Стратификация рисков злокачественности образований яичников. Интеграция МРТ в систему O-RADS

DOI

https://dx.doi.org/10.18565/aig.2020.9.28-37

Солопова А.Е., Дудина А.Н., Быченко В.Г., Рубцова Н.А.
1) ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Москва, Россия; 2) ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова» Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет), Москва, Россия; 3) Московский научно-исследовательский онкологический институт имени П.А. Герцена – филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр радиологии» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Москва, Россия

В данном обзоре проведен анализ современных литературных данных, посвященных лучевой диагностике образований яичников (ОЯ), проблемам скрининга рака яичника (РЯ), современным методам классификации с учетом основных характеристик и рисков малигнизации ОЯ. На сегодняшний день первым этапом визуализационной диагностики является ультразвуковое исследование (УЗИ). Разработано множество различных систем оценок характеристик ОЯ, основанных на ультразвуковых показателях. Одна из современных перспективных систем – стандартизированная шкала оценки результатов УЗИ O-RADS (Ovarian-Adnexal Reporting and Data System), целью которой является улучшение междисциплинарных взаимодействий специалистов и повышение точности диагностики. На основании существующей системы O-RADS в 2020 г. был представлен алгоритм оценки результатов и стратификации рисков злокачественности ОЯ, выявляемых при МРТ, – O-RADS MRI (Ovarian-Adnexal Reporting and Data System Magnetic Resonance Imaging). Данный алгоритм дает возможность стратифицировать риск злокачественности новообразований яичников, оценивая МР-картину на основании пяти сформулированных категорий.
Заключение. Согласно проведенным исследованиям, в т.ч. внешней валидации, O-RADS MRI демонстрирует не только точность балльной системы и высокую эффективность, но и простоту в использовании, что дает возможность рекомендовать шкалу O-RADS MRI в качестве рутинной системы оценки МР-изображений для дифференциации и стратификации рисков малигнизации ОЯ, при неопределенной степени злокачественности по данным УЗИ

рак яичников

магнитно-резонансная томография (МРТ)

унифицированная система МРТ-оценки

O-RADS

Полный текст статьи
доступен в "Библиотеке Врача"

