Аннотация
Целью исследования являлась оценка прогностического значения предоперационного объёма перифокального отёка по данным магнитно-резонансной томографии у пациентов с глиомами. Проведено одноцентровое наблюдательное исследование, включившее 60 пациентов в возрасте от 21 до 75 лет, среди которых преобладали высокозлокачественные диффузные глиомы 4 степени по классификации Всемирной организации здравоохранения. Объём перифокального отёка определяли по данным магнитно-резонансной томографии в Т2-взвешенном режиме и режиме подавления сигнала от свободной жидкости методом волюметрии с последующей стратификацией по четырём группам, а неврологический, когнитивный и функциональный статус оценивали с использованием Шкалы инсульта Национальных институтов здоровья США, Краткой шкалы оценки психического статуса и модифицированной шкалы Рэнкина с итоговой оценкой через 6 месяцев. Установлено, что предоперационный объём перифокального отёка достоверно коррелировал с выраженностью функционального дефицита через 6 месяцев после операции (коэффициент корреляции r = 0,68; p < 0,001; 95% доверительный интервал 0,52-0,81). Показано, что при объёме перифокального отёка 30 см³ и более доля неблагоприятных исходов по модифицированной шкале Рэнкина более 2 баллов составила 60,0%, тогда как при объёме перифокального отёка менее 30 см³ данный показатель не превышал 26,7%. Рассчитано, что наличие перифокального отёка объёмом 30 см³ и более ассоциировано с повышением вероятности неблагоприятного функционального исхода в 4,13 раза (отношение шансов 4,13; 95% доверительный интервал 1,39-12,27; p < 0,01). Установлено, что после хирургической резекции средний объём перифокального отёка в динамике снижался, однако в первые сутки наблюдалось транзиторное усиление отёка с последующей регрессией к 14-30-м суткам. Разработано положение о том, что количественная оценка перифокального отёка по данным предоперационной магнитно-резонансной томографии может использоваться как объективный критерий стратификации риска и планирования противоотёчной терапии у пациентов с глиомами
Ключевые слова
перитуморальная зона; нейровизуализация; T2/FLAIR; магнитно-резонансная томография; шкала Рэнкина; стратификация рискаЦИТИРОВАНИЕ
Использованные источники
- Weller M, van den Bent M, Preusser M, Le Rhun E, Tonn JC, Minniti G, et al. EANO guidelines on the diagnosis and treatment of diffuse gliomas of adulthood. Nat Rev Clin Oncol. 2021;18:170–86. DOI: 10.1038/s41571-020-00447-z
- Wen PY, Weller M, Lee EQ, Alexander BM, Barnholtz-Sloan JS, Barthel FP, et al. Glioblastoma in adults: A society for neuro-oncology (SNO) and EANO consensus review on current management and future directions. Neuro Oncol. 2020;22(8):1073–113. DOI: 10.1093/neuonc/noaa106
- Ahn SS, Cha J. Pre- and post-treatment imaging of primary central nervous system tumors in the molecular era. Korean J Radiol. 2021;22(11):1858–74. DOI: 10.3348/kjr.2020.1450
- Rykkje AM, Larsen VA, Skjøth-Rasmussen J, Nielsen MB, Carlsen JF, Hansen AE. Timing of early postoperative MRI following primary glioblastoma surgery: A retrospective study of contrast enhancements in 311 patients. Diagnostics (Basel). 2023;13(4):795. DOI: 10.3390/diagnostics13040795
- Wen PY, van den Bent M, Youssef G, Cloughesy TF, Ellingson BM, Weller M, et al. RANO 2.0: Update to the response assessment in neuro-oncology criteria for high- and low-grade gliomas in adults. J Clin Oncol. 2023;41(33):5187–99. DOI: 10.1200/JCO.23.01059
