Kräuterformulierung für Nebennierenläsionen – Diagnosegenauigkeit der CT-Texturanalyse in Nebennierenmassen: Eine systematische Überprüfung Ⅱ
Jul 18, 2024
3. Diskussion
Während der klinischen Praxis sind mehrere Ärzte aufgrund der Verfügbarkeit bildgebender Verfahren (insbesondere CT und MR) mit einer großen und zunehmenden Anzahl von Patienten mit AIs konfrontiert. [3]Bei der ersten Beurteilung ist es wichtig, die nicht sezernierenden und zu bestimmengutartiges Verhalten des Adenoms. Im Falle des nicht schlüssigen ersten Ansatzes wird eine multidisziplinäre Bewertung vorgeschlagen, um den Ansatz mit nuklearer/funktioneller Bildgebung zu personalisieren oderDynamische endokrine Tests der zweiten Ebene [24].
Ein neuartiger und aufkommender Ansatz zur Charakterisierung desVerhalten von Nebennierenläsionenist dasMessung von SteroidenVorläufer mittels Massenspektrometrie, die die Identifizierung mehrerer Steroide und Zwischenmuster ermöglicht [25]. Bösartige Läsionen haben eine spezifischeSteroideFingerabdruck, sekundär zuunreife Steroidogenese. Trotz einer großen interindividuellen Heterogenität ist ein „steroidogen' approach can identify ACC and differentiate it from adenomas [26], achieving in selected cases >90 % Sensitivität und Spezifität [25]. MancheSteroidvorläufer/Metaboliten (insbesondere Tetrahydro-11-Desoxycortisol und 17-Hydroxypregnenolon) sind bei Nebennierenrindentumoren besonders ausgeprägt [25]; Ihre Kombination mit der Tumorgröße und dem Lipidgehalt kann das Adenomverhalten vorhersagen [27]. Einer der Nachteile eines solchen steroidogenen Ansatzes ist seine begrenzte Verfügbarkeit (nur in ausgewählten akademischen Zentren mit Massenspektrometrie-Einrichtungen) und die zeitaufwändige Analyse.
Kräuterformulierung für Nebennierenläsionen
Laut mehreren Leitlinien und neueren Arbeiten [1,2,28–30] sind eine geringe Größe und ein hoher Lipidgehalt (<4 cm in size and <10 HU attenuation value) are accepted as markers of a benign lesion. Nonetheless, up to 30% of AIs do not fulfill the well-established criteria of a benign lesion, and novel approaches are needed. Recently, image-based texture analysis from CT and MR provides quantitative parameters that may be useful to measure the presence of necrosis, hemorrhage, calcifications, and intracellular lipid content, allowing to differentiate benign from malignant tumors [13,14,31–33].
Von 2018 bis 2021 erschienen mehrere Arbeiten zur Texturanalyse bei Patienten mitNebennierenläsionenwurden veröffentlicht. Nach unserer systematischen Überprüfung wiesen nur neun Arbeiten ein ausreichendes Maß an Evidenz auf und wurden analysiert. Leider waren die gemeldeten Daten so inhomogen, dass eine Metaanalyse nicht berechenbar war, da in nicht ausreichender Anzahl von Studien Wahr/Falsch- und Positiv/Negativ-Fälle gemeldet wurden.
Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Texturanalyse eine gute Genauigkeit bei der Unterscheidung gutartiger von bösartigen Nebennierenläsionen aufweist (gepoolte AUC 0.85); darüber hinaus schnitt es bei der Differenzierung zwischen kortikalen Läsionen (Adenomen und ACC) noch besser ab. Dies ist kein geringes Problem, da die Cortisolsekretion bei einem Adenom oder Karzinom offenkundig oder subklinisch erfolgen kann; Daher ist eine endokrine Differenzierung kortikaler Massen nicht immer möglich.
