СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТИ РАКА ЩИТОВИДНОЙ ЖЕЛЕЗЫ НА ОСНОВЕ СОНОЭЛАСТОГРАФИИ Российский патент 2020 года по МПК A61B8/08 

Изобретение относится к области медицины, а именно к ультразвуковой диагностике, эндокринологии.

Сохраняется актуальность вопроса оценки эффективности комплексного применения современных опций мультипараметрического ультразвукового исследования (УЗИ) в дифференциальной диагностике узловых новообразований щитовидной железы (ЩЖ), а именно ультразвуковой эластографии, для формирования лечебной тактики, а также решения вопроса о необходимости и объеме оперативного вмешательства у пациентов с данной патологией.

Впервые данные о применении соноэластографии в медицине появились в начале 90-х годов XX века. Ophir J с соавторами в 1991 году предложил способ для дифференциации тканей по их жесткости путем механического воздействия на них и анализа деформаций, получаемых с помощью ультразвуковых диагностических сканеров (Ophir J, Cespedes I, Ponnekanti H, et al. Elastography: a quantitative method for imaging the elasticity of biological tissues. Ultrason Imaging. 1991; 13: 111-34).

Известен способ применения соноэластографии (СЭГ) в оценке узловых образований щитовидной железы предложенный группой авторов в 2003 году (Kouvaraki М.A., Shapiro S.Е., Fornage В.D. et al. Role of preoperative ultrasonography in the surgical management of patients with thyroid cancer. // Surgery. 2003, December. V. 134. Issue 6. P. 946-954.) При использовании данного способа СЭГ с компрессией тканей датчиком по методу свободной руки различными специалистами, отмечается низкий уровень воспроизводимости результатов, обусловленных высокой операторозависимостью.

Наиболее близким аналогом к предлагаемому решению является модифицированный способ применения соноэластографии в оценке узловых образований щитовидной железы предложенный группой авторов в 2010 года (Park C.S., Kim S.H., Jung S.L., Kang B.J., Kim J.Y., Yim H.W., Jeong S.H. Observer variability in the sonographic evaluation of thyroid nodules. J Clin Ultrasound 2010; 38(6): 287-293, http://dx.doi.org/10.1002/jcu.20689). Также, в 2011 году Moon Wj с группой авторов (Moon Wj, Baek J.H., Jung S.L. et al. Korean Society of Radiology. Ultrasound and the ultrasound based management of thyroid nodules: consensus statement and recommendations. Korean J Radiol. 2011; 12:1011.) с целью повышения степени объективности получаемых результатов при СЭГ узлов щитовидной железы, предложил применять технологию эластографии сдвиговой (боковой) волны, ЭСВ, (Friedrich-Rust М., Wund ег K., Kriener S. et al (2009) Liver fibrosis in viral hepatitis: noninvasive assessment with acoustic radiation force impulse imaging versus transient elastography. Radiology 252:595-604). Такой обобщенный способ строится на оценке следующих ультразвуковых эластографических характеристик узлов щитовидной железы, а именно: интенсивность окрашивания, однородность окрашивания, коэффициент окрашивания, размеры образования и их различия, коэффициент жесткости, коэффициент деформации, расчет скорости поперечной волны в режиме Acoustic Radiation Force Impulse imaging (ARFI) (K. Nightingale, R. Bentley, and G. Trahey, "Observations of tissueresponse to acoustic radiation force: Opportunities for im aging," Ultrasonic Imaging, vol. 24, pp. 100-108, 2002), a также расчета Strain-ratio (индекса эластичности). При этом сохраняется субъективизм в трактовании полученных значений, в виду недостаточности комплексного оценивания. Предлагаемая многофакторная система прогнозирования вероятности рака щитовидной железы, основана на учете таких значимых предикторов как: наличие/отсутствие интенсивного окрашивания (ИО), наличие/отсутствие различий размеров образований (РР), значение скорости поперечной волны в режиме ARFI (ПВ), наличие/отсутствие окрашивания в узле (ОУ), наличие/отсутствие однородности окрашивания узла (ОО), значение индекса соотношения плотности Strain-ratio (ИП).

Целью предлагаемого нами способа является повышение надежности мультипараметрического УЗИ с применением ультразвуковой эластографии в дифференциальной диагностике узловых новообразований щитовидной железы за счет применения многомерного статистического моделирования с учетом таких объективных показателей как: наличие/отсутствие интенсивного окрашивания (ИО), наличие/отсутствие различий размеров образований (РР), значение скорости поперечной волны в режиме ARFI (ПВ), наличие/отсутствие окрашивания в узле (ОУ), наличие/отсутствие однородности окрашивания узла (ОО), значение индекса соотношения плотности Strain-ratio (ИП).

