Primerjava modelov difuzije pri Wilmsovih tumorjih in normalnem kontralateralnem ledvičnem tkivu

Kontakt:tina.xiang@wecistanche.com

Povzetek

CiljADC (navidezni difuzijski koeficient), izpeljan iz difuzijsko uteženega slikanja (DWI), je obetaven kot ne-1invazivni kvantitativni slikovni biomarker vWilmsovi tumorji. Vendar bi lahko številne ne-Gaussove modele uporabili za DWI. Namen te študije je bil primerjati primernost štirihdifuzijomodeli (monoeksponentni, IVIM [Intravoxel Incoherent Motion], raztegnjeni eksponentni in kurtoza) pri Wilmsovih tumorjih in neprizadetem kontralateralnemledvice.

Materiali in metode Podatki DWI so bili retrospektivno pregledani (110 Wilmsovih tumorjev in 75 nizov podatkov o normalnih ledvicah). Dobro prileganje za vsak model je bilo izmerjeno vokselno z uporabo Akaike Information Criteria (AIC). Povprečni AIC je bil izračunan za vsak volumen tumorja (ali kontralateralno normalno ledvično tkivo). Enosmerna ANOVA s popravkom Greenhouse-Geisser in post hoc testi z uporabo popravka Bonferroni so ocenili pomembne razlike med vrednostmi AIC; najnižji AIC, ki označuje optimalen model.

RezultatiIVIM in raztegnjena eksponenta sta zagotovila najboljše ujemanje s podatki Wilmsovega tumorja DWI. IVIM je najbolj ustrezal normalnim podatkom o ledvicah. Monoeksponentna je bila najmanj ustrezna metoda prilagajanja tako za Wilmsov tumor kot za podatke o normalnih ledvicah.

DiskusijaDifuzijsko utežen signal vWilmsovi tumorjiin normalnoledvičnega tkivane kaže monoeksponentnega razpada in je bolje opisan z ne-Gaussovimi modeli difuzije.

Ključne besedeWilmsov tumor. Ledvice. Difuzija

Za več informacij kliknite tukaj

Uvod

Wilmsov tumor je najpogostejši pediatrični ledvični tumor [1] in v Evropi se bolniki pred operacijo zdravijo s kemoterapijo za zmanjšanje velikosti tumorja [2]. Po popolni ali delni nefrektomiji histološka analiza razvrsti tumor kot podtip, odvisno od prevladujočega celičnega tipa [3]. Bolniki bodo pogosto imeli več MRI pregledov za spremljanje odziva na zdravljenje, pri čemer se pogosto pridobi difuzijsko uteženo slikanje (DWI).

Navidezni difuzijski koeficient (ADC) je mogoče izpeljati iz DWI z uporabo monoeksponentnega prileganja (Eq.1) za podatke o difuziji.

(1)S(b)= Se-b.ADC

kjer je S(b) signal pri dani vrednosti b, S. pa signal brez difuzijske uteži.

ADC je pokazal veliko obetavnost kot orodje za kvantitativno slikanje Wilmsovega tumorja. Na primer, ADC je bil uporabljen za razlikovanje benignih od malignih tumorjev (podmnožica tega

kohorte so Wilmsovi tumorji) [4], ločijo nevroblastom od Wilmsovega tumorja [5], spremljajo odziv na kemoterapijo [6, 7], identificirajo histološke podtipe [7] in pomagajo pri prepoznavanju nekrotičnega tkiva Wilmsovega tumorja [8].

Medtem ko je ADC uporaben parameter, obstajajo tudi drugi ne-Gaussovi modeli (VIM [9][ntravokselsko inkoherentno gibanje], raztegnjena eksponentna [10] in kurtoza [11]), ki jih je mogoče uporabiti za podatke DWI za izdelavo širokega spektra difuzijske metrike. IVIM(Eq.2) je bi-eksponentni model, ki ne opisuje samo gibanja vode znotraj ekstravaskularnega prostora, temveč tudi v naključno usmerjenem mikro kapilarnem omrežju. Proizvaja parametre D (koeficient difuzije brez vpliva hitro tekoče vode v kapilarnem omrežju, imenovan počasna difuzija), D* (koeficient difuzije zaradi naključno usmerjenega gibanja vode v krvi v kapilarna mreža - hitra difuzija) in f (volumenski delež, povezan s hitro tekočo komponento). (2)S(b)= Torej[(1-f)e(-bD plus fel-b(D plus D')

