토론
여러 그룹 미스터 이미징을 사용 하 여 신경 교 종에서 대조 전송 계수 및 종양 등급 사이의 관계를 공부 했다(2, 10, 11, 31). 이러한 연구의 결과 모순,표시 하 고 신중 하 게 검토 이미지 수집 프로토콜,이미지 분석 기법 및 통계 분석 방법에 다양 한 변화를 보여 줍니다. 임상 실습에서 전송 계수 측정에 대 한 잠재적인 역할 불분명 남아 있기 때문에 이러한 불일치의 원인을 명확 하 게 하려고 하는 것이 중요 하다.
현재 연구에서 우리는 리 외(22,33)에 의해 설명 된 대조 볼 러 스의 첫 번째 통과 기반으로 약 동학 모델을 사용 했습니다. 이 모델은 티 1 가중 데이터에서 파생 된 계산 된 대비 농도의 시간적 변화를 기반으로하며 측정 된 데이터의 분해를 사용하여 각 픽셀의 혈관 내 및 혈관 외 대비의 상대적 기여도를 식별합니다. 분해 단계-곡선 피팅 단계—에 고용 피팅 변수 수의 감소와 함께 모델 높은 재현 하 고 안정적인 신호 강도 대 잡음 비율에 다양 한 변화를 만든다. 모델의 재현성은 더 로컬 흐름 아티팩트에 의해 유도 된 신호 강도의 변화에 대 한 첫 번째 순서 보정을 제공 하기 위해 관찰 된 동맥 입력 함수 피크의 스케일링에 의해 향상 됩니다. 중요한 중요한 결점은 대조 큰알약의 첫번째 통행 도중 대조의 역류가 플라즈마로 전자우편에서 일어나지 않을 것이라는 점을 고유한 가정이다. 이것은 매우 높은 내피 투과성(>0.2 분 -1)을 가진 조직에서는 사실이 아니며,전달 계수 값의 과소 평가는이 대략적인 임계 값(35)이상으로 발생합니다. 현재 연구에서,이 크기의 값은 개별 사례에서 관찰되지 않았다,따라서,우리는 합리적으로 전송 계수의 측정 된 값을 기대할 수 있습니다. 분석 결과는 정량 파라메트릭 맵입니다.
우리는이 연구를 위해 종양의 강화 구성 요소 내의 모든 조직을 검사하고 종양에서 추출한 매개 변수의 중간 값과 95 번째 백분위 수 값을 모두 검사하기로 결정했습니다. 95 백분위수 값의 사용은 많은 분포가 분포의 오른쪽에 꼬리가 있는 상당한 기울기(즉,높은 값의 초과)를 표시한다는 사실을 인식하며,이는 아마도 작은 하위 픽셀 모집단에서 측정된 매개 변수의 증가를 나타냅니다. 95 번째 백분위수 값을 사용하면 중앙값이 크게 변경되지 않은 분포를 식별하는 데 도움이되지만 값이 증가한 작은 수의 픽셀이 있으면 분포(36)에서 큰 왜곡이 발생합니다.
이 연구에서 우리는 측정 간의 밀접한 상관 관계를 보여 주었다. 이러한 상관관계는 내피 투과성 표면적 생성물뿐만 아니라 혈류에도 직접적으로 영향을 받기 때문에 예측될 수 있다. 고 등급 및 저 등급 종양과 로지스틱 회귀 분석을 구별 한 모든 파라 메트릭 변수는 등급과 독립적으로 관련이 있음을 보여주었습니다. 고 등급 종양과 저 등급 종양 사이의 최적의 분화는 판별 기능을 사용하여 얻어졌으며,이는 94.9%의 사례를 올바르게 분류했습니다. 모든 종양 등급에 걸쳐 값의 비교만 50%와 50%사이 크게 다른 것으로 나타났다.
현재 연구에서 발생할 수 있는 한 가지 문제점은 스테로이드치료 개시 후 모든 고급종양 환자들을 영상화하여 내피를 안정화시켜 측정치를 감소시킬 것으로 예상된다는 점이다. 실제로,이것은 피하는 것은 불가능하 스테로이드 치료가 진단에 일반적으로 시작되기 때문에 또한 계속 다른 학문에 있는 잠재적인 약점입니다. 그러나 스테로이드 요법의 효과는 측정된 크트랜스를 감소시키고,우리가 설명한 크트랜스와 등급 간의 관계의 강도를 감소시키거나 폐지할 것으로 예측될 것이다.
