Az agydaganatok Onco update, 2010

Az agydaganatok – Onco update, 2010 Szerző:Várallyay Péter www.radiologia.hu

Bevezetés Ez az irodalmi áttekintés a 2009 januárjában, az Onco update kötetben megjelent összefoglaló átszerkesztett és rövidített, de egyúttal a legújabb cikkekkel kiegészített változata. Rövid bevezető után az egyes vizsgálati technikák alapjait tárgyaljuk, majd e módszerek legfontosabb felhasználási lehetőségeit tekintjük át négy fejezetben (I–IV.), mindegyiket két részre osztva: az a) pont alatt az adott témakörhöz tartozó legfontosabb előzményekről olvashatunk, a b) pontban pedig döntően az utóbbi három évben megjelent cikkek rövid összefoglalói találhatók. Végezetül rövid betekintést adunk a vas-oxid-alapú kontrasztanyagok felhasználási lehetőségeibe. Az agydaganatok képalkotó diagnosztikája Az agydaganatok képalkotó diagnosztikájában az MR-vizsgálaté az elsődleges szerep, kiegészítésként CT- vagy PET-vizsgálatot lehet végezni. Az elmúlt években tovább folytatódtak a modern módszerek, a diffúziós, a perfúziós képalkotás, a spektroszkópia és a funkcionális MRI alkalmazhatóságával kapcsolatos kutatások, sőt, legújabban a szuszceptibilitássúlyozott képalkotás (SWI) is használatba került. Ezek a fejlett technikák az anatómiai képeket olyan funkcionális információkkal egészítik ki, amelyekkel a szövetek összetételére, mikrostruktúrájára, vascularizáltságára, anyagcsere-folyamataira és működésére tudunk következtetni, ezáltal lehetővé téve a tumordiagnosztikában a nagyobb szenzitivitást és specificitást, a műtét és a sugárterápia pontosabb tervezését és kivitelezését, valamint a későbbiekben a terápiás hatás nyomon követését. Az MRI-központokban tehát az agytumoros beteg részletes vizsgálatához ideális esetben a következők tartoznak: – Hagyományos szekvenciák: T1-, T2-súlyozott és FLAIR, valamint gadolínium kontrasztanyagos T1-súlyozott képek, utóbbinál hasznos lehet a spinechó-szekvencián kívül egy 3D volumenakvizíciós gradiens T1 jellegű sorozat készítése, amellyel rendkívül vékony, 1-2 mm szeletvastagságú, részletgazdag képekhez juthatunk. – Diffúziósúlyozott képalkotás (diffusion-weighted imaging – DWI). – Diffúziós tenzor képalkotás (diffusion tensor imaging – DTI). – MR-spektroszkópia (MRS). – Perfúziósúlyozott képalkotás (perfusion-weighted imaging – PWI), dynamic susceptibility contrast imaging (DSC), valamint dynamic contrast-enhanced T1-weighted imaging (DCE). – Funkcionális MRI (fMRI). – Szuszceptibilitássúlyozott képalkotás (SWI). Röviden az egyes módszerekről: Diffúziósúlyozott képalkotás (DWI): Az úgynevezett izotrop vagy trace képeken a pixelek közötti kontrasztkülönbséget alapvetően a szövetvoxelekben lévő vízmolekulák diffúziójának a mértéke határozza meg, amelyet számszerűleg a látszólagos diffúziós koefficienssel (apparent diffusion coefficient – ADC) jellemezhetünk. Az ADC nagysága attól függ, hogy az adott szövetben mennyire korlátozott a diffúzió, ugyanis a vízmolekulák szabad diffúziójának gátat szabnak a különféle szöveti barrierek, főleg a sejtmembrán és az intracelluláris membránok/organellumok, valamint a myelinizált fehérállományi rostok. Az agyszövetben az ADC elsősorban a szöveti cellularitás mutatója és az intra- és extracelluláris tér arányának a függvénye. Az ADC értékeiből tehát következtethetünk a tumorok összetételére, a sejtsűrűségre, a cisztás, a nekrotikus vagy szolid részletekre, sőt, a sejtek működésére is, nevezetesen, hogy van-e citotoxikus károsodás. Diffúziós tenzor képalkotás (DTI): Ezzel a módszerrel a vízmolekulák diffúziójának irányultságát, anizotrópiáját használjuk ki, amely lényegesen különbözik a szürke- és a fehérállományban, mivel a fehérállományban az axonok lefutási irányának megfelelően a vízmolekulák diffúziója relatíve könnyebb, mint más irányokban. A vízmolekulák térbeli diffúziójának, háromdimenziós vektorának (tenzor) meghatározásával mind a diffúzió lehetséges irányairól, mind pedig a nagyságairól információt kaphatunk, és leírhatjuk a diffúzió fő (domináns) irányát és ennek nagyságát. A diffúziós anizotrópia számszerű leírására leggyakrabban a frakcionált anizotrópia (FA) használt, amely megadja azt, hogy a diffúzió egy adott irányban mennyire elősegített és egy másik irányban pedig mennyire gátolt, vagy másképpen kifejezve: az anizotrop diffúzió frakcióját, arányát mutatja meg a teljes diffúzióhoz képest. A fehérállomány FA-értéke nagy, mivel az idegrost kötegek/pályák nagy rendezettséget és irányultságot mutatnak, amely irányokban a vízmolekulák diffúziója relatíve könnyű. Különböző matematikai algoritmusok és szoftverek segítségével ábrázolhatók a fehérállományi rostok lefutásai (traktográfia), így a