- Ellingson BM, Sanvito F, Cloughesy TF, Huang RY, Villanueva-Meyer JE, Pope WB, et al. A neuroradiologist’s guide to operationalizing the response assessment in neuro-oncology criteria version 2.0 for gliomas in adults. AJNR Am J Neuroradiol. 2024;45(12):1846–56. DOI: 10.3174/ajnr.A8396
- Albert NL, Galldiks N, Ellingson BM, van den Bent MJ, Chang SM, Cicone F, et al. PET-based response assessment criteria for diffuse gliomas (PET RANO 1.0): A report of the RANO group. Lancet Oncol. 2024;25(1):E29–41. DOI: 10.1016/S1470-2045(23)00525-9
- Boxerman JL, Quarles CC, Hu LS, Erickson BJ, Gerstner ER, Smits M, et al. Consensus recommendations for dynamic susceptibility contrast MRI in high-grade gliomas. Neuro Oncol. 2020;22(9):1262–75. DOI: 10.1093/neuonc/noaa141
- Martucci M, Russo R, Giordano C, Schiarelli C, D’Apolito G, Tuzza L, et al. Advanced magnetic resonance imaging in the evaluation of treated glioblastoma: A pictorial essay. Cancers (Basel). 2023;15(15):3790. DOI: 10.3390/cancers15153790
- Henriksen OM, Álvarez-Torres MM, Figueiredo P, Hangel G, Keil VC, Nechifor RE, et al. High-grade glioma treatment response monitoring biomarkers: Advanced MRI techniques in clinical practice. Front Oncol. 2022;12:810263. DOI: 10.3389/fonc.2022.810263
- Booth TC, Williams M, Luis A, Cardoso J, Ashkan K, Shuaib H. Machine learning and glioma imaging biomarkers. Clin Radiol. 2020;75(1):20–32. DOI: 10.3389/fonc.2021.811425
- Fang Z, Shu T, Luo P, Shao Y, Lin L, Tu Z, et al. The peritumoral edema index and related mechanisms influence prognosis of glioblastoma patients. Front Oncol. 2024;14:1417208. DOI: 10.3389/fonc.2024.1417208
- World Medical Association. Declaration of Helsinki: Ethical principles for medical research involving human subjects. JAMA. 2013;310(20):2191–4. DOI: 10.1001/jama.2013.281053
- Gao M, Cheng J, Qiu A, Zhao D, Wang J, Liu J. MRI-based intratumoral and peritumoral radiomics for prognosis prediction in glioma patients. Clin Radiol. 2024;79(11):E1383–93. DOI: 10.1016/j.crad.2024.08.005
- Würtemberger U, Rau A, Diebold M, Becker L, Hohenhaus M, Beck J, et al. Advanced diffusion MRI demonstrates altered peritumoral microstructure in glioblastoma compared with brain metastases. Clin Neuroradiol. 2024;34(3):703–11. DOI: 10.1007/s00062-024-01416-0
- Tan R, Sui Y, Wang Y, Zhu X. MRI-based radiomics of tumor and peritumoral edema for preoperative prediction of glioma grade. Front Oncol. 2024;14:1401977. DOI: 10.3389/fonc.2024.1401977
- Fu FX, Cai QL, Li G, Wu XJ, Hong L, Chen WS. Multiparametric MRI-based radiomics model for distinguishing glioma recurrence from pseudoprogression. Magn Reson Imaging. 2024;111:168–78. DOI: 10.1016/j.mri.2024.05.003
- Librizzi G, Lombardi G, Bertoldo A, Manara R. Perioperative imaging predictors of tumor progression and pseudoprogression: A systematic review. Crit Rev Oncol Hematol. 2024;202:104445. DOI: 10.1016/j.critrevonc.2024.104445
- Lin J, Su CQ, Tang WT, Xia ZW, Lu SS, Hong XN. Radiomic features on multiparametric MRI for differentiating pseudoprogression from recurrence in high-grade gliomas. Acta Radiol. 2024;65(11). DOI: 10.1177/02841851241283781
- Blakstad H, Mendoza Mireles EE, Heggebø LC, Magelssen H, Sprauten M, Johannesen TB, et al. Incidence and outcome of pseudoprogression after radiation therapy in glioblastoma patients: A cohort study. Neurooncol Pract. 2024;11(1):36–45. DOI: 10.1093/nop/npad063
- Castañeyra-Ruiz L, González-Marrero I, García-Abad LH, Gonzalez-Arnay E, Camacho M, Carmona-Calero EMM, et al. Aquaporin-4 in glioblastoma: A nexus of glymphatic dysfunction, edema, immune evasion and treatment resistance. Front Cell Neurosci. 2025;19:1685491. DOI: 10.3389/fncel.2025.1685491