부신 병변에 대한 한방 제제 - 부신 종괴의 CT 조직 분석의 진단 정확도: 체계적 고찰 Ⅱ
Jul 18, 2024
3. 토론
임상 실습 중 몇몇 의사들은 영상 장비(특히 CT 및 MR)의 가용성으로 인해 점점 더 많은 수의 AI 환자를 마주하고 있습니다. [3] 첫 번째 평가에서는 비분비성 및 AI 환자를 결정하는 것이 중요합니다.선종의 양성 행동. 결론이 나지 않은 첫 번째 접근 방식의 경우, 핵/기능적 영상을 사용하여 접근 방식을 개인화하기 위해 다학제적 평가가 제안됩니다.2단계 동적 내분비 검사 [24].
특성화하기 위한 새롭고 새로운 접근 방식부신 병변의 행동은스테로이드 측정질량 분석법을 사용하는 전구체를 사용하면 여러 스테로이드와 중간체 패턴을 식별할 수 있습니다[25]. 악성 병변에는 특정한 특징이 있습니다.스테로이드지문, 보조미성숙 스테로이드 생성. 개인간 이질성이 크다는 점에도 불구하고 '스테로이드성' approach can identify ACC and differentiate it from adenomas [26], achieving in selected cases >90% 민감도 및 특이도 [25]. 일부스테로이드 전구체/대사물질(특히 테트라하이드로-11-데옥시코르티솔과 17-하이드록시프레그네놀론)은 부신피질 악성종양의 환경에서 특이합니다[25]. 종양 크기 및 지질 함량과의 조합은 선종 행동을 예측할 수 있습니다 [27]. 이러한 스테로이드 생성 접근법의 단점 중 하나는 제한된 가용성(질량 분석 시설을 갖춘 선택된 학술 센터에서만)과 시간 소모적인 분석입니다.
여러 지침과 최근 논문[1,2,28-30]에 따르면 크기가 작고 지질 함량이 높습니다(<4 cm in size and <10 HU attenuation value) are accepted as markers of a benign lesion. Nonetheless, up to 30% of AIs do not fulfill the well-established criteria of a benign lesion, and novel approaches are needed. Recently, image-based texture analysis from CT and MR provides quantitative parameters that may be useful to measure the presence of necrosis, hemorrhage, calcifications, and intracellular lipid content, allowing to differentiate benign from malignant tumors [13,14,31–33].
2018년부터 2021년까지 환자의 질감 분석에 관한 여러 논문이 발표되었습니다.부신 병변출판되었습니다. 우리의 체계적인 검토 후에 오직 9개의 작품만이 적절한 수준의 증거를 제시하고 분석되었습니다. 안타깝게도 보고된 데이터는 적절한 수의 연구에서 참/거짓, 양성/음성 사례가 보고되지 않아 메타 분석을 계산할 수 없을 정도로 불균일했습니다.
우리의 결과는 질감 분석이 양성 부신 병변과 악성 부신 병변을 구별하는 데 있어 높은 정확성을 가지고 있음을 보여줍니다(풀링된 AUC 0.85). 게다가, 피질 병변(선종과 ACC) 사이의 감별에서 훨씬 더 나은 성능을 보였습니다. 선종이나 암종에서는 코티솔 분비가 명백하거나 무증상일 수 있으므로 이는 사소한 문제가 아닙니다. 그러므로 피질 덩어리의 내분비 분화가 항상 가능한 것은 아닙니다.
일부 그룹은 분비성 부신 병변의 식별에 중점을 두고 분석된 사례에 크롬친화세포종을 포함시켰습니다. 그러나 임상 실습에서 의사가 병변이 양성인지 여부에 대한 질문에 직면할 때 병변의 내분비 기능에 대한 연구는 중추적인 도구입니다. 그만큼부신피질스테로이드를 합성하고 분비할 수 있으며,부신수질카테콜아민 생산에 관여하는 것으로 알려져 있으며, 생화학적 테스트를 통해 이러한 호르몬 제품을 식별하는 데 매우 정확합니다. 따라서 내분비 분비에 대한 연구는 방사선학적 평가에 가깝게 진행되어야 하며, 호르몬 생성을 위한 조직 분석의 사용은 매우 정확한 실험실 검사의 광범위한 가용성으로 인해 시간이 많이 걸리는 응용 프로그램인 것 같습니다. 체계적 검토를 위해 선택된 9개의 논문 중 단 2개만이 모집단-개입-비교-결과(PICO) 모델을 충족할 수 있는 연구 질문에 답할 수 있었습니다[34]. 저자의 견해로는 '부신피질선종과 암종의 구별'을 다루는 질감분석의 적절한 연구문제에 대한 답은 Elmohr 등의 연구에서 찾을 수 있다. [17] 및 Torresan et al. [21].
특히, 다양한 연구에서는 강화되지 않은 스캔에서 수행된 CT 텍스처 분석의 우수한 성능을 강조했습니다. 이 데이터는 주로 두 가지 이유로 많은 관심을 끌고 있습니다. 첫 번째는 새로 발견된 AI 분야에서도 텍스처 분석의 적용을 강조한다는 것입니다. 왜냐하면 수행된 검사는 의심되는 부신이 아닌 다른 이유로 수행된 강화되지 않은 CT 스캔이기 때문입니다. 두 번째 이유는 미래에 질감 분석을 통한 부신 종괴의 특성화를 통해 이러한 환자에게 조영제 주입을 아끼고 알레르기 반응의 위험을 줄일 수 있다는 것입니다.신장 기능에 부정적인 영향 [35,36].