Oldal 1/19


tumorok körüli idegpályák azonosításával az idegsebész számára lehetővé válhat azok megkímélése. MR-spektroszkópia (MRS): Az anatómiai képeken láthatatlan, igen alacsony koncentrációban jelen lévő molekulákat, metabolitokat képes detektálni és így a szövetek, tumorok kémiai ujjlenyomatát adni. A különböző metabolitok jelenléte vagy hiánya, valamint mennyisége alapján lehetséges a szövetek és tumorok bizonyos mértékű karakterizálása. A spektrum a metabolitok rezonáns frekvencia szerinti helyzetét mutatja az x tengelyen ppm-ben, míg az y tengelyen a metabolitok jelintenzitás-nagyságát ábrázoljuk. Lehet single-voxel és multi-voxel adatnyerés, az utóbbi pedig történhet két vagy három dimenzióban (2D-3D MRS). Az adathalmazból metabolittérképek is készülhetnek, amelyek az intenzitás mellett az egyes metabolitok vagy azok arányainak térbeli eloszlását is megmutatják. A fő metabolitok emelkedő ppm-sorrendben: elágazódó láncú aminosavak (AA, 0,9–1 ppm), lipidek (Lip, 0,9–1,5 ppm), laktát (Lac, 1,3 ppm), N-acetil-aszpartát (NAA, 2,0 ppm), glutamin/glutamát (Glx, 2,1–2,4 ppm), kreatin/foszfokreatin (Cr, 3,0 és 3,9 ppm), kolin (Cho, 3,2 ppm) és myoinositol (mI, 3,6 ppm). Az AA, Lip és Lac átfedik egymást, elkülönítésükre különböző echóidejű mérésekkel van lehetőség. Az NAA a neuronalis integritás és funkció markere. A glutamin/glutamát megbízhatóan csak nagy térerővel (≥3 T) vizsgálható, elsősorban neurotranszmissziós folyamatokban, a neuron-astrocyta kommunikációban játszanak szerepet. A kreatin az energiametabolizmus és -raktárak, a kolin pedig a membránlebomlás és -szintézis (membránturnover) mutatója. Az mI glia marker és ozmolit. Minden, a neuronokat károsító laesio az NAA csökkenését és minden, a gliasejteket károsító vagy oszlásukat serkentő folyamat a Cho emelkedését idézi elő. Minden betegség, ami az aerob metabolizmus zavarát okozza, a Lac emelkedéséhez, a nekrózis pedig a Lip-ek felszabadulásához és a Cr csökkenéséhez vezet. A legtöbb változás tehát nem specifikus, mégis a metabolitok abszolút értékeinek vagy arányainak meghatározása és az egyes metabolitok térbeli eloszlásának tanulmányozása segíthet a tumordiagnosztikában. Perfúziós, microvascularis képalkotás (PWI): A szövetek, tumorok erezettségét, valamint a permeabilitást lehet vizsgálni. Az infiltratív gliomák növekedésük során érellátásuk biztosításához vazoaktív anyagokat (egyik legfontosabb a vascularis endothelialis növekedési faktor – VEGF) szekretálnak és új, ám kóros szerkezetű, kanyargós ereket fejlesztenek ki (neovascularisatio), amelyek következtében a lokális érhálózat volumene és így a vértérfogat, valamint az erek permeabilitása is kórosan megnövekszik. A vascularis hálózat vértérfogatának (cerebral blood volume – CBV) mérésére alkalmas a dinamikus szuszceptibilitás kontrasztos T2*-súlyozott perfúziós technika (DSC). A kontrasztanyagbolus kapillárishálózaton történő első áthaladása (first pass) alatti sorozatmérésekkel lehet detektálni a kontrasztanyag által okozott jelintenzitás-csökkenést a T2*-súlyozott képeken. Az idő-jelintenzitás grafikonból kiszámolható a relatív CBV (rCBV). A kóros permeabilitás detektálására a dinamikus kontraszthalmozásos T1-súlyozott (DCE) módszer használható, amely a vér-agy gát kóros áteresztését vizsgálja a kontrasztanyagbolus első áthaladása és a recirkulációs fázisok alatt. Az intravascularis térből az extracelluláris térbe kikerült kontrasztanyag által okozott halmozást gyors, gradiensalapú T1-súlyozott képekkel detektálhatjuk az idő függvényében. Az ebből számítható több paraméter közül a Ktrans (net forward volume transfer constant) használatos leginkább, ami a vér-agy gát károsodására utal. Funkcionális MR-vizsgálat (fMRI): Az agy egyes részeinek működését, átlagon felüli aktivitását lehet ábrázolni. A beteg által végzett különböző gyakorlatok alkalmazásával az agy különböző részei kerülnek aktivitásba, amely maga után vonja a perfúzió és oxigénfelhasználás fokozódását és így az oxi- és deoxihemoglobin arányának megváltozását. Ezen alapszik a leggyakrabban alkalmazott funkcionális MR-technika, a BOLD (blood oxigenation level dependent). A tumor körüli terület funkcionális feltérképezése befolyásolhatja a sebészi megközelítést és lehetővé teheti az elokvens areák (elsősorban a beszédközpontok és a motoros kéreg) megkímélését. Szuszceptibilitássúlyozott képalkotás (SWI): A vénás vér és környező szövetek közötti, BOLD indukálta fáziskülönbség felhasználásával a normális és patológiás érképletek tanulmányozhatók, másrészt pedig kimutathatók a különböző szövetek mágneses szuszceptibilitásában lévő eltérések, így például a vérdegradációs termékekre való érzékenység rendkívül megnövekszik. A technika elsősorban a 3 T MR-berendezések és a parallel képalkotás bevezetésével indult hódító útjára, ezek által lehetséges a vizsgálati idő leszorítása és megfelelő jel-zaj arány elérése. A fenti módszerek a következőkben segíthetnek: – differenciáldiagnosztika (tumor vagy nem tumor, milyen tumor?); – tumorgrading; – preoperatív tervezés (tumorkiterjedés, biopszia, sugársebészeti target, radioterápia); – posztoperatív-posztterápiás értékelés (a terápia hatásosságának nyomon követése, recidíva és a terápiás eltérések,

