Компьютерно-томографическая пневмогастрография в определении типов рака желудка по классификации Lauren

Цель. Оценить возможности компьютерно-томографической пневмогастрографии в определении типов рака желудка по классификации Lauren на этапе клинического стадирования.

Материалы и методы. Данное одноцентровое ретроспективное исследование включает 202 больных раком желудка, получавших лечение в Национальном Медицинском Исследовательском Центре онкологии имени Н.Н. Петрова с 2015 по 2018 гг. Все пациенты были прооперированы в объеме субтотальной резекции желудка или гастрэктомии. Всем пациентам на этапе клинического стадирования была проведена компьютерно-томографическая пневмогастрография. Пациентам, которым проводилась неоадъювантная химиотерапия, КТ выполнялась двукратно: перед химиотерапией и после, непосредственно перед операцией. Изучались количественные и качественные биомаркеры визуализации, проводилось измерение денситометрических показателей плотности опухоли желудка в артериальную, портальную и отсроченную фазы сканирования в пяти разных точках. Для пациентов, получавших НАПХТ, все показатели плотности фиксировались двукратно — до начала терапевтического лечения и после, непосредственно перед операцией.

Результаты. Распределение типов рака желудка по классификации Lauren было следующим: у 59 (29,2%) был определен кишечный тип, 69 (34,2%) — диффузный, 16 (7,9%) — смешанный, 58 (28,7%) — неопределенный тип. На основе визуальных характеристик с учетом особенностей роста опухоли выделены 3 основных КТ-ПГГ типа РЖ: 1 — бугристый (68,3%), 2 — интрамуральный (57,3%) и 3 — смешанный (77,4%). КТ-ПГГ тип опухоли связан с типом по Lauren (χ² =185,19, p <0,001). При бугристом КТ-ПГГ типе возможно предположить, что опухоль имеет кишечный или неопределенный тип по Lauren; чувствительность 0,58 (95% ДИ: 0,49-0,67), специфичность 0,1 (95% ДИ: 0,96-0,1). При интрамуральном КТ-ПГГ типе наиболее вероятен диффузный тип опухоли по Lauren; чувствительность 0,75 (95% ДИ: 0,64-0,85), специфичность 0,96 (95% ДИ: 0,91-0,99). При смешанном КТ-ПГГ типе определение типа по Lauren затруднено. В определении смешанного типа опухоли по Lauren чувствительность и специфичность смешанного КТ-ПГГ типа опухоли составляет 0,94 (95% ДИ: 0,70%-0,1) и0,67 (95% ДИ: 0,59-0,73) соответственно.

Заключение. Форма опухоли желудка, определяемая при КТ-ПГГ, имеет высокую диагностическую эффективность в определении типов РЖ по Lauren. Бугристый КТ-ПГГ тип является типичным для опухолей кишечного типа по Lauren, а интрамуральный КТ-ПГГ тип характерен для опухолей диффузного типа по Lauren. Опухоли неопределенного типа по Lauren имеют любой КТ-ПГГ тип и паттерн контрастирования. Для опухолей смешанного типа по Lauren характерен смешанный тип по КТ-ПГГ, но дифференциальный диагноз с опухолями бугристого и диффузного типа по Lauren атипичной для них формы невозможен. Опухоли кишечного и диффузного типа по Lauren не характерного для них КТ-ПГГ типа имеют атипичный паттерн контрастирования.

1. Sung H., Ferlay J., Siege R. L., Laversanne M., Soerjomataram I., Jemal A. et al. Global cancer statistics 2020: Globocan estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries // CA: a cancer journal for clinicians. 2021. № 71 (3). P. 209-249. DOI: 10.3322/caac.21660.

2. Cislo M., Filip A.A., Offerhaus G.J. A., Cisel B., Rawicz-Pruszynski K., Skierucha M. et al. Distinct molecular subtypes of gastric cancer: from Lauren to molecular pathology // Oncotarget. 2018. Vol. 9. № 27. P. 19427-19442. DOI: 10.18632/oncotarget.24827.