많은 연구는 감수성 대비 강화(티 2*-가중)기술을 사용 하 여 고,방법론의 변화에도 불구 하 고 이러한 출판물은 대부분 계약에(3, 5, 7, 8, 12, 19, 20, 23, 31, 36, 37). 등급 및 전송 계수 사이의 관계를 검사 하는 이전 간행물 광범위 하 게 다양 한 연구 결과 설명 했습니다. 2000 년에 발표 된 최초의 연구는 낮은 시간 해상도(26 초)를 사용했습니다. 동적 데이터의 분석 신호 강도 변화를 기반으로 했다 하 고 아무 시도 기준 티 1 값에 대 한 수정 또는 연구 기간 동안 대비 농도 변화를 계산 했다. 연구 관심 영역 종양 내 강화 조직의 모든 포함 하 고 등급 및 등급과 침투성(아르 자형=0.76)사이의 높은 상관 관계의 모든 쌍 사이의 침투성에 상당한 차이 발견. 이 연구는 성적 사이의 분수 혈액량의 통계적 차이를 보이지 않았지만 약한 상관 관계가 있었다(아르 자형=0.39). 이 분석 기법에는 2 가지 중요한 잠재적 방법 론적 문제가 있습니다(11). 첫째,콘트라스트 농도 변화의 계산보다는 신호 강도 변화의 사용,둘째,매우 낮은 시간적 해상도의 사용. 티 1 가중 이미지에서 조영제 농도와 신호 강도 사이의 관계는 비선형(38)입니다. 이것은 신호 강도가 선형 관계로 예상되는 것보다 훨씬 낮은 매우 높은 농도의 영역에서 특히 문제가됩니다. 동맥 입력 기능을 제공 하기 위해 신호 강도 변화를 사용 하 여 체계적으로 혈관 트리에서 일어나는 대조 변화를 과대평가할 가능성이 높은 농도 일반적으로 큰 혈관에서 볼 수 있기 때문에 사용 하는 동맥 입력 기능의 형태는 결함이 있을 수 있습니다. 또한,조영제 수집 시퀀스의 샘플링 시간 보다 짧은 기간으로 수명이 짧은 볼 러 스로 관리 했다. 이것은 피크 동맥 대비 값의 정확한 측정을 불가능하게 만들고 측정 된 동맥 입력 기능에 상당한 변화를 초래할 수 있습니다(39). 이러한 효과의 조합을 심각 하 게 대조 농도의 첫 번째 패스 피크 샘플링 간격 사이의 시간적 관계에 따라 예측할 수 없는 방식으로 견적에 영향을 미칠 것 이라고 상당한 변동성을 생산 하기 위해 예측할 수 있습니다. 이것은 전두엽의 추정에서 큰 무작위 측정 오류의 원인을 나타내며 전두엽과 종양 등급 간의 상관 관계 부족을 설명 할 수 있습니다. 이 이유 때문에 전송 계수의 추정에 예상된 오류 훨씬 작은 것 하나 등급 어떤 기본 관계 감지 될 것 이라고 기대 하는 것. 이러한 관계를 반복적으로 입증 하는 자화 성 기반 기술에 주로 기반 이전 작품의 큰 시체를 모순 하는 종양 등급 간의 관계를 설명 하는 연구의 실패. 시간적 해상도가 낮은 데이터 수집으로 인해 전송 계수 추정치에 실제 기여도가 반영되었을 가능성이 있습니다.
구체적으로 내 피 투과성과 등급 사이의 관계를 해결 하기 위해 두 번째 그룹 높은 시간 해상도 사용(1 초)티 1-가중 수집 하 고 계산 된 조영제 농도 데이터(2,40)에 다 성분 약 동학 모델을 적용 하 여 데이터를 분석. 분석에는 비 확장 성분을 포함한 모든 종양 조직이 포함되어 변수의 파라 메트릭 이미지를 생성했습니다. 분석 종양 및 개별 매개 변수의 특정 측정된 값 내에서 개별 픽셀의 히스토그램 분포를 기반으로 했다 제시 하지 않았다;그러나,저자 명시 된 임의의 임계값을 사용 하 여 개별 종양을 분류 하는 데 사용할 수 있는 등급과 견적의 강한 차별 관계. 24 개의 신경 교종에 대한 본 연구에서,>5%의 복셀 값을 가진 모든 종양을>5%의 복셀 값을 가진 모든 종양을>7%의 복셀 값을 가진 모든 종양을 정의>8%의 복셀 값을 가진 모든 종양을 4 등급으로 정의하면 83%의 사례가 올바르게 분류되었습니다. 그러나 투자율 관련 매개 변수와 등급 사이에는 관계가 없었습니다. 이것은 데이터에 적용된 모델이 비표준 적이며 사용 된 동맥 입력 함수의 형태가 첫 번째 패스 피크의 증거없이 결함이 있었기 때문일 수 있습니다.