Raztegnjeni eksponentni model (Eq. 3) opisuje heterogenost v difuziji znotraj enega voksla, ki opisuje odstopanje od monoeksponentnega upadanja. Izdela parametra DDC (koeficient porazdeljene difuzije) in a (parameter raztezanja za opis odstopanja od homogene difuzije).

(3)S(b)= S,e(-(b.DDC)")

Model kurtoze (Eq.4) opisuje odstopanje od premika vodnih molekul po Gaussovi porazdelitvi in ​​proizvaja parametra D (koeficient difuzije, popravljen za ne-Gaussov premik) in K (kurtoza).

(4)S(b)= Soe-bD plus b2D,?K/6

Ti modeli lahko zagotovijo dodatne informacije o mikrostrukturi tkiva. Poleg tega se je pokazalo, da zagotavljajo boljše opise difuzijskih podatkov v primerjavi z monoeksponentnim modelom pri raku danke [12], kostnih metastazah raka prostate [13], raku jajčnikov [14] in zdravem ledvičnem tkivu [15]. Vendar pa so raziskave o uporabi teh modelov v Wilmsovem tumorju, kjer so lahko uporabni, omejene zaradi zelo heterogenega celičnega okolja tumorskega tkiva. Poleg tega obstaja hipoteza, da zaradi visoke ravni perfuzije vledvicein da je IVIM zasnovan tako, da upošteva s perfuzijo povezano komponento v difuzijskem signalu, lahko ta model zagotovi boljše prileganje tem podatkom DWI [16].

Namen te raziskave je bil ugotoviti, ali ti modeli (VIM, raztegnjena eksponentna in kurtoza) zagotavljajo boljše prileganje difuzijsko uteženemu signalu v primerjavi z monoeksponentnim modelom pri Wilmsovih tumorjih in kontralateralni normaliledvica. Prileganje je bilo izračunano z uporabo informacijskega kriterija Akaike (AIC) [17], ki kaznuje modele, ki vsebujejo več prostih parametrov, kot jih podpirajo neobdelani podatki. Poleg tega so bili kot sekundarni cilj Wilmsovi tumorji ločeni po histološkem podtipu, da bi ugotovili, ali so nekateri modeli naklonjeni določenim podtipom.

Materiali in metode Študija populacije

Podeljena je bila institucionalna etična odobritev, ki je opustila potrebo po soglasju za to študijo enega središča. 10-letni retrospektivni pregled (april 2007-marec 2017) sistema radiološkega slikanja v naši ustanovi je bil opravljen za vse podatke MRI trebuha pri otrocih z dokazano histološko diagnozoWilmsov tumor. Merila za vključitev so bila tista z več podatki DWI vrednosti b (vključno z največjo vrednostjo b 1000 s/mm2) in velikostjo tumorja, ki pokriva vsaj 2 aksialni rezini na DWI. Odstranjeni so bili tudi DWI z artefakti ekstremnega gibanja. Podatki MRI so bili zbrani pri bolnikih z Wilmsovim tumorjem pred in po kemoterapiji. Za podskupino tumorjev so bili po operaciji potrjeni histološki podtipi. Za normalne podatke o ledvicah je bila uporabljena kontralateralna neprizadeta ledvica, razen pri bolnikih z dvostransko boleznijo.

MRI

Vse slikanje je bilo izvedeno na skenerju Siemens Magnetom Avanto 1,5 T, opremljenem z gradienti 40 mT/m. Odvisno od velikosti bolnika sta bili uporabljeni ena ali dve tuljavi matrike telesa, da bi dosegli popolno pokritost (6 elementna zasnova, Siemens). Bolniki so bili bodisi budni bodisi pod anestezijo, odvisno od starosti.