Oldal 2/19


sugárnekrózis elkülönítése, prognosztikai információk). I. Differenciáldiagnosztika I/a) DWI: Jól ismert a DWI magas, körülbelül 90%-os szenzitivitása és specificitása az epidermoid (alacsony ADC) és az arachnoidealis ciszta (magas ADC), valamint az abscessus (alacsony ADC) és nekrotikus tumor (magas ADC) elkülönítésében. Az epidermoidban a viszkózus keratin és koleszterin, a tályogban pedig a viszkózus genny gátolja a diffúziót, így alacsony ADC-t okoz (1). Tumorokban az ADC és a cellularitás fordítottan aránylik egymáshoz. A peritumorális kóros jelű régió ADC-értékeivel kapcsolatban több tanulmány nem talált szignifikáns eltérést a tiszta vasogen oedema és a tumorinfiltráció között. Azonban itt is megjelentek biztató eredmények, például 3 T-s MR-rel, miszerint a metasztázisok körüli tiszta oedemában az ADC magasabb, mint a high grade gliomák körüli T2 hiperintenzitáson belül (2). DTI: Az infiltráló tumorok belsejében az idegpályák különböző mértékben dezorganizálódnak, emiatt a diffúzió irányultsága zavart szenved és az egyes irányok aránya megváltozik. Az így megváltozott FA-értékből és egyéb tenzorparaméterekből lehet várhatóan következtetéseket levonni a tumorinfiltráció mértékéről. Bár az irodalmi adatok nem egységesek, több tanulmány számolt be arról, hogy a DTI-ből származó paraméterekkel elkülöníthető egymástól a vasogen oedema (metasztázis és meningeoma körül) és a gliomainfiltráció által okozott T2-jelfokozódás (3–6). Az eredmények értékét korlátozza az, hogy nincs pontos hisztológiai összehasonlítása az FA-térképeknek. MRS: A gliomák tipikus spektruma jól meghatározott: magas Cho-, alacsony NAA-, valamint Lip-, Lac-csúcsok jelenléte, utóbbiak főleg GBM esetén. A spektroszkópiával foglalkozó számtalan tanulmány eddig nem hozott elegendő specificitást ahhoz, hogy az MRS-t a klinikai gyakorlatban teljes biztonsággal lehessen használni a tumorok elkülönítéséhez. A fenti metaboliteltérések ugyanis nem tumorspecifikusak, hasonló spektrális változásokat kaphatunk főleg gyulladásos vagy demyelinisatiós folyamatokban, de akár ischaemia esetén is (2, 7). Meningeomákban a fokozott Cho-, alanin- és Glx-tartalom, valamint a hiányzó NAA és minimális lipid kínál differenciálási lehetőséget (8). GBM és metasztázis között nem egyértelmű az elkülönítés, mivel mindkettő alacsony NAA-, magas Cho-, valamint Lac- és Lip-csúcsokkal járhat, de peritumorálisan szignifikánsan alacsonyabb Cho/Cr arány lehet metasztázisokban, mint malignus gliomákban (9). Lymphomákra a nagy mennyiségű lipid jellemző az emelkedett Cho/NAA arány mellett. Ha egy halmozó tumorban nincs nekrózis és mégis magas lipidet lehet mérni, akkor ez lymphomára gyanús (10). Abscessusok és gyűrűsen halmozó tumorok elkülönítésében viszont az MRS diagnosztikus értékű a bakteriális fermentáció és a leukocyták végtermékeiből származó acetát, szukcinát és aminosavak kimutatásával. Itt is vigyázni kell azonban, mert antibiotikus kezelés vagy aerob abscessus megtévesztő lehet (11). PWI: A tumorok grádusa és az rCBV között erős összefüggés van, tehát a malignusabb tumorokban, a neovascularisatio következményeként, nagyobb rCBV-érték várható. Astrocytomák esetén az rCBV jól korrelál a malignitással (12). Oligodendrogliomákban azonban a jellegzetes („chicken-wire”) neovascularis hálózat a grádustól függetlenül magas (szürkeállományhoz hasonló) rCBV-t okoz, és a low-grade oligodendroglioma rCBV-je akár a GBM-hez hasonló mértékű lehet (13). Metasztázisok rCBV-értéke a primer tumor vascularizáltságának függvényében változó nagyságú lehet és átfedést mutathat a GBM-mel, azonban magas rCBV és az idő-jelintenzitás görbe alapvonal közelébe történő visszatérése GBM-re utal, szemben a metasztázisokra és lymphomákra inkább jellemző alacsonyabb rCBV-vel és a first pass során tapasztalt nagyon kifejezett permeabilitással, aminek az lesz a következménye, hogy a görbe nem tér vissza az alapvonal közelébe (14). Továbbá, a peritumorális rCBV-értékeket összehasonlítva, metasztázisok esetében alacsonyabb értékeket találtak, mint high-grade gliomákban (9). Az abscessus és cisztikus glioma vagy metasztázis közötti differenciálást az teszi lehetővé, hogy a tályog falában a környező fehérállományhoz hasonló vagy annál alacsonyabb rCBV-t lehet mérni, szemben a glioma vagy metasztázis halmozó peremében mért kifejezetten magas rCBV-vel (15). Tumefactiv demyelinisatiós laesio, amely a hagyományos kontrasztos képeken esetleg high-grade tumorhoz hasonló lehet, elkülöníthető az alapján, hogy a demyelinisatio nem hypervascularisalt és így kifejezetten magas rCBV nem észlelhető (16). I/b)

