АНАЛІЗ КРИТЕРІЇВ КТ-ВОЛЮМОМЕТРІЇ ТА RECIST 1.1 В ОЦІНЦІ ДИНАМІКИ МЕТАСТАТИЧНИХ УРАЖЕНЬ ПЕЧІНКИ
DOI:
https://doi.org/10.32689/2663-0672-2025-2-5Ключові слова:
метастази в печінці, RECIST 1.1, КТ-волюмометрія, оцінка терапевтичної відповіді, комп’ютерна томографія, ріст пухлинАнотація
Оцінка відповіді пухлин на лікування є важливим аспектом сучасної онкології. Використовувані критерії RECIST 1.1, що базуються на вимірюванні лінійних розмірів пухлин, мають обмеження, особливо при оцінці складних пухлин. КТ-волюмометрія, яка дозволяє оцінювати зміни об'єму пухлин, є перспективним методом для більш точного відстеження динаміки метастатичних уражень печінки.Методи. До дослідження було залучено 10 пацієнтів з метастатичним ураженням печінки. Кожен пацієнт пройшов кілька обстежень з інтервалом 1–3 місяці, під час яких вимірювались максимальні діаметри за критеріями RECIST 1.1 та об'єм метастатичних вогнищ за допомогою КТ-волюмометрії. Використовувався статистичний аналіз для оцінки кореляції між результатами двох методів.Результати. Виявлено високий рівень кореляції між оцінками за RECIST 1.1 та КТ-волюмометрією. У 90% випадків категорії відповіді на лікування за обома методами збігались. Однак КТ-волюмометрія виявила більшу чутливість до змін в об'ємах пухлин, дозволяючи точніше відстежувати навіть незначні зміни. У випадках асиметричного росту пухлин або зміни їх форми, волюмометрія виявила більшу чутливість порівняно з лінійними вимірюваннями.Висновки. КТ-волюмометрія є більш чутливим методом для оцінки динаміки метастатичних вогнищ печінки, порівняно з традиційними критеріями RECIST 1.1. Вона має здатність до раннього виявлення відповіді на лікування, що дозволяє своєчасно коригувати лікувальну тактику. Комбіноване використання обох методів може забезпечити більш точну та повну оцінку стану пацієнта.
Посилання
Buckler A. J., Mulshine J. L., Gottlieb R., Zhao B., Mozley P. D., Schwartz L. The use of volumetric CT as an imaging biomarker in lung cancer. Acad Radiol. 2010. 17(1), 100–6. doi: 10.1016/j.acra.2009.07.030.
Debela D. T., Muzazu S. G., Heraro K. D., Ndalama M. T., Mesele B. W., Haile D. C., Kitui S. K., Manyazewal T. New approaches and procedures for cancer treatment: Current perspectives. SAGE Open Med. 2021. 9, 20503121211034366. doi: 10.1177/20503121211034366.
Fournier L., de Geus-Oei L. F., Regge D., Oprea-Lager D. E., D'Anastasi M., Bidaut L., Bäuerle T., Lopci E., Cappello G., Lecouvet F., Mayerhoefer M., Kunz W. G., Verhoeff JJC., Caruso D., Smits M., Hoffmann R. T., Gourtsoyianni S., Beets-Tan R., Neri E., deSouza N. M., Deroose C. M., Caramella C. Twenty Years On: RECIST as a Biomarker of Response in Solid Tumours an EORTC Imaging Group – ESOI Joint Paper. Front Oncol. 2022. 11, 800547. doi: 10.3389/fonc.2021.800547.
Goldmacher G. V., Conklin J. The use of tumour volumetrics to assess response to therapy in anticancer clinical trials. Br J Clin Pharmacol. 2012. 73(6), 846–854. doi: 10.1111/j.1365-2125.2012.04179.x.
Iannessi A., Beaumont H., Ojango C., Bertrand A. S., Liu Y. RECIST 1.1 assessments variability: a systematic pictorial review of blinded double reads. Insights Imaging. 2024. 15(1), 199. doi: 10.1186/s13244-024-01774-w.
Jester N., Singh M., Lorr S., Tommasini S. M., Wiznia D. H., Buono F. D. The development of an artificial intelligence auto- segmentation tool for 3D volumetric analysis of vestibular schwannomas. Sci Rep. 2025. 15(1), 5918. doi: 10.1038/s41598- 025-88589-x.
Machado L., Alberge L., Philippe H., Ferreres E., Khlaut J., Dupuis J., Le Floch K., Habip Gatenyo D., Roux P., Grégory J., Ronot M., Dancette C., Boeken T., Tordjman D., Manceron P., Hérent P. A promptable CT foundation model for solid tumor evaluation. NPJ Precis Oncol. 2025. 9(1), 121. doi: 10.1038/s41698-025-00903-y.
Stephe S., Kumar S. B., Thirumalraj A., Dzhyvak V. Transformer based attention guided network for segmentation and hybrid network for classification of liver tumor from CT scan images. East Ukr Med J. 2024. 12(3),692–710. doi: 10.21272/eumj.2024;12(3):692-710.
Wesdorp N. J., Zeeuw J. M., Postma SCJ., Roor J., van Waesberghe JHTM., van den Bergh J. E., Nota I. M., Moos S., Kemna R., Vadakkumpadan F., Ambrozic C., van Dieren S., van Amerongen M. J., Chapelle T., Engelbrecht MRW., Gerhards M. F., Grunhagen D., van Gulik T. M., Hermans J. J., de Jong K. P., Klaase J. M., Liem MSL., van Lienden K. P., Molenaar I. Q., Patijn G. A., Rijken A. M., Ruers T. M., Verhoef C., de Wilt JHW., Marquering H. A., Stoker J., Swijnenburg R. J., Punt CJA., Huiskens J., Kazemier G. Deep learning models for automatic tumor segmentation and total tumor volume assessment in patients with colorectal liver metastases. Eur Radiol Exp. 2023. 7(1), 75. doi: 10.1186/s41747-023-00383-4.
Xu Z., Jiang G., Dai J. Tumor therapeutics in the era of "RECIST": past, current insights, and future prospects. Oncol Rev. 2024. 18, 1435922. doi: 10.3389/or.2024.1435922.
Yu S. H., Choi S. J., Noh H., Lee I. S., Park S. H., Kim S. J. Comparison of CT Volumetry and RECIST to Predict the Treatment Response and Overall Survival in Gastric Cancer Liver Metastases. Taehan Yongsang Uihakhoe Chi. 2021. 82(4), 876–888. doi: 10.3348/jksr.2020.0085.
Zane K. E., Cloyd J. M., Mumtaz K. S., Wadhwa V., Makary M. S. Metastatic disease to the liver: Locoregional therapy strategies and outcomes. World J Clin Oncol. 2021. 12(9), 725–745. doi: 10.5306/wjco.v12.i9.725.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
