전정 신경초종에서 안면 신경 위치를 정의하기 위한 DTT의 사용

배경 및 근거 전정 신경초종(VS)은 전정와우신경에서 발생하는 말초신경초종양으로, 뇌 기저부에 있는 뇌간에서 나와 두개골 내의 작은 골관(내이도)을 통해 내이의 구조로 들어갑니다. ). VS는 두개내 종양의 8%(Johnson J et al.)를 차지하며 양성이지만 이 종양은 청력 상실, 현기증, 이명, 안면 마비 및 수막염을 포함하여 잠재적으로 쇠약하게 하는 여러 증상을 초래하여 성장할 수 있습니다. 또한 큰 종양은 뇌간을 압박하여 경우에 따라 생명을 위협하는 결과를 초래할 수 있습니다(Johnson J et al.). 따라서 더 큰 종양(1.5cm 초과의 고기 외 성분)으로 진단된 환자는 종종 외과적 절제술(보존적 관리 또는 정위적 방사선 수술과 반대)이 제공됩니다. 수술 기술이 발전함에 따라 수술의 목표가 종양 제거뿐만 아니라 VS와 관련된 신경의 기능 보존까지 확대되었습니다. 특히 수술적 절제는 안면표정근육의 신경지배를 담당하고 전정와우신경과 나란히 달리며 VS에 의해 자주 변위되고 납작해지는 안면신경의 기능을 보존하는 것을 목표로 합니다. 안면 신경은 병치되어 있기 때문에 수술 중 부상 위험이 높습니다. 안면 신경 손상(및 결과적으로 쇠약해지는 안면 쇠약 또는 마비)은 전정 신경초종(VS) 수술의 심각한 잠재적 위험입니다. 그러나 현재 신경 손상을 방지하는 유일한 방법은 세심한 수술 기법과 안면 신경 모니터(외과의가 들고 있는 탐침으로 자극을 받을 때 안면 근육 내 활동을 감지할 수 있는 장치)의 사용입니다. 그러나 이것에도 불구하고 안면 신경 손상은 여전히 ​​발생할 수 있습니다. 실제로 외과의가 수술을 시작하기 전까지는 안면 신경의 경로를 알 수 없습니다. Sampath 등의 대규모 시리즈(>1000개 수술 사례)에서 안면 신경 위치는 종양의 전방 중간 부분에서 가장 일반적으로 발견되었습니다. 그러나 더 적은 비율의 사례에서 신경은 7개의 추가 위치 중 1개 위치에 있습니다(Sampath et al.). 따라서 안면 신경 경로의 수술 전 감지 및 식별은 수술을 안내하고 신경 손상의 잠재적 위험을 줄이는 데 매우 유용합니다.

이제 자기 공명 영상(MRI)의 고급 응용 프로그램을 사용하여 안면 신경의 과정을 비침습적으로 식별할 수 있는 잠재적인 수단이 있습니다. 여기에는 조직의 특정 부피(복셀)에서 확산의 방향(벡터)을 감지할 수 있는 능력이 있는 확산 텐서 트랙토그래피(DTT)로 알려진 기술을 활용하는 것이 포함됩니다(Mukherjee et al.). 이 데이터는 이후 특정 벡터를 따라 배열된 신경 섬유관과 같은 구조를 밝히는 데 사용될 수 있어 주변 조직과 구별할 수 있습니다(Cauley et al.). 이것은 편평한 신경이 종종 인접한 VS와 구별할 수 없게 되는 표준 MRI 시퀀스를 사용하여 달성할 수 없습니다. 다행스럽게도 MRI는 VS를 진단하고 특성화하는 현재의 수단이므로 환자의 스캔에 추가 DTT 시퀀스를 추가하는 것은 큰 부담이 되지 않습니다(DTT 데이터를 획득하기 위한 스캔 시간이 약 10분만 추가됨).