Einige Gruppen konzentrierten sich auf die Identifizierung sezernierender Nebennierenläsionen und schlossen Phäochromozytome in die analysierten Fälle ein. Wenn ein Arzt in der klinischen Praxis jedoch vor der Frage steht, ob die Läsion gutartig ist oder nicht, ist die Untersuchung der endokrinen Funktion einer Läsion ein entscheidendes Instrument. DerNebennierenrindekann Steroide synthetisieren und absondern, und dieNebennierenmarkDa es sich um die Produktion von Katecholaminen handelt, sind biochemische Tests bei der Identifizierung dieser Hormonprodukte sehr genau. Daher muss die Untersuchung der endokrinen Sekretion in enger Verbindung mit radiologischen Untersuchungen erfolgen, und die Verwendung der Texturanalyse zur Hormonproduktion scheint aufgrund der breiten Verfügbarkeit sehr genauer Laboruntersuchungen eine zeitaufwändige Anwendung zu sein. Von den neun für die systematische Überprüfung ausgewählten Arbeiten konnten nur zwei auf eine Forschungsfrage antworten, die das Population-Intervention-Comparison-Outcome-Modell (PICO) erfüllen kann [34]. Eine Antwort auf die eigentliche Forschungsfrage der Texturanalyse, die sich mit der „Unterscheidung zwischen Adenom und Karzinom der Nebennierenrinde“ beschäftigt, findet sich nach Meinung der Autoren in den Studien von Elmohr et al. [17] und Torresan et al. [21].
Verschiedene Studien unterstrichen insbesondere die gute Leistung der CT-Texturanalyse, die im unverstärkten Scan durchgeführt wurde. Diese Daten sind vor allem aus zwei Gründen von großem Interesse: Erstens verdeutlichen sie die Anwendung der Texturanalyse auch im Bereich der neu entdeckten AIs, da es sich bei der durchgeführten Untersuchung oft um einen unbearbeiteten CT-Scan handelt, der aus anderen Gründen als einer vermuteten Nebenniere durchgeführt wird Pathologie, während der zweite Grund darin besteht, dass die Charakterisierung der Nebennierenmassen mit Texturanalyse in Zukunft die Kontrastmittelinjektion bei diesen Patienten ersparen wird, was ein geringeres Risiko einer allergischen Reaktion ermöglicht und anegative Auswirkungen auf die Nierenfunktion [35,36].
Nur ausgewählte Studien berücksichtigten eine histologische Bestätigung der Nebennierenmasse. Dies ist eine kritische Angelegenheit, da die Nebenniere in der klinischen Praxis der Ort einer großen Reihe primärer und sekundärer, entweder gutartiger oder bösartiger Erkrankungen sein kann [37]. Daher ist die Adrenalektomie von größter Bedeutung, zumindest um die Bestätigung des Adenoms zu erhalten. In der klinischen Praxis ist der Einsatz einer Nebennierenbiopsie auf ausgewählte Fälle beschränkt, insbesondere bei Patienten mit extraadrenalen Malignomen in der Vorgeschichte [12]. Schließlich müssen wir bedenken, dass die Ergebnisse, mit denen wir konfrontiert sind, nicht alle von demselben CT-Scanner stammen, und es wurde berichtet, dass unterschiedliche Arten der Bilderfassung die Variabilität des Densitometriewerts jedes Pixels oder Voxels erhöhen können, was sich auf die Reproduzierbarkeit auswirkt die von jeder Studie erzielten Ergebnisse und damit den Nutzen der Texturanalyse [38].
Die 18-Fluor-2-desoxy-D-glucose (18F-FDG)-Positronenemissionstomographie (PET), allein oder in Kombination mit CT oder MR, könnte zur Charakterisierung bösartiger Formen nützlich sein. Eine Nebennierenmasse ist wahrscheinlich bösartig, wenn die Aufnahme von 18-FDG höher ist als die der Leber. Allerdings müssen falsch-positive (Sarkoidose, Tuberkulose, lipidarme oder Cortisol-sekretierende Adenome und Phäochromozytome) oder negative (Blutungen oder Nekrosen treten häufig bei malignen Läsionen auf) in Betracht gezogen werden [39–43]. Schließlich gilt die PET als Zweitlinien-Bildgebung, da sie in ausgewählten Fällen in einer begrenzten Anzahl von Zentren durchgeführt wird; im Gegenteil, die CT ist weit verbreitet (daher kann der Versuch einer Texturanalyse in der CT zu signifikanten Ergebnissen führen).