Webb P.M., Jordan S.J. Epidemiology of epithelial ovarian cancer. Best Pract. Res. Clin. Obstet. Gynaecol. 2017; 41: 3-14. https://dx.doi.org/10.1016/j.bpobgyn.2016.08.006.
Hottat N.A., Van Pachterbeke C., Vanden-Houte K., Denolin V., Jani J.C., Cannie M.M. Magnetic resonance scoring system for the assessment of ovarian and adnexal masses: added value of diffusion-weighted imaging including the apparent diffusion coefficient map. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2020; May 21. https://dx.doi.org/10.1002/uog.22090.
Brun J.L., Fritel X., Aubard Y., Borghese B., Bourdel N., Chabbert-Buffet N. et al.; Collège National des Gynécologues Obstétriciens Français. Management of presumed benign ovarian tumors: updated French guidelines. Eur. J. Obstet. Gynecol. Reprod. Biol. 2014; 183: 52-8. https://dx.doi.org/ 10.1016/j.ejogrb.2014.10.012.
Amin R.W., Ross A.M., Lee J., Guy J., Stafford B. Patterns of ovarian cancer and uterine cancer mortality and incidence in the contiguous USA. Sci. Total Environ. 2019; 697: 134128. https://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134128.
Zheng H., Tie Y., Wang X., Yang Y., Wei X., Zhao X. Assessment of the diagnostic value of using serum CA125 and GI-RADS system in the evaluation of adnexal masses. Medicine (Baltimore). 2019; 98(7): e14577. https://dx.doi.org/ 10.1097/MD.0000000000014577.
Jill J. Screening for ovarian cancer. JAMA. 2018; 319(6): 624. https://dx.doi.org/10.1001/jama.2017.22136.
Doubeni Ch.A., Doubeni A.R.B., Myers A.E. Diagnosis and management of ovarian cancer. Am. Fam. Physician. 2016; 93(11): 937-44.
Budiana I.N.G., Angelina M., Pemayun T.G.A. Ovarian cancer: pathogenesis and current recommendations for prophylactic surgery. J. Turk. Ger. Gynecol. Assoc. 2019; 20(1): 47-54. https://dx.doi.org/10.4274/jtgga.galenos.2018.2018.0119.
Torre L.A., Trabert B., DeSantis C.E., Miller K.D., Samimi G., Runowicz C.D. et al. Ovarian cancer statistics, 2018. CA Cancer J. Clin. 2018; 68(4): 284-96. https://dx.doi.org/10.3322/caac.21456.
Bray F., Ferlay J., Soerjomataram I., Siegel R.L., Torre L.A., Jemal A. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J. Clin. 2018; 68(6): 394-424. https://dx.doi.org/10.3322/caac.21492.
Каприн А.Д., Старинский В.В., Петрова Г.В., ред. Состояние онкологической помощи населению России в 2019 году. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена − филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; 2020.
Henderson J.T., Webber E.M., Sawaya G.F. Screening for ovarian cancer: updated evidence report and systematic review for the US preventive services task force. JAMA. 2018; 319(6): 595-606. https://dx.doi.org/10.1001/jama.2017.21421.
Grossman D.C., Curry S.J., Owens D.K., Barry M.J., Davidson K.W., Doubeni Ch.A. et al. Screening for ovarian cancer: US preventive services task force recommendation statement. JAMA. 2018; 319(6): 588-94. https://dx.doi.org/10.1001/jama.2017.21926.
Kamal R., Hamed S., Mansour S., Mounir Y., Abdel Sallam S. Ovarian cancer screening -ultrasound; impact on ovarian cancer mortality. Br. J. Radiol. 2018; 91(1090): 20170571. https://dx.doi.org/10.1259/bjr.20170571.
Matulonis U.A., Sood A.K., Fallowfield L., Howitt Br.E., Sehouli J., Karlan B.Y. Ovarian cancer. Nat. Rev. Dis. Primers. 2016; 2: 16061. https://dx.doi.org/ 10.1038/nrdp.2016.61.
Dochez V., Caillon H., Vaucel E., Dimet J., Winer N., Ducarme G. Biomarkers and algorithms for diagnosis of ovarian cancer: CA125, HE4, RMI and ROMA, a review. J. Ovarian Res. 2019; 12(1): 28. https://dx.doi.org/10.1186/s13048-019-0503-7.
Sadowski E.A., Rockall A.G., Maturen K.E., Robbins J.B., Thomassin-Naggara I. Adnexal lesions: imaging strategies for ultrasound and MR imaging. Diagn. Interv. Imaging. 2019; 100(10): 635-46. https://dx.doi.org/10.1016/j.diii.2018.06.003.
Meys E.M.J., Kaijser J., Kruitwagen R.F.P.M., Slangen B.F., Van Calster B., Aertgeerts B. et al. Subjective assessment versus ultrasound models to diagnose ovarian cancer: a systematic review and meta-analysis. Eur. J. Cancer. 2016; 58: 17-29. https://dx.doi.org/10.1016/j.ejca.2016.01.007.
Anton C., Carvalho F.M., Oliveira E.I., Maciel G.A.R, Baracat E.C., Carvalho J.P. A comparison of CA125, HE4, risk ovarian malignancy algorithm (ROMA), and risk malignancy index (RMI) for the classification of ovarian masses. Clinics (Sao Paulo). 2012; 67(5): 437-41. https://dx.doi.org/10.6061/clinics/2012(05)06.
Moszynski R., Szubert S., Szpurek D., Michalak S., Krygowska J., Sajdak S. Usefulness of the HE4 biomarker as a second-line test in the assessment of suspicious ovarian tumors. Arch. Gynecol. Obstet. 2013; 288(6): 1377-83. https://dx.doi.org/10.1007/s00404-013-2901-1.