Oldal 3/19


Yamasaki és munkatársai különböző tumorok ADC-értékeit hasonlították össze (17). A diffúz astrocytoma (WHO grade II) átlag-ADC-értéke szignifikánsan magasabb volt, mint az anaplasticus astrocytoma (WHO grade III) és a GBM (WHO grade IV) ADC-értéke. Az anaplasticus astrocytoma pedig nagyobb ADC-értéket mutatott, mint a glioblastoma. Tehát minél malignusabb astrocytomáról van szó, annál alacsonyabb az ADC. Ehhez hasonló különbség mutatkozott a grade II és grade III oligodendrogliomák, valamint a grade II és grade III ependymomák között. Grade II-III ependymomák ADC-je alacsonyabb volt, mint a hasonló grádusú astrocytomáké, viszont nem lehetett különbséget tenni az ADC-értékek alapján az astrocytomák és az oligodendrogliomák között. A DNT-k magasabb ADC-vel rendelkeztek, mint a diffúz astrocytomák és a grade I neuroglialis tumorok, átfedés nélkül! Az ependymomák ADC-értéke következetesen nagyobb volt (>1,00×10-3 mm2/s), mint a

PNET tumoroké (<1,00×10-3 mm2/s), és az ADC-értékek között nem észleltek átfedést! A lymphomák szignifikánsan alacsonyabb ADC-vel rendelkeztek, mint a GBM. Metasztázis és GBM között viszont nem lehetett különbséget tenni. Próbáltak differenciálni a meningeomák különböző malignitású fajtái között is, de az ADC-értékek alapján ez nem volt lehetséges. Azonban a schwannomák jelentősen magasabb ADC-t mutattak, mint a meningeomák. Nem találtak ADC-eltérést az adenomák és a meningeomák között. Tehát, az ADC értékelése hasznos lehet bizonyos tumoroknál, azonban – bár statisztikailag szignifikáns különbség mutatható ki egyes tumorcsoportok átlag-ADC-értékei között – az individuális esetek értékelése nem mindig egyértelmű, mivel az ADC-értékek átfedhetik egymást! Erre hívja fel a figyelmet egy újabb cikk is, amiben gyermekkori hátsó scalatumorok, medulloblastoma, ependymoma és juvenilis pilocytás astrocytoma (JPA) között találtak az ADC-értékekben átfedést (18). Ennek oka valószínűleg részben technikai eredetű, avagy egyáltalán nem mindegy, hogy hol mérünk (heterogén, meszes, bevérzett tumorrészek vagy túl kicsi tumorok), másrészt viszont a valós hisztológiai variabilitást is tükrözheti. Egy következő tanulmányban GBM- és lymphomás betegekben az ADC- mellett az FA-értékeket is mérték (19). Az előzőekkel egyetértésben az átlag-ADC, normalizált (n) ADC, valmint az átlag-FA, nFA is szignifikánsan alacsonyabbnak adódott lymphomában, mint GBM-ben. A szenzitivitás hasonló, de a specificitás jobb volt az ADC-re. GBM és metasztázis elkülönítését kísérelték meg a DTI-mérésből származtatható paraméterek segítségével (20). Az FA-t és egyéb speciális paramétereket, mint a p-, q-, L-értékeket számították ki a tumorokban és a peritumorális oedema különböző részeiben. Az FA az anizotróp diffúzió súlyozottsága a teljes diffúzióhoz képest. A p, q és L paraméterek kevésbé használatosak; a tiszta izotróp diffúziót (p), a tiszta anizotróp diffúziót (q) és a diffúziós tenzor teljes nagyságát (L) jellemzik. A metasztázishoz képest GBM-ben az intratumorális átlagos FA- és a q-értékek szignifikánsan alacsonyabbak voltak, és a q szignifikánsan alacsonyabbnak adódott a peritumorális oedema tumorhoz eső legközelebbi részében is, ami a tumorinfiltráció következménye lehet. A csoportszinten kimutatott statisztikai szignifikancia ellenére azonban az értékek között jelentős átfedések voltak, így az egyedi esetek nehezen értelmezhetők. Single voxel spektroszkópiával rövid (TE 30 ms) és hosszú (TE 136 ms) echóidejű mérésekkel szolid gliális tumorok és pseudotumorok (követés során regrediáló laesiók: artériás v. vénás infarktus, SM-plakk, ADEM és nem meghatározható elváltozások) differenciálását végezték (21). Rövid TE mellett az mI, hosszú TE mellett pedig az NAA, Glx és Cho mutatott szignifikáns eltérést. Tumorra jellemző mI/NAA>0,9 és Cho/NAA>1,9 értékekkel 82 és 79%-os pontosságot lehetett elérni. A szerzők szerint ezek az értékek a hétköznapi gyakorlatban is jól használhatók. Hourani és munkatársai is hasonló eredményre jutottak MRS-sel, de ugyanakkor perfúziós vizsgálatot is végeztek, ami szintén elkülönítette a high-grade és low-grade tumorokat, valamint a high-grade tumorokat a nem tumoros laesióktól, de nem volt szignifikáns különbség a low-grade tumorok és a nem tumoros laesiók között (22). NAA/cho ≤0,61 és rCBV ≥1,50 tumornak megfelelő határértékekkel 72,2%-os szenzitivitást és 91,7%-os specificitást lehetett elérni. Az rCBV hozzáadása a spektroszkópiával nyert információhoz viszont nem javította a diszkriminációs képességet. Rövid technikai ajánlást olvashatunk az SWI lehetséges szerepéről a spektroszkópiában (23). E szerint, ha a szuszceptibilitássúlyozott képeken megjelenő inhomogenitást (amit például mikrobevérzések okozhatnak) figyelembe véve helyezzük el a voxelt, akkor értékelhetőbb spektrumot kaphatunk. Tumorperfúziót vizsgáltak egy másik tanulmányban arteriális spinmegjelölő módszerrel (arterial spin-labeling – ASL) különböző tumorokban (glioma, meningeoma, schwannoma, lymphoma, haemangioblastoma és metasztázis) (24). Az ASL-technika komoly előnye a többi perfúziós módszerrel szemben, hogy nincs szükség tracerre (kontrasztanyagra vagy izotópra), ugyanis ez a módszer elektromagnetikusan megjelölt artériás vért használ intrinszik tracerként. Tumorperfúziós indexként (PI) a tumorok relatív jelintenzitását százalékban határozták meg a maximális tumor-jelintenzitás és az átlagos szürkeállomány-jelintenzitás hányadosaként. A PI szignifikánsan különbözött a haemangioblastomák és a gliomák/meningeomák/schwannomák között. A high-grade gliomák jelentősen nagyobb PI-vel rendelkeztek, mint a low-grade gliomák. Szignifikáns korreláció volt a PI és a szövettanilag meghatározott vascularis sűrűség között mindegyik tumor

