Предоперационная верификация гистологического типа опухолей мозговых оболочек по данным магнитно-резонансной томографии

Цель работы: Опухоли мозговых оболочек — это обширная группа разнородных новообразований. В статье речь пойдет о менингиомах, мезенхимальных  неменинготелиальных опухолях и гемангиоперицитомах. Предоперационная верификация  гистологического подтипа и плотности опухолей мозговых оболочек влияют на подходы и  прогнозы хирургического лечения. Анализ структуры этой группы новообразований на  сегодняшний день производится с помощью различных МР-модальностей. В настоящей  статье приведен анализ работы разработанного нами алгоритма обработки МР-изображений для дооперационной верификации гистологического типа и подтипа опухолей  оболочек мозга.

Материалы и методы. Проанализированы МРТ данные и заключения гистологического анализа 47 пациентов. МРТ головного мозга перед оперативным лечением проводилось на  МР томографах: GE Signa 1.5 T, Toshiba Excelart Vantage. 1.5 T , Toshiba Atlas — XGV, 1.5 T. В  исследуемых группах у 31 пациента были доброкачественные менингиомы (Grade I): 13 пациентов с менинготелиоматозным субтипом, 10 с фибропластическим и 8 с переходным  субтипом. У одного пациента был переходный тип менингиомы (атипическая менингиома, GR ADE II). Шесть пациентов имели злокачественный тип менингиом (GR ADE III), у 6 других  больных диагностировали гемангиоперицитомы и у 3 — первичные интракраниальные саркомы.

Результаты. Чувствительность алгоритма для определения фибропластического, менинготелиоматозного субтипа менингиом, анапластических и атипических менингиом,  включая первичные интракраниальные фибросаркомы и гемангиоперицитомы, составила от  91 до 94,2% для томографов разных производителей.

Заключение. Разработанный алгоритм с высокой чувствительностью и специфичностью верифицирует гистологический тип и субтип опухолей мозговых оболочек при анализе  магнитно-резонансных томограмм. Однако смещение интервалов пиков гистограмм при  обработке МР-изображений томографов разных производителей предопределяет проведение дальнейших исследований.

1. Louis D.N., Ohgaki H., Wiestler O.D., et al. The 2007 WHO classification of tumours of the central nervous system. Acta Neuropathol. 2007 Aug; Vol. 114, № 2 : Р. 97-109.

2. Ostrom Q.T., Gittleman H., Fulop J., et al. CBTRUS Statistical Report: Primary Brain and Central Nervous System Tumors Diagnosed in the United States in 2008-2012. Neuro Oncol. 2015 Oct; 17 Suppl 4:iv1-iv62.

3. Herscovici Z., Rappaport Z., Sulkes J., et al. Natural history of conservatively treated meningiomas. Neurology. 2004 Sep. 28; Vol. 63, № 6. Р 1133-1134.

4. Niiro M., Yatsushiro K., Nakamura K., et al. Natural history of elderly patients with asymptomatic meningiomas. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2000 Jan; Vol. 68, № 1: 25-8.

5. Olivero W.C., Lister J.R., Elwood P.W. The natural history and growth rate of asymptomatic meningiomas: a review of 60 patients. J Neurosurg. 1995 Aug; Vol. 83, № 2. P. 222- 224.

6. Yano S., Kuratsu J. Indications for surgery in patients with asymptomatic meningiomas based on an extensive experience. J Neurosurg. 2006 Oct; Vol. 105, № 4. Р. 538-543.

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. Р. 142.

8. Diluna M.L., Bulsara K.R. Surgery for petroclival meningiomas: a comprehensive review of outcomes in the skull base surgery era. Skull Base. 2010 Sep; Vol. 20, № 5. Р. 337-342.

9. Romani R., Tang W.J., Mao Y., et al. Diffusion tensor magnetic resonance imaging for predicting the consistency of intracranial meningiomas. Acta Neurochir (Wien). 2014 Oct; Vol. 156, № 10. Р. 1837-1845.

10. Little K.M., Friedman A.H., Sampson J.H., et al. Surgical management of petroclival meningiomas: defining resection goals based on risk of neurological morbidity and tumor recurrence rates in 137 patients. Neurosurgery. 2005 Mar; Vol. 56, № 3). Р. 546-559.