여러 그룹(Choi et al., Taoka et al., Gerganov et al., Zhang et al. 및 Song et al.)은 VS 환자의 안면 신경 과정을 설명하기 위해 DTT를 사용했으며 대다수는 높은 성공을 보고했습니다. 비율(수술 결과와 >90% 일치). 그러나 이러한 연구 중 많은 부분이 '결정론적' DTT를 사용했는데, 이는 복잡한 형상을 가진 작은 섬유관 설정에서 신뢰성을 제한하는 단점이 있습니다. 특히 이 기술은 인접한 복셀이 유사한 벡터를 가지고 있다고 가정하기 때문에 교차, 분할 또는 병합되는 섬유를 정확하게 추적할 수 없습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 분석된 각 복셀에 대한 벡터를 계산하는 새로운 '확률적' DTT 기술을 사용할 것을 제안합니다. 따라서 그것은 안면 신경에서 발생하는 것과 같은 복잡한 기하학을 설명할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 특히 그 과정이 종양 조직에 의해 심하게 왜곡된 경우에 그러합니다. Zolal et al. 21명의 VS 환자에서 이 기술을 사용하여 안면 신경 위치에 대해 81%, 와우 신경에 대해 33%의 일치율을 보였습니다(Zolal et al.). 그러나 이 분야에 대한 추가 연구가 지속적으로 필요합니다.

이 프로젝트는 수술 전 안면 신경을 찾는 데 있어서 확률론적 DTT의 정확성, 재현성 및 실용성을 명확히 하고자 합니다. 이 기술이 정확하다면 수술 전 계획과 VS 수술 중 안면 신경 손상을 방지하는 데 잠재적으로 도움이 될 것입니다. 또한 이 프로젝트는 관련 실제 문제를 명확히 하고자 합니다. 특히, 관찰자 ​​간/관찰자 내 가변성(즉, DTT 이미지를 분석할 때 판독 방사선과 의사가 서로 동의하는지 여부) 안면 신경 위치가 기존 시퀀스에서 부분적으로 유추될 수 있는지 여부(DTT와 비교) 및 인접 신경(예: 전정와우 신경)을 식별할 수 있는지 여부 수술 전 계획에 더 도움이 될 수 있습니다.

가설:

수술 전 고급 확률적 확산 텐서 견인 검사(DTT)가 전정 신경초종의 외측 부분에 대한 안면 신경의 위치를 ​​정확하게 보여줄 것이라고 가정합니다. 안면 신경의 위치를 ​​설명하기 위해 결정론적 DTT가 사용된 이전 연구보다 정확도가 우수할 것으로 제안됩니다. 이 수술 전 매핑은 전정 신경초종 수술 중 안면 신경 손상의 비율을 줄이고 종양의 절제를 증가시킬 수 있는 가능성이 있습니다.

연구 설계:

전향적 코호트 관찰 연구.

연구 자격 및 결과 측정에 대해서는 관련 섹션을 참조하십시오.

이미지 분석

MRI 표준 영상 평가 외에도 텐서 확률 모드에서 MRTrix 3.0(www.mrtrix.org)을 사용하여 오프라인에서 추가 영상 분석을 수행합니다. 하나 이상의 뇌 신경관의 존재는 다양한 비등방성 역치로 체계적으로 심문한 후 일관된 묘사로 결정됩니다. 추외 전정 신경초종의 둘레를 분절로 나누어 뇌신경 위치에 대한 정성적 평가가 이루어집니다. 평가는 2명의 관찰자가 수행합니다.

참조 표준:

전정 신경초종의 외측 부위에 대한 안면 신경의 위치는 수술 시 평가하게 되며, 위와 같은 방식으로 외측 전정 신경초종의 둘레를 여러 개의 분절로 나누어 수술을 진행하게 됩니다. 이 평가는 수술 전 확률적 DTT의 결과와 독립적으로 이루어집니다(데이터를 기록하는 신경외과 의사는 DTT 결과에 대해 눈이 멀게 됩니다).

통계적 고려 사항

샘플 크기 계산:

실제 카파 계수를 0.9로 가정하고 32개의 샘플 크기를 기반으로 검정력을 계산합니다. 95% 신뢰 구간의 너비는 0.26(0.77 - 1.03)입니다. 숫자(32)는 또한 2-3년 동안 모집할 것으로 예상되는 사례의 수를 반영합니다.