Oldal 4/19


esetében, valamint gliomákban a PI- és az MIB1-index között. Az ASL-perfúzió tehát megjósolhatja a tumorok hisztopatológiai vascularitását és hasznos lehet a low-grade és high-grade gliomák elkülönítésében, valamint a haemangioblastomák többi tumortól való differenciálásában. Továbbá, mivel az MIB1-index a tumorproliferáció mutatója, a perfúziós jelintenzitás százaléka a malignitás indikátora lehet. Szintén perfúziós MR-rel próbáltak differenciálni high-grade gliomák és metasztázisok között, de az általánosan alkalmazott GE-alapú EPI perfúziós technikával szemben, SE-alapú EPI perfúziós szekvenciával nyert rCBV-adatokat hasonlítottak össze (25). Már említettük, hogy a percentage recovery (a perfúziós görbe alapvonalhoz való visszatérése) alapján, ami a permeabilitás mutatója, a malignus gliomák és metasztázisok valamennyire elkülöníthetők. A gliomák és metasztázisok azonban nemcsak a permeabilitásban különböznek, hanem a neovascularisatiós szerkezet is lényeges különbséget mutat. A metasztázisok nagyobb mennyiségben tartalmaznak közepes méretű dysplasiás ereket egészen 70 µm átmérőig. Az SE- és GE-technika más-más érméret-érzékenységi profillal rendelkezik. Az SE-perfúzió a vértérfogatot csaknem teljesen a kisebb átmérőjű (<8 µm) mikroerekből méri, szemben a GE-technikával, ami a kis és közepes nagyságú erek keverékéből származó rCBV-t tükrözi. Ennek megfelelően a high-grade gliomák szignifikánsan nagyobb normalizált rCBV-t mutattak, mint a metasztázisok, és a szenzitivitás és specificitás metasztázisra 88% és 72% volt, ha az rCBV=1 határértéket alkalmazták. Az rCBV-térképekkel erőteljesebb volt a differenciálási képesség, mint a percentage recovery elemzés, bár az utóbbi is szignifikáns különbséget mutatott. További kísérlet tumorok differenciálására az a perfúziós vizsgálat, amiben az egész tumorban mért normalizált CBV-hisztogram analízisét végezték, ami azért lehet előnyös, mert figyelembe veszi a tumorvascularitás heterogenitását (26). GBM, szoliter metasztázis és lymphoma halmozó részeiben, valamint a halmozás körüli régióban végeztek méréseket. A hisztogramban mérték a görbe szélességét, a csúcspozíciót és maximális értéket. Bár a szélesség és a maximális érték GBM és metasztázis esetében szignifikánsan nagyobb volt, mint lymphomában, csak a csúcspozíció alapján lehetett különbséget tenni a három tumor között. A halmozás körüli régióban pedig csak a maximális érték különbözött szignifikánsan a három tumorban. Gupta és munkatársai DTI-vizsgálattal tályogokban magas FA-t mértek, ami erősen korrelált az aspirátumokból nyert neuroinflammációs molekulák (segítik az immunsejtek extravasatióját) mennyiségével. Így ezek a molekulák és gyulladásos sejtek következményes struktúrált elrendeződése tehető felelőssé a tályogok magas FA-értékéért, ami segítség lehet a cisztikus elváltozások elkülönítésében (27). Továbbá, tályogokban kezelés ellenére folyamatosan emelkedő FA a gyulladás aktivitására utalhat és terápiaváltást indikálhat. Szintén tályogokat, de aerob típust, valamint GBM-et vizsgáltak más szerzők spektroszkópiával (28). Már említettük, hogy a spektroszkópia általában jól azonosítja a tályogot az üregben lévő baktérium-biomarkerek, az acetát, szukcinát és aminosavak (AA) detektálásával. Más a helyzet az aerob baktériumok által okozott tályogban, amiben a spektrum hasonló lehet a GBM cisztikus komponensében mért spektrumhoz, azaz Lac- és Lip-csúcsok detektálhatók. Néhány tályogban ugyan előfordult AA, de acetát vagy szukcinát nem ábrázolódott. A tályogokkal szemben, GBM-ben viszont a halmozó perem maximális cho/cho normális, cho/Cr és cho/NAA arányai szignifikánsan nagyobbak voltak az infiltráló tumorszélnek megfelelően, nagy valószínűséggel a kifejezett sejtsűrűség és a proliferációs aktivitás követkeményeként. Egy nagyobb MRS-tanulmányban szintén igazolták az aerob tályogokban az acetát- és szukcináthiányt, vagyis ezen metabolitok jelenléte elsősorban anaerob eredetet valószínűsít (29). Továbbá azt találták, hogy bár az AA a tályogok szenzitív markere, hiányuk nem zárja ki a pyogen eredetet. A tályogok 20%-a ugyanis nem mutatott AA-rezonanciát, legtöbbjük fakultatív anaerob (elsősorban Staphylococcus aureus) eredetűnek bizonyult, de anaerob és aerob, valamint steril tályogok is előfordultak. Az AA-hiány mögött a steril tályogok esetében valószínűleg antibiotikus kezelés, az aerob és anaerob tályogoknál pedig feltehetőleg a túl kevés gyulladásos sejt és emiatt a metabolitok túl kicsi (1,5 T-án nem detektálható) koncentrációja állhat. SWI-vel való szoliter halmozó folyamatok differenciálási lehetőségéről írnak Kim és munkatársai (30). A vér degradációs termékek, a meszesedés és a vénás vasculatura, mint alacsony jelintenzitások, sokkal egyértelműbben ábrázolódnak az SWI-képeken, mint a hagyományos szekvenciákon. Intratumorális szuszceptibilitásjel a GBM-ek 100%-ában, anaplasticus astrocytomák 40%-ában és metasztázisok 73%-ában fordult elő. GBM és metasztázis közötti differenciálás a GBM-ben lévő nagyobb mennyiségű szuszceptibilitási jelzavar alapján volt lehetséges. A GBM-et a lymphomáktól és a nem tumoros laesióktól (SM és granuloma) pedig 100%-os specificitással lehetett elkülöníteni. PET-vizsgálattal, szelektív tumortracer után kutatva kvalitatív és kvantitatív összefüggést találtak a gadolíniumhalmozás (vér-agy gát zavara) és a 13N-NH3 uptake között (31). Az összes tumor 83%-ában lehetett fokozott 13N-NH3-felvételt látni