Поставленная цель достигается тем, что при проведении мультипараметрического УЗИ с применением методик ультразвуковой эластографии щитовидной железы и при выявлении в ней узлов, оцениваются следующие ультразвуковые показатели: наличие/отсутствие интенсивного окрашивания (ИО), наличие/отсутствие различий размеров образований (РР), значение скорости поперечной волны в режиме ARFI (ПВ), наличие/отсутствие окрашивания в узле (ОУ), наличие/отсутствие однородности окрашивания узла (ОО), значение индекса соотношения плотности Strain-ratio (ИП), затем рассчитывают прогностический коэффициент вероятности злокачественности узла (ПКвзу) решая уравнение логистической регрессии по формуле:

ПКвзу=Кон-ИО×ЗнП₁-РР×ЗнП₂-ПВ×ЗнП₃+ОУ×ЗнП₄-ОО×ЗнП₅+ИП×ЗнП₆

ЗНП1…6 - наблюдаемое значение для соответствующего образца переменной,

Кон - константа для данной совокупности,

ИО - интенсивное окрашивание (ИО) (101 - наличие, 102 - отсутствие),

РР - различие размеров образований (101 - наличие, 102 - отсутствие),

ПВ - значение скорости поперечной волны в режиме ARFI,

ОУ - окрашивание в узле (101 - наличие, 102 - отсутствие),

ОО - однородность окрашивания узла (101- наличие, 102 - отсутствие),

ИП - значение индекса соотношения плотности Strain-ratio,

и, если прогностический коэффициент выше или равен 321,5972, то прогнозируют высокую вероятность рака щитовидной железы, а если меньше 321,5972, то вероятность злокачественности узла щитовидной железы не высока.

Новизна предлагаемого решения заключается в том, что впервые у пациентов с узловыми образованиями щитовидной железы возможно прогнозировать наличие злокачественности выявленных узлов, путем учета ультразвуковых эластографических показателей и применения многомерного моделирования, для улучшения качества диагностики и возможности планирования необходимого лечения.

Технические решения, имеющие признаки, совпадающие с отличительными признаками предлагаемого нами способа, не выявлены, что позволяет сделать вывод о соответствии предлагаемого способа критерию «изобретательский уровень».

В процессе разработки способа было проведено обследование 1542 пациентов с узловыми образованиями щитовидной железы. Обследование включало получение анамнестических, физикальных, инструментальных и лабораторных данных пациента. Учет производился по данным соноэластографии, а именно компрессионную эластографии (КЭГ) и эластографии сдвиговой волны (ЭСВ), а также с учетом информации о дальнейшей судьбе пациента (гистологическим подтверждением или исключением наличия у него злокачественного образования).

Последовательно методом редукции множества признаков в программе «MedCalc» v. 18.2.1 были выделены комбинации наиболее значимых показателей, отличающие группы друг от друга. Для оценки прогностического влияния каждого из признаков, а также их возможной комбинации были использованы Receiver Operating Characteristic (ROC) Analysis и логистический регрессионный анализ. Построенная прогностическая модель позволяет судить, с какой вероятностью выявленное образование щитовидной железы окажется злокачественным.

В таблице 1 представлен уровень прогностической значимости выявленных независимых переменных.

В дальнейшем с целью выявления возможной комбинации выделенных переменных построено регрессионное уравнение, на основании которого выверена одиночная аналитическая шкала прогностических значений с оптимальной комбинацией между чувствительностью и специфичностью, определенных по последующей процедуре ROC-анализа (см. фиг. 1).

Уровень значения данной модели статистически значимый (р<0,0001). Площадь под кривой (AUC) составляла 0,902. Точка отсечения при данной модели находилась на уровне 321,5972, где чувствительность составила 91,62%, с 95% доверительным интервалом от 86,3 до 95,3, а специфичность - 88,82%, с 95% доверительным интервалом 82,9 до 93,2, с положительным 8,195 и отрицательным 0,094 отношением правдоподобия.

На основании математической обработки получен набор оптимальных признаков и сформирован способ прогнозирования эффективности соноэластографии в диагностике узловых новообразований щитовидной железы, который заключается в определении классификационного значения.