Večkratna vrednost b DWI je bila pridobljena za vse bolnike in je bila pridobljena med prostim dihanjem. Protokol DWI je bil naslednji: vrednosti 7 ali 8b v 3 pravokotnih smereh (0, 50,100,250,500,750,1000 s/mm² ali 0,50,100,150,200,250,500,1000 s/mm²) debelina rezine∶6 mm, TR/TE: 2800 ms/89 ms, vidno polje: 350 × 350 mm, velikost voksela: 1,4 × 1,4 × 6 mm, število rezin: 19, velikost matrike: 128 × 96 × 19. Pridobljenih je bilo devet povprečij za vsaka vrednost in slike v sledovih (povprečje v 3 smereh) so bile uporabljene za analizo. Standardna klinična zaporedja so bila prav tako pridobljena skupaj, vključno s T w z zmanjšano maščobo pred in po dajanju kontrasta na osnovi gadolinija; vse podrobnosti zaporedij kliničnega slikanja lahko najdete v [18].

Naknadna obdelava

Difuzijapodatki so bili obdelani z uporabo slik sledi in internih rutin za prilagajanje modelov, zasnovanih v Matlabu (različica 2019a, MathWorks Inc., Natick, MA, ZDA) na osnovi voksela za vokselom z uporabo štirih različnih modelov difuzije: monoeksponentnega (Eq. 1), IVIM (Eq.2), raztegnjeno eksponentno (Eq.3) in kurtozo (Eq.4).

V vsakem primeru je bil Swas definiran kot signal pri b{{{{10}}}}, za monoeksponentni model pa je bilo linearno prileganje In(S/S.) glede na vse vrednosti b izvedel. Za ne-Gaussove modele je bilo prilagajanje izvedeno z uporabo Levenberg-Mar-quart nelinearnega algoritma najmanjših kvadratov (z uporabo funkcije 'lsq-curve-fit v Matlabu) za vse vrednosti b (razen za model IVIM). Za model IVIM je bilo najprej izračunano linearno prileganje In(S/S.) proti b pri visokih vrednostih b (200-1000 s/mm2), da se določi vrednost D. Temu sledita D* in f so bili primerni hkrati (s fiksnim D). D ni imel nobenih omejitev na zgornjih mejah, f pa je bil omejen med 0 in 1. Za raztegnjeni eksponentni model DDC ni imel pogojev zgornje meje in je bil omejen med 0 in 1. Za kurtozo niti Dk niti K nista bila omejena z zgornjimi mejami, K pa je imel spodnjo mejo 0.

Regije zanimanja (ROI)

ROI so bile ustvarjene s programsko opremo Mango (Research Imaging Institute, UTHSCSA). ROI so bile narisane na b{{0}} slikah okoli celotnega volumna tumorja, te je uredil in preveril radiolog, specializiran za pediatrično radiologijo (MV3). leta posvečena pediatrični radiologiji). Normalno ledvično tkivo je bilo opredeljeno tudi na slikah b0 z uporabo kontralateralne ledvice (razen tistih z dvostransko boleznijo) okoli celotnega volumna ledvice in področja visokega pretoka, kot so območja, ki obdajajo ledvično medenico, so bila izključena; primer je prikazan na sliki 1. Vse analize v zvezi s primerjavami modelov so bile omejene na te ROI.

Primerjalna analiza modelov

AIC je bil uporabljen za primerjavo štirih modelov (monoeksponentnega, IVIM, raztegnjenega eksponentnega in kurtoze). Za vsak voksel znotraj ROI tumorja in normalnih ROI ledvic. AIC je bil izračunan na model. Povprečni AIC je bil izračunan za celoten obseg ROI na model. Povprečne vrednosti AIC za vsak model so bile nato primerjane z uporabo enosmerne ponovljene meritve ANOVA s popravkom Greenhouse-Geis-ser, da se upošteva neenaka varianca, post hoc testi pa so bili izvedeni z uporabo popravka Bonferroni. Pomembna razlika je bila opredeljena kot str<0.05.anovas were="" calculated="" for="" the="" entire="" wilms'tumour="" and="" normal="" kidney="" populations,="" as="" well="" as="" within="" different="" subgroups="" (pre-chemotherapy,="" post-chemotherapy,="" and="" different="" b="" value="" acquisitions="" [7="" and="" 8="" b="" value="" ranges]).="" additionally,="" models="" were="" compared="" between="" wilms'tumour="" histological="" subtypes="" to="" determine="" whether="" a="" certain="" subtype="" favoured="" a="" particular="" model.="" the="" post-chemotherapy="" data="" were="" used="" for="" this="" comparison="" as="" it="" was="" the="" nearest="" time="" point="" to="">