3. Fonseca P. J., Carmona-Bayonas A., Hernandez R. et al. Lauren subtypes of advanced gastric cancer influence survival and response to chemotherapy: real-world data from the AGAMENON National Cancer Registry // British journal of cancer. 2017. Vol. 117. P. 775-782. DOI: 10.1038/bjc.2017.245.

4. Степанов И. В., Завьялова М. В., Григорьева Е. С., Букурова Ю. А., Афанасьев С. Г., Чердынцева Н. В. Клиникоморфологические и молекулярно-генетические особенности интестинального и диффузного типов карцином желудка // Сибирский онкологический журнал. 2010. №4 (40). С. 55-66.

5. Jianhui C., Ertao Z., Jianjun P., Zulekha Mungloo P., Jianbo X., Hui W. et al. Borrmann type IV is an independent poor prognostic factor in young gastric cancer patients // Ann Hematol Oncol. 2019. № 6 (10). P. 1274.

6. Kayacetin S. Approach to gastric cancers // Journal of gastric disorders and therapy. 2016. № 2 (2). DOI: 10.16966/23818689.119.

7. Амелина И.Д., Мищенко A.B. Способ компьютерно-томографического исследования желудка. Патент РФ № 2621952. Заявл. 01.04.2016; Опубл. 08.06.2017.

8. Breiman, L. Random Forests. Machine Learning. 2001; 45: 5-32. DOI: 10.1023/A:1010933404324.

9. Kuhn M., Wing J., Weston S., Williams A., Keefer C., Engelhardt A., Cooper T., Mayer Z., Kenkel B., Team R.C., Benesty M., Lescarbeau R., Ziem A., Scrucca L., Tang Y., Candan C. Caret: Classification and Regression Training [Internet]. R package version; 2021 may 15. [cited 2021 March 14]. URL: https://CRAN.R-project.org/package=caret.

10. Robin X., Turck N., Hainard A., Tiberti N., Lisacek F., Sanchez J., Muller M. pROC: an open-source package for R and S + to analyze and compare ROC curves [Internet]. BMC Bioinformatics, 12, 77. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria [cited 2021 March 14]. URL: https://www.R-project.org/.

11. Wickham H. GGPLOT2: Elegant Graphics for Data Analysis [Internet]. Springer-Verlag. New York, 2016. ISBN 978-3-319-24277-4. URL: https://ggplot2.tidyvers.

12. Hothorn T., Hornik K., Zeileis A. Unbiased Recursive Partitioning: A Conditional Inference Framework. Journal of Computational and Graphical Statistics. 2006; 15 (3): 651-674.

13. Wickham H., Francois R., Henry L., Muller K. DPLYR: A Grammar of Data Manipulation [Internet]. Rpackage version 0.8.5. New York, 2020. URL: https://CRAN.R-project.org/package=dplyr.

14. Wickham H., Henry L. TIDYR: Tidy Messy Data [Electronic resource]. R package version 1.0.2. New York, 2020. URL: https://CRAN.R-project.org/package=tidyr (date of request: 12.09.2021).

15. Noh C.-K., Jung M.W., Shin S.J., Lee K. M., Yoo B.M., Lee K. Analysis of endoscopic features for histologic discrepancies between biopsy and endoscopic submucosal dissection in gastric neoplasms: 10-year results // Digestive endoscopy. 2019. Vol. 51, Is. 1. P79-85. DOI: 10.1016/j.dld.2018.08.027.

16. Lorant K., Roland K., Bianca O., Sorin Z. Histopathological lauren classification of gastric carcinoma with biopsy specimen and a histological difference with dysplasia // Clinical and medical investigations. 2018. Vol. 4 (1). P. 1-4. DOI: 10.15761/CMI.1000174.

17. Soh J. S., Lim H., Kang H. S., Kim J. H., Kim K. C. Does the discrepancy in histologic differentiation between a forceps biopsy and an endoscopic specimen necessitate additional surgery in early gastric cancer? // World journal of gastrointestinal oncology. 2017. Vol. 9 (8). P. 319-326. DOI: 10.4251/wjgo.v9.i8.319.