(álnegatív esetek: négy low-grade glioma és egy metasztázis). Viszont a halmozó tumorok 95%-a mutatott emelkedett 13N-NH3 -felvételt az ellenoldali normális állományhoz képest. A 13N-NH3-uptake formája és kiterjedése az MRI-halmozásnak

Oldal 5/19


megfelelt, és az uptake a halmozó tumorokban erősebb volt, mint a nem halmozó tumorokban. A legkifejezettebb uptake-et meningeomában találták (hiányzó vér-agy gát). Továbbá a nem halmozó tumorok 56%-a is mutatott 13N-NH3-felvételt (négy low-grade astrocytoma és egy high-grade astrocytoma), ennek oka valószínűleg a 13N-NH3 kisebb mérete a Gd-DTPA-hoz képest (16 Da vs. 470 D). A nem tumoros elváltozások (amelyek nagy része gadolíniumhalmozást mutatott: sugárnekrózis, abscessus, tuberculoma, tuberculosus granuloma, infarktus) egyikében sem lehetett fokozott 13N-NH3-akkumulációt látni,

vagyis ez 100%-os specificitást jelent tumorra, ami a 13N-NH3 lehetséges agytumorszelektív tracer szerepét hangsúlyozza. II. Tumorgrading II/a) Általánosságban véve a tumorhalmozás nem megbízható jelzője a malignitásnak. A low-grade gliomák körülbelül 20%-a halmoz és a nem halmozó gliomák mintegy egyharmada malignus. Továbbá, a tumorok heterogének, azaz különböző malignitású részeket tartalmazhatnak. DWI: A tumorokon belüli minimális ADC fordítottan arányos a szövettanilag is igazolt cellularitással különféle tumorokban; gliomákban, metasztázisokban, meningeomákban, lymphomákban és medulloblastomákban (32–34). A malignusabb tumorok alacsonyabb ADC-vel rendelkeznek, de – bár egyes tanulmányokban jó specificitást tudtak elérni – a különböző grádusú tumorok ADC-értékei átfedést mutathatnak, ami miatt egy adott eset értékelése nem teljesen megbízható. Egyéb technikákkal, például MRS-sel való ötvözés javítja a diagnosztikus pontosságot (35, 36). Az is egyértelmű, hogy az ADCmin egyféle grádusú gliomák esetén is változó értéket mutathat, amiért valószínűleg a mikronekrózisok, meszesedések és bevérzések mellett, nagyobbrészt magában a sejtsűrűségben lévő különbségek tehetők felelőssé. Ez a cellularitás-heterogenitás egyazon tumorgráduson belül ugyanakkor felveti a lehetőségét annak, hogy a grádusokon belül továbbosztályozzuk a tumorokat. Erre példa az, hogy az ADC alapján megbecsült cellularitás pontosan megjósolta a sugárterápiára adott választ gliomák és metasztázisok esetében (37). DTI: Gliomáknál az FA megváltozása két irányba történhet: egyrészt az idegrost- és pályadestrukció miatt a víz diffúzióirányultsága, vagyis az FA csökkenhet, másrészt viszont a nagy cellularitás és/vagy a vascularitás miatt az FA értéke emelkedhet, és valószínűleg ezen változások eredője a ténylegesen mért FA. Számtalan erőfeszítés történt az FA alapján való grádusmeghatározásra; egyes cikkek pozitív, mások negatív eredményekről számoltak be (38, 39). A gliomák alacsonyabb FA-értékkel rendelkeznek, mint a normális fehérállomány és nagyobb FA-értékeket mértek minél malignusabb gliomáról van szó. Az FA pozitívan korrelált a szövettanilag meghatározott tumorcellularitással és -vascularitással, és úgy tűnik, hogy a