Froyman W., Landolfo C., De Cock B., Wynants L., Sladkevicius P., Testa A.C. et al. Risk of complications in patients with conservatively managed ovarian tumours (IOTA5): a 2-year interim analysis of a multicentre, prospective, cohort study. Lancet Oncol. 2019; 20(3): 448-58. https://dx.doi.org/10.1016/S1470-2045(18)30837-4.
Timmerman D., Van Calster B., Testa A., Savelli L., Fischerova D., Froyman W. et al. Predicting the risk of malignancy in adnexal masses based on the Simple Rules from the International Ovarian Tumor Analysis group. Am. J. Obstet. Gynecol. 2016; 214(4): 424-37. https://dx.doi.org/10.1016/j.ajog.2016.01.007.
Timmerman D., Valentin L., Bourne T.H., Collins W.P., Verrelst H., Vergote I. et al. Terms, definitions and measurements to describe the sonographic features of adnexal tumors: a consensus opinion from the International Ovarian Tumor Analysis (IOTA) Group. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2000; 16(5): 500-5. https://dx.doi.org/10.1046/j.1469-0705.2000.00287.x.
Calster B.V., Hoorde K.V., Froyman W., Kaijser J., Wynants L., Landolfo C. et al. Practical guidance for applying the ADNEX model from the IOTA group to discriminate between different subtypes of adnexal tumors. Facts Views Vis. Obgyn. 2015; 7(1): 32-41.
Amor F., Vaccaro H., Alcazar J.L., Leon M., Craig J.M., Martinez J. Gynecologic imaging reporting and data system: a new proposal for classifying adnexal masses on the basis of sonographic findings. J. Ultrasound Med. 2009; 28(3): 285-91. https://dx.doi.org/ 10.7863/jum.2009.28.3.285.
Amor F., Alcazar J.L., Vaccaro H., Leon M., Iturra A. GI-RADS reporting system for ultrasound evaluation of adnexal masses in clinical practice: a prospective multicenter study. Ultrasound Obstet. Gynecol. 2011; 38(4): 450-5. https://dx.doi.org/ 10.1002/uog.9012.
Andreotti R.F., Timmerman D., Benacerraf B.R., Bennett G.L., Bourne T., Brown D.L. et al. Ovarian-adnexal reporting lexicon for ultrasound: a white paper of the ACR Ovarian Adnexal Reporting and Data System Committee. J. Am. Coll. Radiol. 2018; 15(10): 1415-29. https://dx.doi.org/10.1016/j.jacr.2018.07.004.
Anthoulakis C., Nikoloudis N. Pelvic MRI as the “gold standard” in the subsequent evaluation of ultrasound-indeterminate adnexal lesions: a systematic review. Gynecol. Oncol. 2014; 132(3): 661-8. https://dx.doi.org/10.1016/j.ygyno.2013.10.022.
Thomassin-Naggara I., Aubert E., Rockall A., Jalaguier-Coudray A., Rouzier R., Daraï E. et al. Adnexal masses: development and preliminary validation of an MR imaging scoring system. Radiology. 2013; 267(2): 432-43. https://dx.doi.org/ 10.1148/radiol.13121161.
Pereira P.N., Sarian L.O., Yoshida A., Araújo K.G., Barros R.H.O., Baião A.C. et al. Accuracy of the ADNEX MR scoring system based on a simplified MRI protocol for the assessment of adnexal masses. Diagn. Interv. Radiol. 2018; 24(2): 63-71. https://dx.doi.org/10.5152/dir.2018.17378.
Thomassin-Naggara I., Poncelet E., Jalaguier-Coudray A., Guerra A., Fournier L.S., Stojanovic S. et al. Ovarian-adnexal reporting data system magnetic resonance imaging (O-RADS MRI) score for risk stratification of sonographically indeterminate adnexal masses. JAMA Netw Open. 2020; 3(1): e1919896. https://dx.doi.org/ 10.1001/jamanetworkopen.2019.19896.
Kaijser J., Vandecaveye V., Deroose C.M., Rockall A., Thomassin-Naggara I., Bourne T. et al. Imaging techniques for the pre-surgical diagnosis of adnexal tumours. Best Pract. Res. Clin. Obstet. Gynaecol. 2014; 28(5): 683-95. https://dx.doi.org/ 10.1016/j.bpobgyn.2014.03.013.
Andreotti R.F., Timmerman D., Strachowski L.M., Froyman W., Benacerraf B.R., Bennett G.L. et al. O-RADS US risk stratification and management system: a consensus guideline from the ACR Ovarian-Adnexal Reporting and Data System Committee. Radiology. 2019; 294(1): 168-85. https://dx.doi.org/10.1148/radiol.2019191150.
Sasaguri K., Yamaguchi K., Nakazono T., Mizuguchi M., Aishima S., Yokoyama M. et al. External validation of ADNEX MR SCORING system: a single-centre retrospective study. Clin. Radiol. 2019; 74(2): 131-9. https://dx.doi.org/10.1016/j.crad.2018.10.014.
Ruiz M., Labauge P., Louboutin A., Limot O., Fauconnier A., Huchon C. External validation of the MR imaging scoring system for the management of adnexal masses. Eur. J. Obstet. Gynecol. Reprod. Biol. 2016; 205: 115-9. https://dx.doi.org/10. 1016/j.ejogrb.2016.07.493.
Solopova A.E., Nosova Yu.V., Bychenko V.G. ADNEX MR scoring system in the characterization of ovarian lesions: retrospective external validation of malignancy prediction accuracy. Insights into imaging. 2020; 11 (Suppl. 1): 36.
Pereira P.N., Sarian L.O., Yoshida A., Araújo K.G., Barros R.H.O., Baião A.C. et al. Accuracy of the Adnex MR scoring system based on a simplified MRI protocol for the assessment of adnexal masses. Diagn. Interv. Radiol. 2018; 24(2): 63-71. https://dx.doi.org/10.5152/dir.2018.17378.