18. Komatsu S., Ichikawa D., Miyamae M., Kosuga T., Konishi H., Shiozaki A. et al. Discrepancies in the histologic type between biopsy and resected specimens: A cautionary note for mixed-type gastric carcinoma // World journal of gastroenterology. 2015. Vol. 21 (15). P. 4673-4679. DOI: 10.3748/wjg.v21.i15.4673.

19. Takao M., Kakushima N., Takizawa K., Tanaka M., Yamaguchi Y., Matsubayashi H. et al. Discrepancies in histologic diagnoses of early gastric cancer between biopsy and endoscopic mucosal resection specimens // Gastric cancer: official journal of the International Gastric Cancer Association and the Japanese Gastric Cancer Association. 2012. Vol. 15 (1). P. 91-96. DOI: 10.1007/s10120-011-0075-8.

20. Kwon K.-J., Shim K.-N., Song E.-M., Choi J.-Y., Kim S.-E., Jung H.-K. et al. Clinicopathological characteristics and prognosis of signet ring cell carcinoma of the stomach // Gastric cancer. 2014. Vol. 17. P. 43-53. DOI: 10.1007/s10120-013-0234-1.

21. RenJ., Niu G., Wang X., Song T., Hu Z., Ke C. Effect of age on prognosis of gastric signet-ring cell carcinoma: a seer database analysis // Medical science monitor: international medical journal of experimental and clinical research. 2018. Vol. 24. P. 8524-8532. DOI: 10.12659/MSM.911766.

22. Jianhui C., Ertao Z., Jianjun P., Zulekha M.P., Jianbo X., Hui W. et al. Borrmann Type IV is an independent poor prognostic factor in young gastric cancer patients // Ann Hematol Oncol. 2019. Vol. 6 (10). P. 1274.

23. Dobritoiu M., Stepan A.E., Vere C.C., Simionescu C.E. Evaluation of gastric carcinomas histological patterns in relation to tumors aggressiveness parameters // Current health sciences journal. 2018. Vol. 44 (4). P. 342-346. DOI: 10.12865/CHSJ.44.04.03.

24. Achilli P., De Martini P., Ceresoli M., Mari G.M., Costanzi A., Maggioni D. et al. Tumor response evaluation after neoadjuvant chemotherapy in locally advanced gastric adenocarcinoma: a prospective, multi-center cohort study // Journal of gastrointestinal oncology. 2017. Vol. 8 (6). P. 1018-1025. DOI: 10.21037/jgo.2017.08.13.

25. Bravo Neto G. P., dos Santos E. G., Victer F. C., Carvalho C.E. Lymph node metastasis in early gastric cancer // Revista do Colegio Brasileiro de Cirurgioes. 2014. Vol. 41 (1). P. 11-17. DOI: 10.1590/s0100-69912014000100004.

26. Riihimaki M., Hemminki A., Sundquist K., Sundquist J., Hemminki K. Metastatic spread in patients with gastric cancer // Oncotarget. 2016. Vol. 7 (32). P. 52307-52316. DOI: 10.18632/oncotarget.10740.

27. Hosogi H., Shinohara H., Tsunoda S. et al. Staging laparoscopy for advanced gastric cancer: significance of preoperative clinicopathological factors // Langenbeck’s archives of surgery. 2017. Vol. 402 (1). P. 33-39. DOI: 10.1007/s00423-016-1536-7.

28. Coccolini F., Fugazzola P., Ansaloni L., Sartelli M., Cicuttin E., Leandro G. Advanced gastric cancer: the value of systemic and intraperitoneal chemotherapy // Acta biomedica: atenei Parmensis. 2018. Vol. 89 (8-S). P. 104-109. DOI: 10.23750/abm.v89i8-S.7904.

29. Ma J., Shen H., Kapesa L., Zeng S. Lauren classification and individualized chemotherapy in gastric cancer // Oncology letters. 2016. Vol. 11 (5). P. 2959-2964. DOI: 10.3892/ol.2016.4337.

