Применение метода Т1/Т2 картирования для оценки консистенции интракраниальных менингиом

Введение. Менингиомы – наиболее распространенные внемозговые интракраниальные объемные образования. Радикальность удаления менингиом во многом зависит от консистенции, размеров и близости расположения опухоли к важным анатомическим структурам. Предоперационное прогнозирование плотности менингиом имеет важное значение для выбора хирургического доступа и операционного оборудования, прогнозирования сложности операции, общей радикальности удаления опухоли и неврологического исхода после операции.

Цель исследования – выявление предикторов консистенции интракраниальных менингиом по данным магнитнорезонансной томографии с использованием методики Т1/Т2‑картирования.

Материалы и методы. В исследование вошли 96 пациентов с первично выявленными менингиомами, прооперированные в ФГБУ «Федеральный центр нейрохирургии» (г. Новосибирск) в период с 2018 по 2021 г. Магнитнорезонансные изображения были проанализированы с использованием метода расчета отношения интенсивности сигнала на Т1‑взвешенных изображениях к сигналу на Т2‑взвешенных изображениях с последующим групповым и корреляционным статистическим анализом для сравнения результатов Т1/Т2‑картирования с клиническими, гистологическими и интраоперационными данными.

Результаты. Выявлено статистически значимое повышение интенсивности сигнала и стандартного отклонения от средней интенсивности на Т1/Т2‑картах от псаммоматозных менингиом по сравнению со всеми остальными подтипами. Кроме того, выявлена положительная корреляция между значениями интенсивности сигнала от менингиом на Т1/Т2‑картах и интраоперационными данными о консистенции опухоли.

Заключение. Изображения, полученные с помощью метода Т1/Т2‑картирования, не уступают классическим Т2‑взвешенным изображениям в оценке консистенции интракраниальных менингиом. Их преимуществом является возможность получения абсолютных значений интенсивности. Необходимы дальнейшие проспективные исследования для подтверждения полученных результатов.

1. Yao A., Pain M., Balchandani P., Shrivastava R.K. Can MRI predict meningioma consistency?: a correlation with tumor pathology and systematic review. Neurosurg Rev 2018;41(3): 745–53. DOI: 10.1007/S10143-016-0801-0

2. Watanabe K., Kakeda S., Yamamoto J. et al. Prediction of hard meningiomas: Quantitative evaluation based on the magnetic resonance signal intensity. Acta Radiol 2016;57(3):333–40. DOI: 10.1177/0284185115578323

3. Sitthinamsuwan B., Khampalikit I., Nunta-Aree S. et al. Predictors of meningioma consistency: a study in 243 consecutive cases. Acta Neurochir (Wien) 2012;154(8):1383–9. DOI: 10.1007/s00701-012-1427-9

4. Kendall B., Pullicino P. Comparison of consistency of meningiomas and CT appearances. Neuroradiology 1979;18(4):173–6. DOI: 10.1007/BF00345721

5. Smith K.A., Leever J.D., Chamoun R.B. Predicting consistency of meningioma by magnetic resonance imaging. J Neurol Surg B Scull Base 2015;76(3):225–9. DOI: 10.1055/s-0034-1543965

6. Tamrazi B., Shiroishi M.S., Liu C.S.J. Advanced imaging of intracranial meningiomas. Neurosurg Clin N Am 2016;27(2):137–43. DOI: 10.1016/j.nec.2015.11.004

7. Hoover J.M., Morris J.M., Meyer F.B. Use of preoperative magnetic resonance imaging T1 and T2 sequences to determine intraoperative meningioma consistency. Surg Neurol Int 2011;2:142. DOI: 10.4103/2152-7806.85983

8. Yoneoka Y., Fujii Y., Takahashi H., Nakada T. Pre-operative histopathological evaluation of meningiomas by 3 0T T2R MRI. Acta Neurochir (Wien) 2002;144(10):953–7; discussion 957. DOI: 10.1007/s00701-002-1005-7

