Superb Microvascular Imaging (SMI) ja kaksiulotteinen endoskooppinen ultraääniohjattu leikkausaaltolastografia (2D-SWE-EUS) haiman adenokarsinooman (PA), muiden kiinteiden haimakasvainten (PSL) ja haiman neuroendokriinisten kasvainten (pNET) pahanlaatuisuuden erotusdiagnostiikassa (SMILE)

Haimasyöpä (PA) diagnoosi

Haimasyöpä (PA) on haiman yleisin kasvain, joka muodostaa yli 90 % kaikista kiinteistä haimakasvaimista ja 55–73 % kiinteistä haimamassoista. Huonon ennusteensa ja merkittävien hoitoseuraamusten vuoksi PA:n erottaminen muista kiinteistä haimalesiosta on välttämätöntä.

Endoskooppinen ultraäänitutkimus (EUS) tunnustetaan herkkäimmäksi kuvantamismenetelmäksi haimakasvainten havaitsemiseen ja luokitteluun. Pelkästään endosonografisten piirteiden perusteella PA:n erottaminen muista kiinteistä massoista on kuitenkin vaikeaa, ja EUS:n spesifisyys (Spe) ja tarkkuus haimakasvainten pahanlaatuisuuden diagnosoinnissa vaihtelevat vastaavasti 53–69 % ja 72–83 % välillä.

Viimeisten 30 vuoden aikana EUS-ohjattu kudoksen näytteenotto (EUS-TA) tai viime aikoina hienoneulanäytteenotto (EUS-FNB) on osoittanut tehokkuutensa kudosnäytteenotossa ja pysyy edelleen kultaisena standardina haimalesioiden patologisessa diagnosoinnissa.

Vaikka useat prospektiiviset satunnaistetut tutkimukset ja meta-analyysit ovat osoittaneet, että FNB-neulat ovat merkitsevästi parempia kuin FNA-neulat kiinteiden haimakasvainten diagnosoinnissa, kokonaistarkkuus on edelleen riittämätön pahanlaatuisuuden poissulkemiseksi. Tällöin tarvitaan lisädiagnostisia kriteerejä.

Haimakasvainten vahvistuksen arviointi ultraäänikontrastiaineiden (UCAs) avulla reaaliaikaisesti kuvantamiseen erikoistuneilla menetelmillä näyttää hyödylliseltä niiden luokittelun parantamiseksi joko kontrastivahvisteisella EUS:lla (CE-EUS) tai viime aikoina kontrastiharmonisella EUS:lla (CH-EUS). Kontrastiharmoninen EUS (CH-EUS) on jo osoitettu hyödylliseksi haimasyövän erottamisessa muista haimalesioista.

EUS-elastografia (EUS-E) on toinen EUS-kuvan parannustekniikka, jonka perustana on kudosten elastisuuserot. Elastografioita on kahta tyyppiä: venymäelastografia (SE) ja leikkausaaltoelastografia (SWE). Venymäelastografia on osoittautunut hyödylliseksi haimalesioiden ja imusolmukkeiden luokittelussa. Tämä tekniikka osoitettiin kuitenkin vaikeaksi suorittaa riittävällä tarkkuudella ja toistettavuudella haimalesioille, ja sillä on monia rajoituksia. Joissakin viimeaikaisissa julkaisuissa SWE:n osoitettiin olevan kohtalaista luotettavuutta.

Haiman neuroendokriiniset kasvaimet (pNETs)

Haiman neuroendokriiniset kasvaimet (pNETs) ovat harvinaisia kasvaimia, mutta viimeisimpien epidemiologisten tietojen mukaan niiden ilmaantuvuus ja esiintyvyys ovat tasaisesti kasvussa.