Rezultati

Preučevana populacija

Za primerjalno analizo difuzijskega modela je bilo vključenih skupno 110 Wilmsovih tumorjev; ki ga sestavlja 49 tumorjev pred kemoterapijo in 61 tumorjev po kemoterapiji (38 tumorjev pred kemoterapijo je bilo vključenih kot del 61 kohort po kemoterapiji). Diagram poteka, ki podrobno opisuje vključitve in izključitve primerov, je prikazan na sliki 2. Povprečna starost bolnikov ob pregledu pred kemoterapijo je bila 2,43 leta (SD: 2,2), povprečna starost pri pregledu po kemoterapiji pa 3,0 leta (SD: 2,8).

The diffusion data were acquired using either 7 or 8 b values（0,50,100,250,500,750,1000 s/mm²or 0,50,100,150,200,250,500,1000 s/mm>).To je bilo posledica spremembe protokola v obdobju te študije iz razlogov, ki niso povezani s to študijo. Devetinštirideset tumorjev je imelo protokol vrednosti 7 b (22 pred kemoterapijo in 27 po kemoterapiji), 61 tumorjev pa je imelo protokol vrednosti 8b (27 pred kemoterapijo in 34 po kemoterapiji).

Od 61 tumorjev po kemoterapiji jih je imelo 56 histološko potrjene podtipe: 7 blastemalnih, 9 epitelnih, 13 stromalnih, 8 regresivnih, 18 mešanih in 1 popolnoma nekrotičen. Podtipi so bili definirani v skladu s protokolom SIOP-2001 [3].

Kontralateralna neprizadeta ledvica je bila uporabljena kot normalni podatki o ledvicah. Zaradi potrebe po izključitvi dvostranskih primerov je bilo vključenih skupno 75 naborov podatkov o normalnih ledvicah;38od bolnikov, ki so prejeli kemoterapijo, in 37 od bolnikov, ki niso. Od 75 naborov podatkov o normalnih ledvicah jih je 31 imelo protokol vrednosti 7 b (15 pred kemoterapijo in 16 po kemoterapiji), 44 pa protokol vrednosti 8b (22 pred in 22 po kemoterapiji).

Rezultati Wilmsovega tumorja

Enosmerna ANOVA s popravkom Greenhouse-Geisserja je pokazala, da so se vrednosti AIC bistveno razlikovale med difuzijskimi modeli v vseh pogojih:celotna kohorta:(F(1,08, 117,91)=157.08,p=1.68 ×10-24), pred kemoterapijo:(F(1,05,50,53)=79.35,p=3.11×10-12),po kemoterapiji:( F(1,13,67,92)=85,92,p=1,34×10-14),7b vrednosti:(F(1,21,58,16)=76,23,p{ {39}}.10×10-13)in8b vrednosti:(F(1,04,62,49)=95.51,p=1.68×10-14).

Slika 3 prikazuje okvirne diagrame vsakega pogoja, pri čemer pomembne črte poudarjajo post hoc rezultate testa z uporabo Bonferronijeve korekcije. V vseh pogojih so bile vrednosti AIC za monoeksponentni model znatno višje od ostalih treh modelov, kar kaže, da je bil to najmanj primeren model za podatke o Wilmsovem tumorju. Za celotno kohorto Wilmsovega tumorja in po kemoterapiji je bil raztegnjen eksponent najboljši model za prilagajanje difuzijskih podatkov, saj je to zagotovilo najnižje vrednosti AIC. Slika 4 prikazuje primer, kako dobro se modeli prilegajo signalu difuzijskega razpadanja v enem vokslu Wilmsovega tumorja po kemoterapiji.