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Texturanalyse anhand der in dieser systematischen Übersicht gesammelten Daten ein neues vielversprechendes diagnostisches Instrument bei Nebennierentumorpathologien darstellt. Dennoch sind weitere prospektive multizentrische Studien erforderlich, um seine Rolle im klinischen Umfeld zu bestätigen
4. Materialien und Methoden
4.1. Suchstrategie
Wir nutzten von Anfang an bis Juli 2021 drei Suchmaschinen (PubMed, Web of Science und Scopus) für eine Literatursuche auf Basis der PRISMA-Kriterien [44]. Wir haben die folgenden Begriffe und ihre Varianten in den Titel-, Zusammenfassungs- und Schlüsselwortfeldern sowie in den MeSH-Feldern, sofern verfügbar, verwendet und die Suchsyntax bei Bedarf angepasst: „Nebenniere UND Computertomographie-CT-UND Texturanalyse; Nebennieren- UND Computertomographie-CT-UND Texturanalyse UND Radiomics. Die von uns in die Rezension einbezogenen Referenzen wurden auch manuell nach Artikeln durchsucht, die bei der ersten Literatursuche nicht identifiziert wurden. Die Ausschlusskriterien waren folgende: (I) Artikel, die nicht auf Englisch verfasst waren; (II) Studien, die aggregierte Daten oder Daten enthalten, die aus zuvor veröffentlichten Werken dupliziert wurden; (III) Übersichtsartikel; (IV) Briefe; (V) Fallberichte; (VI) Leitartikel. Es wurden keine Einschränkungen hinsichtlich des Studiendesigns oder der Population vorgenommen.
4.2. Überprüfen Sie Protokoll und Datenextraktion
Drei Autoren (GC, CZ und F.Cr.) überprüften unabhängig voneinander alle Titel und Abstracts, die durch die Analyse der Datenbanken generiert wurden. Anschließend überprüften dieselben Autoren die Volltexte aller relevanten Artikel, die gemäß den Einschlusskriterien identifiziert wurden. Jegliche Meinungsverschiedenheit hinsichtlich der Eignung des Artikels für die Aufnahme in die Rezension wurde durch Diskussion oder, falls dies nicht möglich war, durch Überweisung an einen leitenden Autor (F.Ce.) behoben. Von den 70 aus der Literaturrecherche gewonnenen Artikeln erfüllten 9 Berichte, die zwischen 2018 und 2021 veröffentlicht wurden, die Einschlusskriterien (Abbildung 3).
Abbildung 3. Ablaufdiagramm zum Abrufen von Studiendaten zur systematischen Überprüfung.
Daten aus diesen Studien wurden mithilfe eines standardisierten Pro-forma-Programms in Microsoft Excel (Redmond, WA, USA) extrahiert. Zu den aus jeder Studie extrahierten Informationen gehörten Autor, Erscheinungsjahr, Studiendesign, Anzahl der Fälle und Hauptergebnisse. Alle Studien wurden auf der Grundlage des Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS) Version 2 bewertet [45]. Diskrete Variablen wurden je nach Bedarf als Mittelwerte ± Standardabweichungen oder als Mediane und Interquartilbereiche (IQR) ausgedrückt. Kategoriale Daten wurden als absolute Zahlen und Prozentsätze beschrieben.
Autorenbeiträge: Konzeptualisierung, FC (Filippo Ceccato) und FC (Filippo Crimì); Methodik, FC (Filippo Crimì) und GC; Software, CZ; Validierung, CS, DR und IT; formale Analyse, GC, AP und CZ; Datenkuration, GC und AP; schriftlich-originale Entwurfsvorbereitung, FC (Filippo Ceccato) und FC (Filippo Crimì); Schreiben-Rezension und Bearbeitung, EQ und CS Alle Autoren haben die veröffentlichte Version des Manuskripts gelesen und ihr zugestimmt.
Interessenkonflikte: Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht. Die Geldgeber spielten keine Rolle bei der Gestaltung der Studie; bei der Sammlung, Analyse oder Interpretation von Daten; beim Verfassen des Manuskripts oder bei der Entscheidung, die Ergebnisse zu veröffentlichen.
Referenzen
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