縦隔リンパ節の管腔内超音波特性を使用した悪性腫瘍の予測 (CT0024)

肺がんは、米国におけるがん関連死亡の主な原因であり、5 年生存率は 15.7% です。1 肺がんや食道がんなどの他の悪性腫瘍では、正確な病期分類が予後を確立し、患者を管理するために不可欠です。 病期分類は、手術、化学療法、放射線療法、これらの組み合わせ、または緩和的アプローチが最も適切であるかを判断するのに役立ちます。2、3

陽性または陰性の結果によって患者の管理が影響を受ける場合は、転移による浸潤に関するリンパ節 (LN) の評価が行われます。 非小細胞肺がん (NSCLC) では、悪性細胞による縦隔 LN 浸潤は、患者が手術の候補者とみなされるかどうかを決定する重要な要素です。2 食道がんでは、縦隔、首、腹部に LN 転移が見つかることがあります。4 食道がんの治療法を選択する際には、これらの LN への浸潤を考慮する必要があります 3,4。

縦隔 LN 浸潤を調査する単一の方法はありません。 したがって、患者はいくつかの検査や処置を受けなければならない場合があります。 非侵襲的アプローチと侵襲的アプローチが採用されています。 侵襲的技術の中で、針吸引を伴う内視鏡超音波検査 (EUS-FNA) および経気管支針吸引を伴う気管支内超音波検査 (EBUS-TBNA) は、縦隔の病期分類において重要性を増しています。 これらは超音波画像を提供し、細胞学標本分析のための直視下での針吸引を可能にします。 これらの病期分類アプローチに関してより多くの証拠が蓄積されるにつれて、縦隔病期分類のゴールドスタンダードと考えられている頸部縦隔鏡検査の数は減少しています。

超音波検査を使用した良性および悪性 LN の特徴は、さまざまな文脈で説明されています。 頸部および腋窩の LN は正確な特性を提供しました (例: 線形表面トランスデューサーによる悪性腫瘍の予測における形状、短軸と長軸の比、LN 内の血管の数、血管新生パターンなど)。7-11 EUS または EBUS を使用した LN の特徴も、縦隔 LN 悪性腫瘍を予測する確立された基準を持っています (例: サイズ、形状、境界およびエコー源性).12 研究によっては、アクセス可能なすべての LN の特性を考慮せずに標本を取得することが提案されています。 また、コスト削減（使用する針の数が減り、手順の実行時間が短縮され、分析に必要な検体が少なくなる）の利点を生かして、LN の特性に基づいて選択的な LN 吸引に進むことも提案されています。6

管腔内超音波 (US) によるカラードップラー LN 特性については、少数の研究でのみ言及されており、さらに調査する必要があります。13,14 表在性 US で良好な結果が得られたことから、カラー ドップラー特性により管腔内 US で縦隔 LN の悪性腫瘍を検出する精度が向上すると考えるのが合理的と思われます。

新しいプロセッサとプローブは、過去の研究の一部で使用されたものよりも正確です。 したがって、研究者は、文献で見つけることができるものよりも正確な結果を得ることができる可能性があります。14

この研究は、診断目的で EUS-FNA および/または EBUS-TBNA を受けている患者における LN 特性の前向き評価で構成されます。 細胞診の結果はゴールドスタンダードとみなされます。 LN の特徴を細胞診の結果と比較することで、研究者らは悪性腫瘍を正確に予測するためのスコアリング システムを確立します。

この研究の影響は重大です。 臨床医が超音波特性を使用して縦隔リンパ節の悪性腫瘍を正確に予測できれば、これらのリンパ節の生検を回避できる可能性があり、患者のリスクとシステムのコスト (使い捨て針のコスト、細胞学的準備と分析) が削減されます。

仮説:

管腔内の超音波特性を組み合わせることで、縦隔リンパ節の悪性腫瘍の予測に役立つ簡単なスコアリング システムを確立できます。

目的:

1. 管腔内超音波を使用して縦隔リンパ節の悪性腫瘍を正確に予測するスコアリング システムを確立します。
2. 正確な病期分類に必要なリンパ節吸引の数に対する、確立されたスコアリングシステムの影響を遡及的に評価します。

研究デザイン:

前向きコホート研究デザイン。 臨床試験: 介入 - 管腔内超音波。

方法:

この研究は、縦隔リンパ節内の管腔内超音波を使用してこれらのリンパ節内の悪性腫瘍を予測する、縦隔リンパ節における管腔内超音波特性の前向き非ランダム化評価で構成されます。 CHUM - ノートルダム病院で、悪性腫瘍の疑いまたは確認された縦隔LN病期分類のためにEUS-FNAおよび/またはEBUS-TBNAを受けているすべての患者に、研究への登録を試みるアプローチが行われる。 患者は、術前クリニックでの術前評価中に登録され、研究に同意されます。 研究者らは、連続して 100 人の患者を採用することを目指します。

同意された患者は、外科医が手術中に計画または決定したのと同じ方法で、FNA ありまたはなしの EUS および/または TBNA ありまたはなしの EBUS を受けます。 処置中に、リンパ節のサイズ、形状、境界、エコー源性、均質性、位置、カラードップラー特性、リンパ節の数などを含むデータが収集されます。 これにより、手順に追加の手順や時間が追加されることはありません。 このすべてのデータと、EUS-FNA および EBUS-TBNA から得られた細胞診の結果は、将来のデータベースに入力されます。

細胞診の結果はゴールドスタンダードとみなされ、収集された特徴を利用して単変量および多変量ロジスティック回帰が悪性腫瘍を予測するためのスコアリングシステムを確立するために使用されます。 開発したモデルに基づいて、感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率、精度が決定されます。