Externe validatie van prostaat-MRI QCAD/Lyon (DIJON-CAD)

Multiparametrische magnetische resonantiebeeldvorming (mpMRI) van de prostaat combineert T2-gewogen beeldvorming, diffusiegewogen beeldvorming en dynamische contrastversterkte beeldvorming. Correlatie met radicale prostatectomiespecimens heeft aangetoond dat mpMRI een uitstekende gevoeligheid heeft bij het detecteren van prostaatkanker (PCa) met een Gleason-score ≥7 en kankers met een Gleason 6 en een volume ≥0,5 cc. Desalniettemin is de specificiteit slecht en is er een grote overlapping tussen de verschijningsvormen van goedaardige en kwaadaardige prostaatlaesies. Als gevolg hiervan wordt het gebruik van een subjectieve score van 5 punten algemeen aangemoedigd om de mate van verdenking van prostaatlaesies te beschrijven. Deze zogenaamde 'Likert-score' is een zeer significante voorspeller van de kwaadaardige aard van focale prostaatlaesies. Omdat er echter geen beschrijvingen zijn van specifieke criteria die bij het scoreproces moeten worden gebruikt, is de Likert-score sterk afhankelijk van de ervaring van de lezer.

In een poging om mpMRI-interpretatie te standaardiseren, hebben de European Society of Urogenital Radiology en het American College of Radiology onlangs de zogenaamde Prostate Imaging-Reporting and Data System (PIRADS)-score goedgekeurd. De tweede versie van dit scoresysteem (PI-RADS v2-score) gaf goede resultaten bij het karakteriseren van focale prostaatlaesies. De overeenstemming tussen lezers blijft echter op zijn best matig, zelfs na de training, en er is nog steeds een hoog percentage fout-positieven. Deze resultaten hebben sommige auteurs ertoe gebracht te suggereren dat er structurele grenzen kunnen zijn aan het vermogen van elke score op basis van MR-beeldvorming om detectie van prostaatkanker met hoge specificiteit mogelijk te maken.

Het gebruik van kwantitatieve magnetische resonantie (MR) beeldfuncties om prostaatlaesies te karakteriseren die op mpMRI worden gezien, zou de interpretatiestandaardisatie kunnen verbeteren, en onlangs hebben verschillende computerondersteunde diagnosesystemen (CAD) die verschillende beeldkenmerken combineren veelbelovende resultaten opgeleverd bij het karakteriseren van prostaatweefsels. De meeste CAD-systemen zijn echter getraind en geëvalueerd op beelden van dezelfde MR-scanner. Helaas wordt kwantificering in MR-beeldvorming beperkt door substantiële interfabrikantvariabiliteit bij de berekening van kwantitatieve beeldparameters. De kwantitatieve drempels die voor de ene fabrikant zijn gedefinieerd, zijn daarom mogelijk niet geldig voor een andere fabrikant. Van de vele gerapporteerde CAD-systemen hebben er maar weinig robuuste resultaten opgeleverd bij kruisvalidatie in datasets van verschillende fabrikanten.

We hebben in Lyon een mpMRI CAD-systeem ontwikkeld voor het onderscheiden van Gleason ≥7 kankers in de perifere zone (PZ). Dat CAD-systeem is getraind met behulp van mpMRI van patiënten die een radicale prostatectomie hebben ondergaan. Het combineert het 10e percentiel van de schijnbare diffusiecoëfficiënt (ADC_10th) en de tijd tot de piek van verbetering (TTP) bij dynamische contrastversterkte (DCE) beeldvorming. Het leverde goede resultaten op bij kruisvalidatie in twee datasets van twee verschillende fabrikanten (General Electric en Philips). Vervolgens hebben we de CAD getest op een cohort van 130 patiënten die mpMRI (General Electric of Philips MR-eenheid) ondergingen vóór prostaatbiopsie. Elke MR-laesie gericht op biopsie had prospectief een Likert-score gekregen voor waarschijnlijkheid van maligniteit op het moment van de biopsie. Retrospectieve analyse van deze MR-laesies met de CAD toonde aan dat de stand-alone CAD beter presteerde dan de Likert-score bij het voorspellen van de aanwezigheid van Gleason ≥7 kanker bij biopsie (Area under the receiver operating Characteristic Curve (AUC): 0,94 (95% betrouwbaarheidsinterval ( 95CI): 0,90-0,98 versus 0,81 (95CI: 0,75-0,88), p<0,0002)). Deze goede resultaten moedigen ons aan om een ​​externe validatie van de CAD uit te voeren door zijn prestaties te testen op mpMRI van een andere fabrikant (Siemens) en een andere instelling.

Het hoofddoel van de DIJON-CAD-studie is het evalueren van de prestaties van de in Lyon ontwikkelde QCAD (QCAD/Lyon) in een cohort van opeenvolgende patiënten die een prostatectomie hebben ondergaan en die preoperatieve mpMRI ondergingen op een Siemens 3 Tesla MR-imager aan de Universiteit van Dijon Ziekenhuiscentrum of in het Dijon Cancer Center (beide instellingen delen dezelfde MR-eenheid). Deze studie is de eerste stap van de externe validatie van het QCAD/Lyon-systeem. Het is alleen bedoeld om te verifiëren dat de diagnostische prestaties van het systeem niet erg slecht zijn op externe mpMRI (wat een aanzienlijk risico is). Als de resultaten goed zijn, wordt een deugdelijk multicentrisch prospectief validatieonderzoek gepland.