NPCの予後予測におけるPETとMRI

1. バックグラウンド：

   上咽頭癌 (NPC) は、頭頸部の他の領域の扁平上皮癌と比較して、局所腫瘍制御率が高いが、遠隔転移の発生率が高い。 したがって、通常は別個の研究グループと見なされます。 NPC 患者の信頼できる臨床予後因子はまだ不足しています。 2-[フッ素-18]フルオロ-2-デオキシ-D-グルコース (18F-FDG) を用いた陽電子放出断層撮影 (PET) / コンピュータ断層撮影 (CT) は、近年、NPC の診断と予後の評価に広く使用されています。 標準化取り込み値 (SUV)、代謝腫瘍体積 (MTV)、または総病変解糖 (TLG) などのいくつかの PET 由来のイメージング パラメーターは、NPC の潜在的な予後因子として提案されています。 MRI の機能パラメーターは、有頸がんおよび頸部がんの細胞または分子の変化を評価する役割も果たします。 拡散強調 MR イメージング (DWI) は、見かけの拡散係数 (ADC) を使用して組織内の水分子の拡散を定量化できる手法です。 ADC は細胞密度と反比例します。 ダイナミック造影灌流 MR イメージング (DCE-MRI) は、造影剤が組織を通過する間に得られる連続イメージングに基づく別の MRI 技術です。 これにより、腫瘍組織の微小血管環境を調べることができます。

   統合型 PET/MRI は、PET 画像と MRI 画像を同時に取得できる新しい画像モダリティです。 従来、PET 画像と MRI 画像は異なる日付で取得され、市販のソフトウェアによって融合されていました。 別のシステムによって引き起こされる問題には、スキャンが別の日に取得された場合、SUV または MRI パラメーターが異なることが報告されています。 PET 画像と MRI 画像の同時取得は、これらの問題を解決します。

2. 目的: この前向き研究を実施して、NPC 患者の治療結果と予後を予測するための統合 PET/MRI イメージング パラメータの役割を調査します。
3. 研究デザイン:

患者: すべての患者は、同日に 18F-FDG-PET/CT に続いて全身の 18F-FDG PET/MRI を受けます。 腫瘍の病期分類については、米国癌合同委員会 (AJCC)/国際癌管理連合 (UICC) 癌病期分類システムの第 7 版が使用されます。 ステージIの患者は根治的放射線療法のみで治療されましたが、ステージII-IVBの患者は同時化学放射線療法で治療されました。 転移性疾患 (IVC 期) の患者は、標準的なプラチナベースの化学療法で治療されます。

18F-FDG PET/CT: すべての試験患者は、18F-FDG PET/CT イメージングの前に少なくとも 6 時間絶食します。 スキャンは、4 リング PET スキャナー (軸視野 [FOV] = 22.1 cm、横断 FOV = 70 cm) と 40 -セクション CT スキャナー。

全身 18F-FDG PET/MRI: PET/MRI は、同じ日に PET/CT スキャンに続いて、Biograph mMR (Siemens Healthcare, Erlangen, Germany) で実行されます。 PET/MRI システムには、3-T 磁場強度、複数の統合された高周波表面コイルで全身をカバーするトータル イメージング マトリックス コイル技術、および磁気共鳴ガントリーに埋め込まれたアバランシェ フォトダイオード技術を備えた完全に機能する PET システムが装備されています。

画像の解釈: PET/CT および PET/MRI データ セットは、専用のワークステーション (Syngo.via、 Siemens Healthcare、エアランゲン、ドイツ）。 リーダーは、(1) PET/MRI からの MR 画像、(2) 18F-FDG PET/MRI 画像、および (3) 18F-FDG PET/CT 画像を個別に解釈します。 彼らは研究プロトコルを認識していますが、他のイメージングモダリティの結果については知られていません。 SUV、MTV、TLG、ADC、Ktrans、Ve、および Vp を含むイメージング パラメータが計算されます。

統計分析: 全生存期間 (OS) と無再発生存期間 (RFS) は、主要な結果の尺度として機能します。 OS は、診断日から死亡日まで、または生存している患者の最後のフォローアップ日で検閲日まで計算されます。 RFS は、治療の終了から再発日 (腫瘍の再発または死亡) までの時間、または最後のフォローアップ日での検閲と定義されます。 生存分析における臨床変数および画像パラメーターのカットオフ値は、研究コホート全体で観察された RFS および OS 率に基づくログランク検定を使用して決定されます。 生存曲線は、カプラン-マイヤー法を使用してプロットされます。 個々の変数の効果は、最初に単変量解析を使用して評価されます。 Cox 回帰モデルは、生存の予測因子を識別するために使用されます。 両側 P 値 < 0.05 は、統計的に有意と見なされます。