Предлагаемый способ прогнозирования эффективности соноэластографии в диагностике узловых новообразований щитовидной железы осуществляется следующим образом: у каждого обследуемого пациента при проведении ультразвукового исследования щитовидной железы и выявления узловых образований, учитывают следующие соноэластографические показатели: наличие/отсутствие интенсивного окрашивания (ИО), наличие/отсутствие различий размеров образований (РР), значение скорости поперечной волны в режиме ARFI (ПВ), наличие/отсутствие окрашивания в узле (ОУ), наличие/отсутствие однородности окрашивания узла (ОО), значение индекса соотношения плотности Strain-ratio (ИП), затем рассчитывают прогностический коэффициент вероятности злокачественности узла (ПКвзу) решая уравнение логистической регрессии по формуле:

ПКвзу=Кон-ИО×ЗнП1-РР×ЗнП2-ПВ×ЗнП3+ОУ×ЗнП4-ОО×ЗнП5+ИП×ЗнП6

ЗНП1…6 - наблюдаемое значение для соответствующего образца переменной,

Кон - константа для данной совокупности,

ИО - интенсивное окрашивание (ИО) (101 - наличие, 102 - отсутствие),

РР - различие размеров образований (101 - наличие, 102 - отсутствие),

ПВ - значение скорости поперечной волны в режиме ARFI,

ОУ - окрашивание в узле (101 - наличие, 102 - отсутствие),

ОО - однородность окрашивания узла (101 - наличие, 102 - отсутствие),

ИП - значение индекса соотношения плотности Strain-ratio.

Решая данное уравнения для каждого пациента, получают соответствующее классификационное значение, которое при сопоставлении с аналитической шкалой позволяет прогнозировать вероятность злокачественности выявленных узловых образований щитовидной железы. Если прогностический коэффициент выше или равен 321,5972, то прогнозируют высокую вероятность рака щитовидной железы. Напротив, если прогностический коэффициент меньше 321,5972, то вероятность злокачественности узла щитовидной железы не высока. Данный способ позволяет поставить наиболее достоверный диагноз и соответственно определить для пациента необходимую дальнейшую тактику лечения.

Предлагаемый способ наглядно иллюстрируется следующими примерами.

Пример 1. Пациент А., 48 лет, обратился на ультразвуковую диагностику щитовидной железы по направлению от эндокринолога. Пациенту выполнена мультипараметрическое ультразвуковое исследование щитовидной железы, а именно ультразвуковая эластометрия. При проведении исследования были выявлены 3 узловых образования в правой доле щитовидной железы, при этом других новообразований выявлено не было. Далее при подробном исследовании узловых образований определили следующие показатели: имелась выраженная интенсивность окрашивания узлов; выявлены различия в размерах узлов; значение скорости поперечной волны в режиме ARFI составило 2,62 м/с; имелось однородное окрашивание в узлах; значение индекса соотношения плотности Strain-ratio составило 2,1. Выполнено решение уравнения регрессии:

ПКвзу=313,6572-101×3,16337-102×0,057423-2,62×1,59131+101×1,67772+101×1,67003+2,1×0,27886, где

313,6572 - Кон, -3,16337 - ЗнП1, -0,057423 - ЗнП2, -1,59131 - ЗнП3, 1,67772 - ЗнП4, 1,67003 - ЗнП5, 0,27886 - ЗнП6, рассчитанные формулой логистической регрессии.

В результате решения регрессионного уравнения, полученное значение при сопоставлении с одиночной аналитической шкалой прогностических значений оказалось выше точки отсечения 321,5972, и составило 322,8388. Это указывает на высокую вероятность злокачественности выявленных узловых образований щитовидной железы у конкретного пациента, что и было подтверждено клинически: через неделю пациента отправили на оперативное лечение по удалению щитовидной железы - железу удалили полностью согласно онкологическому принципу лечения и выполнили гистологическое исследование - подтвердился рак щитовидной железы. Благодаря быстрому и точному определения характера выявленных узловых образований щитовидной железы, пациенту оказали необходимую и эффективную помощь в лечении выявленной онкологии щитовидной железы.

Пример 2. Пациент Ж., 52 лет, обратился на ультразвуковую диагностику щитовидной железы по направлению от эндокринолога. Пациенту выполнена мультипараметрическое ультразвуковое исследование щитовидной железы, а именно ультразвуковая эластометрия. При проведении исследования были выявлены 2 узловых образования щитовидной железы, один узел в левой доле и один в правой, при этом других новообразований выявлено не было. Далее при подробном исследовании узловых образований определили следующие показатели: имелась выраженная интенсивность окрашивания узлов; различий размеров выявленных узлов не обнаружено; значение скорости поперечной волны в режиме ARFI составило 2,72 м/с; имелось неоднородное окрашивание в узлах; значение индекса соотношения плотности Strain-ratio составило 1,3. Выполнено решение уравнения регрессии:

ПКвзу=313,6572-102×3,16337-102×0,057423-2,72×1,59131+101×1,67772+102×1,67003+1,3×0,27886, где

313,6572 - Кон, -3,16337 - ЗнП1, -0,057423 - ЗнП2, -1,59131 - ЗнП3, 1,67772 - ЗнП4, 1,67003 - ЗнП5, 0,27886 - ЗнП6, рассчитанные формулой логистической регрессии.