Za kohorto pred kemoterapijo in ko so bili podatki razdeljeni na razpona vrednosti 7 in 8 b, sta tako IVIM kot raztegnjena eksponentna veljala za najprimernejša modela, brez pomembne razlike med vrednostmi AIC za ta dva modela.

Additionally, one-way ANOVAs were used to investigate whether the best fit model was related to Wilms'tumour histological subtypes, using the post-chemotherapy data as they were the closest timepoints to histology. Only one tumour was classified as necrotic and was therefore removed from this section of the analysis. Figure 5 shows the AIC values for each subtype based on different diffusion models. There were no significant differences between AIC values across the subtypes (blastemal [n=7], epithelial [n=9], mixed [n=18], stromal [n=13], regressive [n=8]), for any of the models (p>0.05).

Normalni izvidi ledvic

Enosmerna ANOVA s popravkom Greenhouse-Geisser-ja je tudi pokazala, da so se vrednosti AIC med difuzijskimi modeli znatno razlikovale v vseh pogojih za podatke o normalnih ledvicah: celotna kohorta:(F(1,51,85,2)=276. 07, p=2.57×10-30), pred kemoterapijo:(F(1,43, 41.13)=119.38,p=1.16×{{22} }), po kemoterapiji: (F(1,16,42,81)=157.33,p=1.10×10-15,7 b vrednosti:(F(1,14,34,10){{ 38}}.49,p=1.06×10-1) in vrednosti 8b:(F(1.14,49.10)=193.30,p=1.19× 10-19.

Slika 6 prikazuje okvirne diagrame vsakega pogoja, pri čemer stolpci pomembnosti poudarjajo post hoc rezultate testa z uporabo Bonferronijeve korekcije. Podatki o normalnih ledvicah so dali podobne rezultate kot podatki o Wilmsovem tumorju: v vseh pogojih so bile vrednosti AIC za monoeksponentni model bistveno višje od ostalih treh modelov, kar kaže, da je bil to najmanj primeren model za podatke o normalnih ledvicah. Za razliko od podatkov o Wilmsovem tumorju so podatki o normalnih ledvicah za vsa stanja pokazali, da je IVIM zagotovil najnižje vrednosti AIC, kar kaže, da je to najprimernejši model za te difuzijske podatke. Slika 7 prikazuje primer, kako dobro se modeli ujemajo s signalom razpada difuzije v podatkih o normalnih kontralateralnih ledvicah bolnika z Wilmsovim tumorjem po kemoterapiji.

Diskusija

Ta študija je primerjala štiri modeledifuzijo(monoeksponentni, IVIM, raztegnjeni eksponentni in kurtosis) glede na to, kako dobro ustrezajo upadu signala DWI, glede na AIC. Te primerjave so bile opravljene pri Wilmsovih tumorjih, tako pred in po kemoterapiji, kot na kontralateralni neprizadeti ledvici kot merilo normalnega ledvičnega tkiva. Podatki o difuziji so izhajali iz obeh območij vrednosti 7 in 8 b. Za podatke o Wilmsovem tumorju se je izkazalo, da je raztegnjeni eksponentni model na splošno najbolj ustrezal. Ta rezultat se je ohranil, ko je bila analiza omejena na skupino po kemoterapiji. Vendar, ko je bila analiza osredotočena na podatke pred kemoterapijo in ko je bila ločena s pridobivanjem vrednosti b, ni bilo bistvenih razlik med IVIM in raztegnjeno eksponentno, pri čemer sta oba modela zagotavljala najnižje vrednosti AIC. Poleg tega ni bilo posebnih preferenc modela, ko so bili tumorji razvrščeni po histološkem podtipu. Za podatke o normalnih ledvicah je IVIM zagotovil najboljše prileganje v vseh analizah. Monoeksponentni model se je izkazal kot najmanj primeren model po AIC; zagotavlja dosledno znatno višje vrednosti AIC v primerjavi z drugimi modeli za obaWilmsov tumorin normalne nize podatkov o ledvicah.