2002 년,프로벤자일 외(10)는 1.5 초의 시간적 해상도를 갖는 티 2-가중치 동적 이미징 스핀-에코 서열을 이용하여 신경교종 환자 22 명을 연구하였다. 데이터는 이전 바이스 코프(25)에 의해 설명 된 모델을 사용하여 전송 계수의 파라 메트릭 맵을 생성하여 분석 하였다. 데이터는 평균과 가장 높은 측정 전송 계수 값을 찾기 위해 관심의 여러 영역으로 종양을 샘플링하여 분석 하였다. 이 저자들은 저 등급 종양과 고 등급 종양 사이의 전달 계수에 유의 한 차이가 있음을 보여 주었고 최대 값에서 가장 큰 차이가 나타났습니다(피=.018). 이것은 0.03 의 전달 계수 값에 대해 90%의 양의 예측 값과 75%의 음의 예측 값을 제공했습니다. 저자는 혈액량 효과를 측정하거나 언급하지 않았습니다. 불행 하 게도,2*가 중 동적 데이터 집합에서 내 및 혈관 조영제 기여의 분해의 정확도 종양 조직으로 조영제의 추출 속도 관련이 있습니다. 큰 추출 분획물이있는 경우,원래 저자는 모델이 덜 적합 할 것으로 기대합니다(25). 신호 강도 중요 한 티 1 기여의 존재 높은 투과성 모 세관 침대 종양의 일부 대비 볼 루스(41)의 첫 번째 통과 하는 동안 중요 한 티 1 관련 향상을 보여 최악의 시나리오를 나타냅니다. 바이스코프 등은 이러한 경우에 티 1 관련 증진을 최소화하기 위한 기술의 사용이 조영제 누출(25)을 보다 공격적으로 교정하기 위해 요구될 것이라고 제안했다. 사실 이 기술의 원래 설명은 티 1 관련 효과를 줄이기 위해 사전 향상 기술을 사용했으며 저자는 대조 추출 분율이 높은 곳에서 더 높은 선량 사전 향상이 필요할 수 있다고 제안했습니다. 프로벤자일 등의 연구에서는 사전 강화가 사용되지 않아 티 1 효과가 예상되어야 하며 누출이 더 높을 가능성이 있는 고급 종양에서 비례적으로 더 커질 것이다(41). 이것은 고 등급,증강성 종양에서 간질환의 측정치를 증가시키면서 간질환의 명백한 값을 감소시키는 효과를 가질 것이다.
신경 교종에서 미세 혈관 매개 변수와 종양 등급 사이의 관계를 조사한 최신 연구가 2004 년에 발표되었습니다(31). 1 차 신경 교종 환자 73 명을 대상으로 한이 대규모 연구는 높은 시간 해상도(1 초)티 2*가중치 획득 순서를 사용했습니다. 거 운동 견적 계산되었을 사용하여 표준 기술에 대한 T2*가중치한 이미지는 이전에 생산 표시 강한 상관관계 사이거 운동과 등급입니다. 동일한 데이터에 적용된 표준 2 구획 모델을 사용하여 전송 계수 추정치를 산출했습니다. 측정 중요 한 향상의 영역을 대상으로 관심의 여러 영역을 사용 하 여 파라메트릭 이미지에서 추출 하 고 4 측정의 가장 높은 선택 했다. 저자들은 모든 성적 쌍들 사이에 유의 한 차이가 있음을 보여 주었지만,2 학년과 3 학년과 2 학년과 4 학년 사이에서만 차이가 발견되었습니다. 고 대 저 등급 종양의 예측 인자를 식별하기위한 로지스틱 회귀 분석은 고 대 저 등급 종양의 예측 인자만을 보여 주었다. 다시 한번,이 연구에서 취한 접근법과 관련된 잠재적 인 방법 론적 문제가 있습니다. 티 2 의 사용*가중 이미징 다시 경쟁 티 1 가중 효과 강화 조직 위에서 논의 했다(41)의 문제를 발생 시킵니다. 다시 한번,사전 강화 또는 티 1 에 민감하지 않은 시퀀스를 사용하여 이러한 효과를 줄이려는 시도는 없었습니다. 둘째,볼 러 스의 통과 다음 명백한 대조 농도의 상승 에이전트 누설을 대조 하는 전적으로 기인 하 고 잔여 혈관 내 대조의 가능성을 고려 하지 않습니다. 실제로,저자들은 종양의 특정 영역에서 혈류가 매우 가변적이고 이질적일 수 있으며,낮은 관류 압력 또는 구불 구불 한 혈관의 영역에서 볼 수있는 것과 같이 매우 느린 흐름이 존재하는 경우 크 트란스가 과소 평가 될 수 있음을 인정합니다. 우리는 이전에 지역 혈액 볼륨(36,41)에 초기 재순환 단계에서 대비 농도의 적분의 측정을 사용 하 여 종양 등급 및 초기 대비 재순환 단계 티 2*-가중 이미지에 관계 조사. 이 상대 재순환 매개 변수 높은 등급에서 분포의 증가 왜도와 신경 교종에서 종양 등급에 명확한 관계를 보여줍니다 그리고 우리는 일반적으로 고급 종양에서 볼 수 있는 꼬불꼬불한 저조한 관류 혈관 내에서 대비의 유지에이 관계를 기인. 이 초기 재순환 단계 변경의 일부 2*가 중 인수 뿐만 아니라 투과성을 반영 하지만 또한 혈관 내 대비를 유지 가능성을 제기 한다.