Kirurginen resektio suoritetaan yleensä pNET:ille niiden pahanlaatuisen potentiaalin vuoksi. Kuitenkin korkearesoluutioisen perinteisen kuvantamisen lisääntyneen käytön myötä pienten (≤ 2 cm) haiman neuroendokristen sattumakasvainten (pNET) merkittävä ilmaantuvuus on noussut viime vuosikymmeninä. Niiden tuntemattoman luonnollisen historian vuoksi kirjallisuuden puutteen takia, haimakirurgian merkittävän sairastavuuden ja kuolleisuuden vuoksi, nykyiset Ranskan ja Euroopan neuroendokristen kasvainten seuran (ENETS) suositukset esittävät, että konservatiivista hoitoa voidaan harkita myös pienikokoisille (≤ 2 cm) ei-toiminnallisille, oireettomille ja ilman pahanlaatuisuuskriteerejä oleville pNET:ille, jotka luokitellaan G1:ksi tai matala G2:ksi 2019 Maailman terveysjärjestön (WHO) luokitusjärjestelmän mukaisesti lesiona, monitieteisen keskustelun ja potilaskäytännön jälkeen.

EUS tunnustetaan herkkäimmäksi menettelyksi pNET:ien havaitsemiseen ja luokitteluun. EUS-TA:n kokonaisherkkyys pNET:ien diagnosoinnissa on korkea, saavuttaen 95,1 % viimeaikaisessa julkaistussa tutkimuksessa, näyttäen korkeammalta pienissä lesioissa (≤ 20 mm) kuin suurissa lesioissa (> 20 mm).

EUS-TA:n ja kirurgisten näytteiden luokittelun kokonaissyytettävyysaste vaihtelee 58 %:sta 86,4 %:iin ja on korkeampi lesioille ≤ 10 mm, 10–20 mm verrattuna lesioihin > 20 mm. Nämä tulokset vahvistavat pNET:ien aliluokittelun tai yliluokittelun riskin EUS-TA-näytteessä, riippumatta TA:han käytetyn neulan koosta.

CH-EUS osoitettiin myös tarkaksi pNET:ien pahanlaatuisuuden ennustamisessa ja hyödylliseksi näiden kasvainten hoitopäätösten tekemisessä.

Hypoteesi

Kaksi uutta kuvanparannus-EUS-teknologiaa kehitettiin äskettäin, jotka kykenevät arvioimaan tarkasti kasvaimen mikrovaskulaarista tiheyttä ja haimalesioiden jäykkyyttä, mikä korreloi kasvaimen stroman fibroosin kanssa, ja siten auttavat luokittelemaan ja ennustamaan pahanlaatuisuutta ja vastaavasti kiinteiden haimalesioiden hoitoa. Se on erityisen hyödyllinen EUS:n väärän negatiivisten tapauksien voittamisessa PA:n ja pienten pNET:ien pahanlaatuisuuden diagnosoinnissa.

Superb Microvascular Imaging (SMI) on uusi doppler-tekniikka, joka parantaa näkyvän verenvirtauksen aluetta paljastamalla matalan nopeuden mikrovaskulaarisen virtauksen, mahdollistaen korkealaatuisempien mikrovaskulaaristen virtauskuvien tallentamisen. Samalla periaatteella kuin CH-EUS, joka arvioi kasvaimen mikrovaskularisaatiota, tämän tekniikan odotetaan olevan hyödyllinen myös PSL:ien pahanlaatuisuuden diagnosoinnissa.

Shear Wave Elastography (SWE) perustuu leikkausaaltojen etenemisominaisuuksiin tarjotakseen edistynyttä arviota niiden nopeudesta ja kudoksen elastisuudesta, esittäen tulokset kvantitatiivisesti dynaamisessa näytössä.

Uudet kehitetyt kuvanparannus-EUS-teknologiat, SMI ja 2D-SWE-EUS, ovat nyt saatavilla uudessa Aplio i800 EUS-yksikössä (Canon-Olympus).

Kirjallisuudessa julkaistujen tietojen puutteen vuoksi SMI:n ja 2D-SWE-EUS:n hyödyllisyydestä on välttämätöntä arvioida näiden kahden tekniikan suorituskykyä SPL:ien ja pNET:ien pahanlaatuisuuden erotusdiagnostiikassa.