선택된 연구만이 부신 종괴의 조직학적 확인을 고려했습니다. 임상 실습에서 부신은 양성이든 악성이든 일련의 1차 및 2차 질병의 부위가 될 수 있기 때문에 이는 매우 중요한 문제입니다[37]. 따라서 적어도 선종의 확인을 위해서는 부신절제술이 가장 중요합니다. 임상 실무에서 부신 생검의 사용은 특정 사례, 특히 부신외 악성 종양의 병력이 있는 환자에게만 사용됩니다[12]. 마지막으로, 우리가 직면하고 있는 결과가 모두 동일한 CT 스캐너에서 파생된 것이 아니며, 서로 다른 유형의 이미지 획득으로 인해 각 픽셀 또는 복셀의 농도계 값의 변동성이 증가하여 재현성에 영향을 미칠 수 있다고 보고되었습니다. 각 연구에서 얻은 결과 및 질감 분석의 유용성 [38].
18-플루오로-2-데옥시-D-글루코스(18F-FDG) 양전자 방출 단층촬영(PET)은 단독으로 또는 CT 또는 MR과 결합하여 악성 형태를 특성화하는 데 유용할 수 있습니다. 18-FDG의 흡수가 간의 흡수보다 높을 경우 부신 종괴는 악성일 가능성이 높습니다. 그러나 위양성(유육종증, 결핵, 지질 결핍 선종 또는 코르티솔 분비 선종, 크롬친화세포종)이나 음성(악성 병변에서는 출혈이나 괴사가 흔함)을 고려해야 합니다[39-43]. 마지막으로 PET는 제한된 수의 센터에서 선택된 경우에 수행되므로 2차 영상 촬영으로 간주됩니다. 반대로 CT는 널리 사용 가능합니다(따라서 CT에서 텍스처 분석을 위한 노력은 중요한 결과를 생성할 수 있습니다).
결론적으로, 이 체계적인 검토에서 수집된 데이터에서 질감 분석은 부신 종양 병리학에 대한 새로운 유망한 진단 도구로 나타납니다. 그럼에도 불구하고 임상 환경에서의 역할을 확인하기 위해서는 추가 전향적 다기관 연구가 필요합니다.
4. 재료 및 방법
4.1. 검색 전략
우리는 PRISMA 기준에 따른 문헌 검색을 위해 처음부터 2021년 7월까지 3개의 검색 엔진(PubMed, Web of Science 및 Scopus)을 사용했습니다[44]. 제목, 초록 및 키워드 필드와 가능한 경우 MeSH 필드에 다음 용어와 그 변형을 사용하여 필요한 경우 검색 구문을 적용했습니다. '부신 AND 컴퓨터 단층촬영-CT-AND 질감 분석; 부신 AND 컴퓨터 단층촬영-CT-AND 질감 분석 및 방사선학'. 검토에 포함된 참고문헌은 초기 문헌 검색에서 식별되지 않은 논문을 수동으로 검색했습니다. 제외 기준은 다음과 같습니다: (I) 영어로 작성되지 않은 기사; (II) 집계된 데이터 또는 이전에 출판된 저작물에서 복제된 데이터를 포함하는 연구; (III) 리뷰 기사; (IV) 서신; (V) 사례 보고서; (VI) 사설. 연구 설계나 모집단에는 제한이 없었습니다.
4.2. 프로토콜 및 데이터 추출 검토
세 명의 저자(GC, CZ 및 F.Cr.)가 데이터베이스 분석을 통해 생성된 모든 제목과 초록을 독립적으로 선별했습니다. 이후 동일한 저자가 포함 기준에 따라 식별된 모든 관련 논문의 전문을 선별했습니다. 리뷰에 포함하기 위한 논문 적합성에 관한 의견 차이는 토론을 통해 해결되거나, 이것이 실패할 경우 수석 저자(F.Ce.)에게 의뢰하여 수정되었습니다. 문헌 검색을 통해 얻은 70편의 논문 중 2018년부터 2021년 사이에 출판된 9편의 보고서가 포함 기준을 충족했습니다(그림 3).
그림 3. 체계적 검토를 위한 연구 데이터를 얻기 위한 검색 흐름도.
이러한 연구의 데이터는 Microsoft Excel(미국 워싱턴주 레드몬드)의 표준화된 형식을 사용하여 추출되었습니다. 각 연구에서 추출된 정보에는 저자, 출판 연도, 연구 설계, 사례 수 및 주요 결과가 포함되었습니다. 모든 연구는 QUADAS(Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies) 버전 2를 기반으로 점수가 매겨졌습니다[45]. 이산형 변수는 적절하게 평균 ± 표준 편차 또는 중앙값 및 사분위수 범위(IQR)로 표현되었습니다. 범주형 데이터는 절대 숫자와 백분율로 설명되었습니다.
저자 기여: 개념화, FC(Filippo Ceccato) 및 FC(Filippo Crimì); 방법론, FC(Filippo Crimì) 및 GC; 소프트웨어, CZ; 검증, CS, DR, IT; 형식 분석, GC, AP 및 CZ; 데이터 큐레이션, GC 및 AP; 작문-원본 초안 준비, FC(Filippo Ceccato) 및 FC(Filippo Crimì); 집필-검토 및 편집, EQ 및 CS 모든 저자는 출판된 원고 버전을 읽고 동의했습니다.
이해 상충: 저자는 이해 상충을 선언하지 않습니다. 자금 제공자는 연구 설계에 아무런 역할을 하지 않았습니다. 데이터 수집, 분석 또는 해석에서 원고를 작성하거나 결과를 출판하기로 결정하는 경우.
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