В результате решения регрессионного уравнения, полученное значение при сопоставлении с одиночной аналитической шкалой прогностических значений оказалось ниже точки отсечения 321,5972, и составило 320,9632. Это указывает на низкую вероятность злокачественности выявленных узловых образований щитовидной железы у данного пациента, что и было подтверждено клинически: в течении месяца после данного обследования пациента прооперировали - провели локальное удаление узлов и выполнили их гистологическое исследование - доброкачественные узловые образования. Данный способ позволил установить правильный диагноз, и соответственно пациент избежал неоправданной радикальной тактики лечения и ему была оказана хирургическая помощь в органосберегающем объеме.

Предлагаемый способ применен в автономном учреждении «Республиканский клинический онкологический диспансер» Минздрава Чувашии.

Изобретение относится к области медицины, а именно к ультразвуковой диагностике, и может быть использовано для прогнозирования вероятности рака щитовидной железы на основе соноэластографии. Проводят ультразвуковую эластометрию. В ходе исследования оценивают интенсивность окрашивания (ИО), определяют наличие или отсутствие различий размеров образований (РР), значение скорости поперечной волны в режиме ARFI (ПВ), наличие или отсутствие окрашивания в узле (ОУ), оценивают однородность окрашивания узла (ОО), определяют значение индекса соотношения плотности Strain-ratio (ИП). На основании полученных данных рассчитывают прогностический коэффициент вероятности злокачественности узла (ПКвзу) как классификационное значение уравнения регрессии по формуле: ПКвзу=Кон-ИО×ЗнП1-РР×ЗнП2-ИВ×ЗнП3+ОУ×ЗнП4-ОО×ЗнП5+ИП×ЗнП6, где ЗнП₁ - (-3,16337); ЗнП₂ - (-0,057423); ЗнП₃ - (-1,59131); ЗнП₄ - 1,67772; ЗнП₅ - 1,67003; ЗнП₆ - 0,27886; Кон - 313,6572; Кон - константа для данной совокупности, ИО - интенсивность окрашивания (ИО): 101 - интенсивное, 102 - неинтенсивное; РР - различие размеров образований: 101 - наличие, 102 - отсутствие; ПВ - значение скорости поперечной волны в режиме ARFI (м/с), ОУ - окрашивание в узле: 101 - наличие, 102 - отсутствие; ОО - однородность окрашивания узла: 101 - однородное, 102 - неоднородное; ИП - значение индекса соотношения плотности Strain-ratio. Если прогностический коэффициент выше или равен 321,5972, то прогнозируют высокую вероятность рака щитовидной железы. Если меньше 321,5972, то прогнозируют низкую вероятность рака щитовидной железы. Способ обеспечивает определение риска рака щитовидной железы за счёт вычисления прогностического конфидента. 1 ил., 1 табл., 2 пр.

Способ прогнозирования вероятности рака щитовидной железы на основе соноэластографии, включающий проведение ультразвуковой эластометрии с оценкой интенсивности окрашивания (ИО), наличие или отсутствие различий размеров образований (РР), значение скорости поперечной волны в режиме ARFI (ПВ), наличие или отсутствие окрашивания в узле (ОУ), однородность окрашивания узла (ОО), значение индекса соотношения плотности Strain-ratio (ИП), отличающийся тем, что на основании полученных данных рассчитывают прогностический коэффициент вероятности злокачественности узла (ПКвзу) как классификационное значение уравнения регрессии по формуле:

ПКвзу=Кон-ИО×ЗнП1-РР×ЗнП2-ИВ×ЗнП3+ОУ×ЗнП4-ОО×ЗнП5+ИП×ЗнП6, где

ЗнП₁ - (-3,16337);

ЗнП₂ - (-0,057423);

ЗнП₃ - (-1,59131);

ЗнП₄ - 1,67772;

ЗнП₅ - 1,67003;

ЗнП₆ - 0,27886;

Кон - 313,6572;

Кон - константа для данной совокупности,

ИО - интенсивность окрашивания (ИО): 101 - интенсивное, 102 - неинтенсивное;

РР - различие размеров образований: 101 - наличие, 102 - отсутствие;

ПВ - значение скорости поперечной волны в режиме ARFI (м/с);

ОУ - окрашивание в узле: 101 - наличие, 102 - отсутствие;

ОО - однородность окрашивания узла: 101 - однородное, 102 - неоднородное;

ИП - значение индекса соотношения плотности Strain-ratio, если прогностический коэффициент выше или равен 321,5972, то прогнозируют высокую вероятность рака щитовидной железы, а если меньше 321,5972, то прогнозируют низкую вероятность рака щитовидной железы.