwell DL, et al. Quantitative MRI of chronic pancreatitis: results from a multi-institutional prospective study, magnetic resonance imaging as a non-invasive method for assessment of pancreatic fibrosis (MINIMAP). Abdom Radiol (NY). 2022;47(11):3792-805. doi: 10.1007/s00261-022-03654-7
  40. Bieliuniene E, Frøkjær JB, Pockevicius A, et al. Magnetic Resonance Imaging as a Valid Noninvasive Tool for the Assessment of Pancreatic Fibrosis. Pancreas. 2019;48(1):85-93. doi: 10.1097/MPA.0000000000001206
  41. Huang CT, Lin CK, Lee TH, Liang YJ. Pancreatic Fibrosis and Chronic Pancreatitis: Mini-Review of Non-Histologic Diagnosis for Clinical Applications. Diagnostics (Basel). 2020;10(2):87. doi: 10.3390/diagnostics10020087
  42. Broumas AR, Pollard RE, Bloch SH, et al. Contrast-enhanced computed tomography and ultrasound for the evaluation of tumor blood flow. Invest Radiol. 2005;40(3):134-47. doi: 10.1097/01.rli.0000152833.35744.7f
  43. Hasel C, Dürr S, Rau B, et al. In chronic pancreatitis, widespread emergence of TRAIL receptors in epithelia coincides with neoexpression of TRAIL by pancreatic stellate cells of early fibrotic areas. Lab Invest. 2003;83(6):825-36. doi: 10.1097/01.lab.0000073126.569

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Пример измерения рентгеновской плотности ткани ПЖ рядом с новообразованием. МСКТ в ПФ: а – томограмма в аксиальной плоскости; b – увеличенный фрагмент томограммы. Белой стрелкой показано новообразование ПЖ, красной линией – граница новообразования, красным кругом – зона измерения.

Скачать (73KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Пример измерения рентгеновской плотности ткани ПЖ у пациента с ХП. МСКТ в ПФ: а – томограмма в аксиальной плоскости; b – увеличенный фрагмент томограммы. Красной линией показана планируемая граница резекции, красным кругом – зона измерения.

Скачать (68KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Пример получения образца тканей из удаленного препарата с новообразованием ПЖ (а) и при резекционно-дренирующей операции по поводу ХП (b). Черной стрелкой и оранжевым контуром показаны изучаемые участки тканей.

Скачать (63KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Диаграммы размаха, отражающие распределение средних значений показателей постобработки результатов КТ, статистически значимо отличающихся между группами пациентов с разной интегративной степенью выраженности фиброза ПЖ.

Скачать (152KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Диаграмма рассеяния, отражающая распределение значений постобработки результатов КТ у пациентов с разной интегративной степенью фиброза ПЖ: статистически значимые для КК и статистически не значимые для НКПФ. Обозначения степеней фиброза представлены на диаграмме.

Скачать (81KB)
Метаданные

© ООО "Консилиум Медикум", 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».