különböző grádusú astrocytomák esetében az FA értékét elsősorban a cellularitás és/vagy a vascularitás befolyásolja, míg gliomatosisban a magas FA inkább az idegrostok megkímélésének a következménye (40). MRS: A magas Cho/NAA arány high-grade gliomára utal. Minél nagyobb ez az érték, annál malignusabb tumor valószínű. A Lip és Lac jelenléte nekrotikus tumorra, általában GBM-re utal (41). Sajnos, azonban a metabolitarányok értékeiben átfedések lehetnek a low-grade és high-grade gliomák között, mindazonáltal Cho/NAA >1,5 határértéket alkalmazva javítható a grading pontossága (42). Oligodendrogliomák esetében a spektroszkópiának különösen nagy szerepe lehet a malignitás megállapításában, mivel perfúziós MR-vizsgálattal a mért rCBV a grádustól függetlenül igen magas lehet (43). További előrelépést jelenthet a laktáteditált spektroszkópia, amellyel az átfedésben rezonáló lipidek és a laktát különválaszthatók. Így információt kaphatunk külön-külön a laktát felszaporodásáért felelős hipoxiás és a lipidek felhalmozódását okozó nekrotikus területekről. Érdekes, hogy nagy lipid- és laktátcsúcsokat találtak a maximális rCBV közelében vagy annak területében, ami korrelációt sejtet a hipoxiás tumorrészek és a neoangiogenesis között. Ezt látszik alátámasztani az az ismert tény, hogy a neovascularisatio egyik fő stimulációs tényezője éppen a hipoxia (44). PWI: Általánosan elfogadott, hogy a maximális rCBV és a hisztológiai malignitás között erős korreláció van astrocytomák esetében. Ha az rCBV a cortexhez hasonló vagy annál magasabb értékű, akkor nagy valószínűséggel grade IV tumorral állunk szemben (45). Robusztus korrelációt találtak a permeabilitás és a tumor grádusa között is (46). A permeabilitásból várható malignitási fokozat prediktív értéke azonban kisebb, mint az rCBV-é, mivel a permeabilitást a neovascularisatión kívül számtalan egyéb tényező is befolyásolhatja, például lokális gyulladásos reakció a tumor körül, tumorischaemia, toxikus metabolitok, kortikoszteroidok, kemoterápia és sugárkárosodás. A permeabilitás és a vértérfogat egymástól független tényezők, mégis a high-grade gliomákban a permeabilitás és az rCBV jól korrelál egymással, valószínűleg a VEGF és más

Oldal 6/19


proangiogenetikus faktorok hatása miatt, amelyek egyszerre befolyásolják a neovascularisatiót és a permeabilitást (47). II/b) Lee és munkatársai high-grade astrocytomák medián minimum-ADC-jét szignifikánsan alacsonyabbnak találták, mint a

low-grade astrocytomákét (48). Határértékként 1,055×10-3 mm2/s adta a legjobb szenzitivitást (87,5%) és specificitást (79%). Az ADCmin tehát értékes információt nyújthat a preoperatív gradinghez. Valamennyi átfedés azonban a két tumor ADCmin-értékei között itt is megfigyelhető! A szerzők hangsúlyozzák, hogy az ADCmin mérése viszonylag egyszerű és a vizsgálati idő is rövid, összehasonlítva a spektroszkópiával és a perfúzióval, továbbá, hogy az ADCmin helye meghatározhatja a biopszia célterületét. Egy másik tanulmányban, 3 T berendezéssel a nagy b-értékkel (b=3000 s/mm2) végzett diffúziósúlyozott (DWI-) vizsgálat