Glavna ugotovitev te preiskave je bila, da so ne-Gaussovi modeli zagotovili boljše opise podatkov o difuziji v primerjavi z monoeksponentnimi, tako v Wilmsovem tumorju kot v normalnem ledvičnem tkivu. Odstopanje od monoeksponentnega razpada je bilo že poudarjeno in raziskano: pokazalo se je, da je prišlo do hitrega upada signala pri nižjih vrednostih, ki mu je sledil postopnejši upad pri višjih vrednostih b v jetrih [19]. Ta začetni upad naj bi bil posledica vaskularne perfuzije, saj naj bi bile nižje vrednosti b občutljive na oslabitev signala zaradi perfuzije [9], zaradi česar je model IVIM zelo primeren za te podatke. To se je izkazalo za zdravo ledvično tkivo [20, 21], kjer se je pokazalo, da je signal bieksponenten v nasprotju z monoeksponentnim; saj je ledvica dobro prekrvljen organ. Ta študija potrjuje te ugotovitve, saj je bil IVIM v normalnem ledvičnem tkivu prednost pred drugimi modeli. Ta ugotovitev se je ohranila v nizu podatkov o normalnih ledvicah po kemoterapiji, kar kaže, da zdravljenje ni vplivalo na normalno ledvično tkivo na način, ki bi ga lahko zaznali podatki DWI.

Raztegnjeni eksponentni model se je dobro ujemal s podatki o tumorju DWI Wilms. Prej omenjene študije o raku danke in zdravem rektalnem tkivu [12], kostnih metastazah raka prostate [13] in raku jajčnikov [14] so vse pokazale, da ta model najbolje ustreza podatkom DWI v primerjavi z IVIM in monoeksponentnim. Raztegnjeni eksponentni model zagotavlja dva parametra in DDC; medtem ko natančna fiziološka osnova ni znana, se domneva, da predstavlja heterogenost tkiva, pri čemer nižja vrednost kaže na bolj heterogeno okolje [10]. Ker je Wilmsovo tumorsko tkivo zelo heterogeno, ni presenetljivo, da raztegnjeni eksponentni model dobro opisuje te podatke.

Poleg raztegnjenega eksponentnega modela je IVIM zagotovil enako dobro prileganje Wilmsovim tumorjem pred kemoterapijo, medtem ko po zdravljenju ni bilo tako. Po zdravljenju bo verjetno prišlo do povečanja nekrotičnega tkiva in s tem do zmanjšanja perfuzije, zato lahko postane IVIM (model, ki se osredotoča na učinke perfuzije) manj primeren.

Zdi se, da noben poseben histološki podtip ne daje prednosti določenemu modelu, vendar je bilo število v vsaki skupini majhno. Poleg tega je pomembno opozoriti, da so histološki podtipi opredeljeni po analizi samo pododdelka

celotnega volumna tumorja. Wilmsovi tumorji so zelo heterogeni in v enem samem tumorju bodo območja različnih celičnih okolij. Vokseli znotraj teh različnih regij so morda pokazali spremenljive preference modela difuzije. Vendar zaradi pomanjkanja napredne histologije ta analiza ni bila mogoča.

Uporaba ne-Gaussovih modelov lahko ne samo zagotovi boljše prileganje podatkom, ampak lahko zagotovi tudi dodatne klinične informacije. Na primer, pokazalo se je, da lahko D iz kurtoze zagotovi višjo diagnostično natančnost v primerjavi z ADC pri razlikovanju tumorja od netumorja pri raku trebušne slinavke [22]. Poleg tega je imela (raztegnjena eksponentna) višjo stopnjo občutljivosti in specifičnosti pri razlikovanju med angiomiolipomom z minimalno maščobo in karcinomom ledvičnih celic v primerjavi z ADC [23]. Poleg tega sta D in f(IVIM) obetavna pri poudarjanju delovanja ledvic, pri čemer sta oba parametra povezana z ocenjeno hitrostjo glomerulne filtracije pri bolnikih s kronično ledvično boleznijo [24]. Zato lahko tudi ne-Gaussovi modeli zagotovijo dodatne informacije o mikrostrukturi ledvičnega tkiva.