11. Тиглиев Г. С. Внутричерепные менингиомы / Г. С. Тиглиев, В. Е. Олюшин, А. Н. Кондратьев. — Санкт-Петербург : изд-во РНХИ им. проф. А. Л. Поленова, 2001. — 560 с. : ил. С. 187—193.

12. MR Brain volume Analysis Using BrainAssist, International Conference on Systematic, Cybernetics and Informatics / R. Jeny [et al.]. — ICSCI, Hyderabad (India), 2008. — 4 p.

13. Levene, Howard (1960). “Robust tests for equality of variances”. In Ingram Olkin; Harold Hotelling; et al. Contributions to Probability and Statistics: Essays in Honor of Harold Hotelling. Stanford University Press. Р. 278— 292.

14. Krivoshapkin A.L., Sergeev G.S., Kalneus L.E., et al. New Software for Preoperative Diagnostics of Meningeal Tumor Histologic Types. World Neurosurg. 2016 Jun; 90. Р — 123-32.

15. Kashimura H., Inoue T., Ogasawara K., et al. Prediction of meningioma consistency using fractional anisotropy value measured by magnetic resonance imaging. J Neurosurg. 2007 Oct; Vol. 107, № 4. Р. 784-787.

16. Sitthinamsuwan B., Khampalikit I., Nunta-aree S., et al. Predictors of meningioma consistency: A study in 243 consecutive cases. Acta Neurochir (Wien). 2012 Aug; Vol. 154, № 8. Р. 1383-1389.

17. Jolapara M., Kesavadas C., Radhakrishnan V.V., et al. Role of diffusion tensor imaging in differentiating subtypes of meningiomas. J Neuroradiol. 2010 Dec; Vol. 37, № 5. Р. 277-283.

18. Toh C.H., Castillo M., Wong A.M., et al. Differentiation between classic and atypical meningiomas with use of diffusion tensor imaging. AJNR Am J Neuroradiol. 2008 Oct; Vol. 29, № 9. Р. 1630-1635.

19. Filippi C.G., Edgar M.A., Uluр A.M., et al. of meningiomas on diffusion-weighted images: correlating diffusion constants with histopathologic findings. AJNR Am J Neuroradiol. 2001 Jan; Vol. 22, № 1. Р. 65-72.

20. Hakyemez B., Yildirim N., Gokalp G., et al. The contribution of diffusion-weighted MR imaging to distinguishing typical from atypical meningiomas. Neuroradiology. 2006 Aug; Vol. 48, № 8. Р. 513-520.

21. Yamasaki F., Kurisu K., Satoh K., et al. Apparent diffusion coefficient of human brain tumors at MR imaging. Radiology. 2005 Jun; Vol. 235, № 3. 985-991.

22. Muthupillai R., Lomas D.J., Rossman P.J., et al. Magnetic resonance elastography by direct visualization of propagating acoustic strain waves. Science. 1995 Sep 29; Vol. 269(5232). Р. 1854-1857.

23. Hughes J.D., Fattahi N., Van Gompel J. et al. Higher-Resolution Magnetic Resonance Elastography in Meningiomas to Determine Intratumoral Consistency. Neurosurgery. 2015 Oct; Vol. 77, № 4. Р 653-658.

24. Murphy M.C., Huston J. 3rd, Glaser K.J., et al. Preoperative assessment of meningioma stiffness using magnetic resonance elastography. J Neurosurg. 2013 Mar; Vol. 118, № 3. Р. 643- 648.

25. Lee J.G., Song S.W., Koh Y.C., et al. Primary intracranial fibrosarcoma presenting with hemorrhage. Brain Tumor Res Treat. 2013 Oct; Vol. 1, № 2. Р. 91-94.

26. Liu G., Chen Z.Y., Ma L. et al. Intracranial hemangiopericytoma: MR imaging findings and diagnostic usefulness of minimum ADC values. J Magn Reson Imaging. 2013 Nov; Vol. 38, № 5. Р. 1146-1151.

27. Ma C., Xu F., Xiao Y.D., et al. Magnetic resonance imaging of intracranial hemangiopericytoma and correlation with pathological findings. Oncol Lett. 2014 Nov; Vol. 8, № 5. Р. 2140-2144.

28. Smith A.B., Horkanyne-Szakaly I., Schroeder J. W. et al. From the radiologic pathology archives: mass lesions of the dura: beyond meningioma-radiologic-pathologic correlation. Radiographics. 2014. Vol. 34, № 2. P. 295—312.