임상 실습에서 상당한 약속을 제공 하는 것이 분명 하다,비록 그들의 구현 및 해석과 관련 된 상당한 문제가 있다. 이미지 수집 프로토콜 및 일반적으로 좋은 계약을 보여주는 게시 된 작품의 큰 본문과 분석 기술에 상대적으로 강력한 기술의 예를 나타냅니다. 더 복잡 한 분석 전략 필연적으로 관찰 된 신호 강도 변화의 원인과 대조 분포 및 신호 강도 형성을 제어 하는 기본 생리 학적 메커니즘에 관련 된 일련의 가정을 포함 한다. 여기에 설명 된 연구는 방법론의 변화의 결과로 거의 의심 할 여지없이 매우 다른 결과를 보여줍니다. 신경 교종에서 종양 등급과 종양 등급 사이에 강한 관계가 있다는 것은 의심의 여지가없는 것 같습니다. 이러한 연구는 대조 농도 시간 코스 곡선을 통합 하 여 고이 같은 방법 법 등의 연구에서 유사한 결과 함께 사용 되었다 상술 한(31)의 직접 측정을 사용 합니다. 현재 연구 및 루 드만 외(2,40)의 작품 티 1 가중 데이터의 약 동학 모델링을 사용 하 고 또한이 관계를 설명할 수 있었다. 케이트란과 등급 간의 관계는 덜 명확합니다. 루데만 등의 연구(2,40)는 케이트란과 등급 간의 관계를 입증하지 못했으며,법학 등의 연구(31)는 약한 관계를 보여 주었지만,현재의 연구와 프로벤자일 등의 연구(10)는 케이트란을 고 등급과 저 등급 신경 교종 사이의 중요한 판별 자로 확인했습니다. 이러한 이전 연구에 사용 된 각 이미징 및 분석 기술은 특정 잠재적 단점과 관련이 있습니다. 이는 콘트라스트 추출 분율이 높은 케이트랜스를 과소평가한 것으로 알려져 있습니다. 그러나 메서드는,,테스트 광범위 하 게 재현성 계수의 설립에 의해 그리고 몬테 카를로 모델링 낮은 신호 강도–잡음 데이터의 사용에 의해 유도 된 오류의 크기를 식별 하 고 모델링 자체(22,33,35)에서 가정에 의해. 이 연구는 현재 연구에서 확인 된 측정 된 범위 내에서 모델이 정확하고 재현 가능할 것으로 예상 할 수 있음을 시사합니다. 이 기술은 또한 데이터 수집이 1 분 이내에 수행될 수 있고 호흡-홀드 기술(45)과 함께 사용될 수 있기 때문에 상당한 이점을 제공한다.
결론적으로,우리는 신경 교종에서 조직 학적 등급과 조직 학적 등급 사이의 강한 관계를 보여 주었다. 측정,또는 2 의 조합 진단 감도 및 특이성>90%낮은 및 고급 종양 구별에 좋은 차별 파워를 보여줍니다. 3 등급 및 4 등급 종양의 식별은 상대적으로 열악하며 진단 감도는 68%이고 특이도는 62%입니다. 우리는 또한 그들의 실험적인 접근의 주의깊은 검토에 의해 이전 연구 사이 명백한 불일치의 원인을 명확히 했다. 이 연구는 종양 생물학 및 이러한 더 복잡 한 분석 프로토콜의 지속적인 개발 및 사용을 지원 하는 미세 혈관 구조에 관한 중요 하 고 독립적인 정보를 제공 합니다.