Поступила 28.08.2020

Принята в печать 08.09.2020

Солопова Алина Евгеньевна, д.м.н., доцент, ведущий научный сотрудник отделения лучевой диагностики ФГБУ «Национальный
медицинский исследовательский центр акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства
здравоохранения Российской Федерации, Москва, Россия. E-mail: a_solopova@oparina4.ru. ORCID: 0000-0003-4768-115X; Scopus Author ID: 24460923200; Researcher ID: P-8659-2015. 117997, Россия, Москва, ул. Академика Опарина, д. 4.
Дудина Анастасия Николаевна, студент 6-го курса Института здоровья детей, ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный
медицинский университет имени И.М. Сеченова» Министерства здравоохранения Российской Федерации
(Сеченовский Университет), Москва, Россия. E-mail: dudina97@mail.ru.
ORCID: 0000-0003-3778-4067; Scopus Author ID: 57213149111. 119991, Россия, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2.
Быченко Владимир Геннадьевич, руководитель отделения лучевой диагностики ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр акушерства,
гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Москва, Россия. E-mail:v_bychenko@oparina4.ru.
117997, Россия, Москва, ул. Академика Опарина, д. 4.
Рубцова Наталья Алефтиновна, д.м.н., профессор, заведующая отделом лучевой диагностики МНИОИ имени П.А. Герцена – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Министерства здравоохранения Российской Федерации. E-mail: rna17@yandex.ru. 125284, Россия, Москва, 2-й Боткинский пр., д. 3.

Для цитирования: Солопова А.Е., Дудина А.Н., Быченко В.Г., Рубцова Н.А. Стратификация рисков злокачественности образований яичников. Интеграция МРТ в систему O-RADS.
Акушерство и гинекология. 2020; 9: 28-37
https://dx.doi.org/10.18565/aig.2020.9.28-37

Стратификация рисков злокачественности образований яичников. Интеграция МРТ в систему O-RADS

Солопова А.Е., Дудина А.Н., Быченко В.Г., Рубцова Н.А.

Ключевые слова

Список литературы

Об авторах / Для корреспонденции

Также по теме