Čeprav monoeksponentni model ni najbolje ustrezal podatkom DWI, to ne pomeni, da ga ne bi smeli uporabljati klinično. Kot je bilo že omenjeno, se je ADC izkazal za klinično uporabnega pri Wilmsovem tumorju [4-8]. Poleg tega ADC ne zahteva več vrednosti b, kar je prednost, saj veliko centrov morda ne pridobi standarda DWI z več vrednostmi b. Zato je kljub tej študiji, ki kaže odstopanje od monoeksponentnega upadanja signala, pomembno vedeti, da čeprav model morda ni najboljši deskriptor podatkov DWI, je kljub temu klinično uporaben.

Potencialna slabost te študije je metoda za izbiro modela, ki se najbolje prilega. AIC upošteva kompleksnost modela in dobro prileganje, zato se je zdela primerna izbira za primerjavo in izbiro modelov. Pomembno je upoštevati, ali je en model očitno najboljši za celotno tkivo ali pa je med modeli le majhna razlika. To so že poudarili Manikis et al. [25] pri raku danke, kjer je bila celotna mono eksponentna raja boljša od IVIM, vendar je bila v tkivu velika heterogenost. To je bilo dokazano tudi pri Wilmsovih tumorjih v tej študiji, tako IVIM kot raztegnjeni eksponentni modeli so pokazali dobro prileganje podatkom. S tem v mislih moramo biti previdni, preden trdimo, da določen model najbolje ustreza podatkom, saj se lahko zgodi, da je veliko modelov skoraj enakih v kakovosti prilagajanja.

Poleg tega je bila največja vrednost b 1000 s/mm² morda omejitev za model kurtoze, saj postane bolj občutljiv pri višjih vrednostih b [26]. Zato je z bolj optimiziranim obsegom vrednosti b ta model morda deloval bolje kot s trenutnimi podatki. Vendar pa je bila v študiji o izvedljivosti kurtoze v ledvicah uporabljena največja vrednost b=1000 s/mm' [27]. Poleg tega se je ta študija želela osredotočiti na prilagajanje rutinsko pridobljenim kliničnim podatkom, ki nimajo izjemno visokih vrednosti b. Ta občutek je bil predlagan tudi v prejšnjem delu, ki je monoeksponentni model primerjalo s kurtozo v jetrih, prav tako z uporabo največje vrednosti b=1000 s/mm² 【28】.

Na splošno je ta študija pokazala, da se monoeksponentni model ne ujema s podatki DWwI kot tudi IVIM, raztegnjena eksponenta ali kurtoza v Wilmsovem tumorskem tkivu ali normalnem ledvičnem tkivu. Poleg tega za

različne celične podtipe. IVIM je najbolj ustrezal normalnemu ledvičnemu tkivu, pri Wilmsovih tumorjih pa sta IVIM in raztegnjeni eksponentni modeli zagotovila najboljše deskriptorje podatkov. ADC se pogosto uporablja v kliničnih raziskavah, zato se domneva, da upad signala je monoeksponenten. Vendar pa ti rezultati kažejo, da pri Wilmsovem tumorju in normalnem ledvičnem tkivu signal DWI ne kaže monoeksponentnega upadanja. Zato lahko uporaba drugih modelov zagotovi natančnejšo predstavitev okolja spodnjega tkiva, izpeljani parametri pa lahko zagotovijo klinično uporabne informacije.

Reference

1. Pastore G, Znaor A, Spreafco F et al (2006) Incidenca in preživetje malignih ledvičnih tumorjev pri evropskih otrocih (1978–1997): poročilo iz projekta Automated Childhood Cancer Information System. Eur J Cancer 42: 2103–2114. https://doi. org/10.1016/j.ejca.2006.05.010

2. van den Heuvel-Eibrink MM, Hol JA, Pritchard-Jones K et al (2017) Dokument o stališču: Utemeljitev za zdravljenje Wilmsovega tumorja v protokolu UMBRELLA SIOP–RTSG 2016. Nature Rev Urol 14: 743–752. https://doi.org/10.1038/nrurol.2017.163