30. Xu X., Zheng G., Zhang T., Zhao Y., Zheng Z. Is pathologic tumor regression grade after neo-adjuvant chemotherapy a promising prognostic indicator for patients with locally advanced gastric cancer? A cohort study evaluating tumor regression response // Cancer chemotherapy and pharmacology. 2019. Vol. 84 (3). P. 635-646. DOI: 10.1007/s00280-019-03893-4.

31. Neves Filho E., Pires A., de Sant’Ana R. O., Rabenhorst S., Hirth C. G., da Cunha M. The association among HER2, MET and FOXP3 expression and tumor regression grading in gastric adenocarcinoma // APMIS: acta pathologica, microbiologica, et immunologica Scandinavica. 2018. Vol. 126 (5). P. 389-395. DOI: 10.1111/apm.12840.

32. Lorenzen S., Blank S., Lordick F., Siewert J. R., Ott K. Prediction of response and prognosis by a score including only pretherapeutic parameters in 410 neoadjuvant treated gastric cancer patients // Annals of surgical oncology. 2012. Vol. 19 (7). P. 2119-2127. DOI: 10.1245/s10434-012-2254-1.

33. Неред С. H., Клименков А. А., Стилиди И.С., Перевощиков А. Г., Делекторская В. В. Перстневидноклеточный рак желудка: клинико-морфологические аспекты, результаты хирургического лечения и прогноз // Вопросы онкологии. 2006. Т. 52, № 3. С. 294-300.

34. Непомнящая E.M., Кириченко Ю.Г., Гаврилова M.A. Особенности морфологической картины перстневидноклеточного рака желудка // Сибирский онкологический журнал. 2009. № 2. С. 146-147.

35. Портной Л. M., Вятчанин О. В., Сташук Г. А. Рак желудка. Проблемы современной лучевой диагностики // Радиология — Практика. 2003. №3. С. 11-30.

36. Mastoraki A., Papanikolaou I. S., Sakorafas G., Safioleas M. Facing the challenge of managing linitis plastica-review of the literature // Hepato-gastroenterology. 2009. Vol. 56 (96). C. 1773-1778.

37. Muraoka S., Tsuchida K., Iwasaki M., Izawa N., Jinnai H., Komatsubara T. A case report of gastric linitis plastica diagnosed by endoscopic ultrasound-guided fine needle aspiration // Medicine. 2017. Vol. 96 (50). e8937. DOI: 10.1097/MD.0000000000008937.

38. Ahn H.S., Lee H.J., Yoo M.W., Kim S.G., Im J.P., Kim S.H. Diagnostic accuracy of T and N stages with endoscopy, stomach protocol CT, and endoscopic ultrasonography in early gastric cancer // Journal of surgical oncology. 2009. Vol. 99 (1). P. 20-27. DOI: 10.1002/jso.21170.

39. Liu S., Liu S., Ji C., Zheng H., Pan X., Zhang Y. et al. Application of CT texture analysis in predicting histopathological characteristics of gastric cancers // European radiology. 2017. Vol. 27 (12). P. 4951-4959. DOI: 10.1007/s00330-017-4881-1.

40. Liu S., Shi H., Ji C., Zheng H., Pan X., Guan W. et al. Preoperative CT texture analysis of gastric cancer: correlations with postoperative TNM staging // Clinical radiology. 2018. Vol. 73 (8). 756. e1-756. e9. DOI: 0.1016/j.crad.2018.03.005.

41. Амелина И. Д., Нестеров Д. В., Шевкунов Л. Н., Карачун А. М., Пелипась Ю. В., Артемьева А. С. Способ определения типа рака желудка по классификации Lauren методом компьютерной томографии. Патент РФ № 2743221. Заявл. 12.10.2020; Опубл. 16.02.2021.

42. Beasley, T. M., & Schumacker, R. E. (1995). Multiple Regression Approach to Analyzing Contingency Tables: Post Hoc and Planned Comparison Procedures. The Journal of Experimental Education, 64 (1), 79-93.