9. Ortega-Porcayo L.A., Ballesteros-Zebadúa P., Marrufo-Meléndez O.R. et al. Prediction of mechanical properties and subjective consistency of meningiomas using T1-T2 assessment versus fractional anisotropy. World Neurosurg 2015;84(6):1691–8. DOI: 10.1016/J.WNEU.2015.07.018

10. Murphy M.C., Huston J. 3rd, Glaser K.J. et al. Preoperative assessment of meningioma stiffness by magnetic resonance elastography. J Neurosurg 2013;118(3):643. DOI: 10.3171/2012.9.JNS12519

11. Glasser M.F., van Essen D.C. Mapping human cortical areas in vivo based on myelin content as revealed by T1- and T2-weighted MRI. J Neurosci 2011;31(32):11597–616. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.2180-11.2011

12. Ganzetti M., Wenderoth N., Mantini D. Whole brain myelin mapping using T1- and T2-weighted MR imaging data. Front Hum Neurosci 2014;8:671. DOI: 10.3389/FNHUM.2014.00671

13. Goel A., Gupta S., Desai K. et al. New grading system to predict resectability of anterior clinoid meningiomas. Neurol Med Chir (Tokyo) 2000;40(12):610–6; discussion 616–7. DOI: 10.2176/NMC.40.610

14. Simpson D. The recurrence of intracranial meningiomas after surgical treatment. J Neurol Neurosurg Psychiatry 1957;20(1): 22–39. DOI: 10.1136/JNNP.20.1.22

15. Zada G., Yashar P., Robison A. et al. A proposed grading system for standardizing tumor consistency of intracranial meningiomas. Neurosurg Focus 2013;35(6):E1. DOI: 10.3171/2013.8.FOCUS13274

16. Karthigeyan M., Dhandapani S., Salunke P. et al. The predictive value of conventional magnetic resonance imaging sequences on operative findings and histopathology of intracranial meningiomas: a prospective study. Neurol India 2019;67(6):1439–45. DOI: 10.4103/0028-3886.273632

17. Alyamany M., Alshardan M., Jamea A. et al. Meningioma consistency: correlation between magnetic resonance imaging characteristics, operative findings, and histopathological features. Asian J Neurosurg 2018;13(2):324–8. DOI: 10.4103/1793-5482.228515

18. Phuttharak W., Boonrod A., Thammaroj J. et al. Preoperative MRI evaluation of meningioma consistency: a focus on detailed architectures. Clin Neurol Neurosurg 2018;169:178–84. DOI: 10.1016/J.CLINEURO.2018.04.025

19. Чернов С.В., Рзаев Д.А., Калиновский А.В. и др. Ранние результаты хирургического лечения пациентов с менингиомами переднего наклоненного отростка. Журнал «Вопросы нейрохирургии» им. Н.Н. Бурденко 2017;81(1):74–80. DOI: 10.17116/neiro201780774-80

20. Glasser M.F., Goyal M.S., Preuss T.M. et al. Trends and properties of human cerebral cortex: correlations with cortical myelin content. Neuroimage 2014;93 Pt 2:165. DOI: 10.1016/J.NEUROIMAGE.2013.03.060

21. Iwatani J., Ishida T., Donishi T. et al. Use of T1-weighted/ T2-weighted magnetic resonance ratio images to elucidate changes in the schizophrenic brain. Brain Behav 2015;5(10):e00399. DOI: 10.1002/BRB3.399

22. Nakamura K., Chen J.T., Ontaneda D. et al. T1-/T2-weighted ratio differs in demyelinated cortex in multiple sclerosis. Ann Neurol 2017;82(4):635–9. DOI: 10.1002/ANA.25019

23. Teraguchi M., Yamada H., Yoshida M. et al. Contrast enrichment of spinal cord MR imaging using a ratio of T1-weighted and T2-weighted signals. J Magn Reson Imaging 2014;40(5): 1199–207. DOI: 10.1002/jmri.24456

24. Buerki R.A., Horbinski C.M., Kruser T. et al. An overview of meningiomas. Future Oncol 2018;14(21):2161–77. DOI: 10.2217/FON-2018-0006