3. Vujanić GM, Sandstedt B, Harms D et al (2002) Revidirana delovna klasifikacija ledvičnih tumorjev v otroštvu Mednarodnega združenja za pediatrično onkologijo (SIOP). Med Pediatr Oncol 38: 79–82

4. Gawande RS, Gonzalez G, Messing S et al (2013) Vloga difuzijsko uteženega slikanja pri razlikovanju benignih in malignih pediatričnih abdominalnih tumorjev. Pediatr Radiol 43: 836–845. https:// doi.org/10.1007/s00247-013-2626-0

5. Aslan M, Aslan A, Habibi HA et al (2017) Difuzijsko utežena MRI za razlikovanje Wilmsovega tumorja od nevroblastoma. Diagn Interv Radiol 23: 403–406. https://doi.org/10.5152/dir.2017.16541

6. Littooij AS, Humphries PD, Olsen ØE (2015) Variabilnost meritev navideznega koeficienta difuzije celotnega tumorja pri nefroblastomu znotraj in med opazovalci: pilotna študija. Pediatr Radiol 45: 1651–1660. https://doi.org/10.1007/s00247-015-3354-4

7. Hales PW, Olsen ØE, Sebire NJ et al (2015) Multi-Gaussov model za analizo histograma navideznega koeficienta difuzije podtipa Wilmsovega tumorja in odziva na kemoterapijo. NMR Biomed 28:948–957. https://doi.org/10.1002/nbm.3337

8. Rogers HJ, Verhagen MV, Shelmerdine SC et al (2018) Alternativni pristop k slikanju s kontrastom: difuzijsko uteženo slikanje in T1-uteženo slikanje identificira in kvantificira nekrozo pri Wilmsovem tumorju. Eur Radiol. https://doi. org/10.1007/s00330-018-5907-z

9. Le Bihan D, Breton E, Lallemand D et al (1988) Ločitev difuzije in perfuzije pri intravokselnem inkoherentnem gibanju MR slikanju. Radiologija 168: 497–505. https://doi.org/10.1148/radio logy.168.2.3393671

10. Bennett KM, Schmainda KM, Bennett RT et al (2003) Karakterizacija zvezno porazdeljenih stopenj difuzije kortikalne vode z raztegnjenim eksponentnim modelom. Magn Reson Med 50: 727–734. https://doi.org/10.1002/mrm.10581

11. Jensen JH, Helpern JA, Ramani A et al (2005) Slikanje difuzijske kurtoze: kvantifikacija ne-gaussove difuzije vode s slikanjem z magnetno resonanco. Magn Reson Med 53:1432–1440. https://doi.org/10.1002/mrm.20508

12. Zhang G, Wang S, Wen D et al (2016) Primerjava ne-Gaussovih in Gaussovih difuzijskih modelov difuzijsko uteženega slikanja raka danke pri 3,0 T MRI. Sci Rep. https://doi. org/10.1038/srep38782

13. Reischauer C, Patzwahl R, Koh DM et al (2017) Nemono eksponentna analiza difuzijsko uteženega slikanja za spremljanje zdravljenja kostnih metastaz raka prostate. Sci Rep. https://doi.org/10.1038/s41598-017-06246-4

14. Winfield JM, deSouza NM, Priest AN et al (2015) Modeliranje podatkov DW-MRI iz primarnih in metastatskih tumorjev jajčnikov. Eur Radiol 25:2033–2040. https://doi.org/10.1007/s0033 0-014-3573-3

15. Pentang G, Lanzman RS, Heusch P et al (2014) Difuzijsko slikanje kurtoze človeške ledvice: študija izvedljivosti. Magn Reson Imaging 32: 413–420. https://doi.org/10.1016/j.mri.2014.01.006

16. Caroli A, Schneider M, Friedli I et al (2018) Difuzijsko tehtano slikanje z magnetno resonanco za oceno difuzne ledvične patologije: sistematični pregled in izjava. Nephrol Dial Transplant 33: ii29–ii40. https://doi.org/10.1093/ndt/gfy163