előnyeit kutatták az alacsony b-értékű DWI (b=1000 s/mm2) vizsgálattal szemben low-grade és high-grade gliomák elkülönítésében (49). A nagy b-érték mellett a DWI-képeken a high-grade gliomák egyértelműbben hiperintenzívebbek, a low-grade gliomák pedig hipointenzívebbek voltak, valószínűleg a nagyobb diffúziósúlyozás és a kisebb T2 shinethrough effektusnak tulajdoníthatóan. A high-grade gliomák átlag-ADC-je mindkét méréssel szignifikánsan alacsonyabbnak adódott, mint a low-grade gliomáké. Nagy b-értékű DWI-vizsgálat 3 T-s MR-rel kivitelezhető jól értékelhetően, mert az általános S/N erősödés kompenzálja a nagyobb b-érték miatti S/N veszteséget a vizsgálati idő megnyújtása nélkül. Meglepő eredményről számoltak be más szerzők, amikor gliomák regionális ADC- és rCBV-értékeit hasonlították össze a szövettani módszerekkel kvantifikált sejtsűrűséggel és mikroérhálózat-denzitással az MR-képek koregisztrációja és stereotaxiás biopszia segítségével (50). Gliomákban az rCBV regionálisan korrelált (gyengén a peritumorális és infiltrált részeken és erősebben a fő tumorrészben) mind a sejtsűrűséggel, mind a mikroérhálózat-denzitással. Inverz korrelációt tapasztaltak az ADC és a microvascularis denzitás között a tumorban, de nem volt regionális korreláció az ADC és a cellularitás között. Ez az eredmény ellentmondásos a korábbi tanulmányokkal, amelyek szerint az ADC inverzen korrelál a cellularitással, mivel a nagy cellularitás és a relatíve szűkös extracelluláris tér a diffúziót korlátozza. A szerzők feltételezik, hogy más tényezők is szerepet játszhatnak a diffuzivitásban, amelyek felelősek lehetnek az ellentmondásért, mint például oedema, nekrózis és extracelluláris mátrixkomponensek jelenléte és fizikai jellemzői. Gliomákban a frakcionált anizotrópia regionális különbségét vizsgálva csak a tumorok széli részein mutatkozott szignifikáns különbség, mégpedig grade II gliomák esetében lényegesen magasabb normalizált FA volt mérhető, mint grade III tumoroknál (51). Ez arra utalhat, hogy az alacsony grádusú gliomák határában a fehérállományi rostok és pályák jobban megőrződnek, mint a malignus gliomák széli részein. Ez a jövőben differenciáldiagnosztikai célra felhasználható. Azonban a tumorcentrum vagy a tumor melletti normálisnak kinéző fehérállomány nem mutatott lényeges különbséget a normalizált FA értékeiben, vagyis a myelinizált traktusok súlyosan dezorganizálódnak a tumorcentrumban, függetlenül a grádustól, a tumor melletti fehérállományban pedig pályadestrukció nem valószínű. Bonyolítja a helyzetet azonban – ahogyan fentebb már említettük –, hogy infiltráló tumor esetében az FA nemcsak a pályák integritásától függ, hanem attól is, hogy mennyi és milyen mikrostruktúrát mutató infiltráló tumorszövet van jelen az idegpályák környezetében. Egy nemrégiben megjelent cikkben ismét megpróbálták tisztázni a gliomák grádusa és az FA közötti összefüggést (52). 3 T MR-rel a szolid tumor részében mérték az átlag-FA-t, a maximális FA-t és a mininimális FA-t, valamint nézték az FA-értékek szórását. A maximális FA és az FA-szórás szignifikánsan alacsonyabbnak bizonyult grade II gliomákban, mint grade III és IV gliomákban. Bartha és munkatársai elsőként mértek 23Na-t és protonmetabolitokat low-grade gliomákban 4 T erősségű MR-berendezéssel

(53). Mivel mind az intra-, mind az extracelluláris Na-szint megemelkedhet a tumorokban, ezért a 23Na vizsgálatával szenzitív és noninvazív tumorvizsgálati módszerhez juthatunk. Szignifikáns abszolút NAA- és glu-csökkenés, valamint mI-, cho- és 23 Na-növekedés volt látható a tumorokban. Az NAA/mI, NAA/23Na és NAA/cho arányok a gliomákban jelentősen

megváltoztak, és az NAA/23Na arány volt a legszignifikánsabb eltérés, tehát ez a legérzékenyebb indikátora annak, hogy patológiás szövetről van szó. További kutatások szükségesek annak eldöntésére, hogy ezek a metabolitok alkalmasak-e a tumorkiterjedés és grádus meghatározására, valamint képesek-e differenciálni a különböző viselkedésű low-grade gliomákat. DSC-perfúzióval mért rCBV-értékek hisztogramanalízisével amellett, hogy képesek voltak különbséget tenni a low-grade és a high-grade gliomák között, azonosítani tudták a low-grade oligodendroglioma-altípusokat, aszerint, hogy van vagy nincs deletio az 1-es kromoszóma rövid karján (1p) és a 19-es kromoszóma hosszú karján (19q) (54). A deletióval rendelkező low-grade oligodendrogliomák rCBV-eloszlása heterogénebb, mint a deletio nélküli tumoroké. Továbbá, a deletio nélküli low-grade oligodendrogliomákat az összes többi tumortól igen jól el lehetett különíteni (szenzitivitás 100%, specificitás 91%).

Oldal 7/19


A differenciálás az altípusok között azért alapvető fontosságú, mert a deletio nélküli oligodendrogliomák rosszabb prognózisúak, ezek azonosításával azonban a betegek agresszívabb terápia felé irányíthatók. Más szerzők egy új microvascularis vizsgálati módszert, a vascular-space occupancy (VASO) MR-t használták gliomák grádusának a meghatározásához (55). Ez a technika a pre- és posztkontrasztos képek közötti különbséget használja ahhoz, hogy vascularis paramétereket számoljon, ugyanakkor magába foglal egy DSC-mérést is. Amikor a vér-agy gát intakt, a VASO kvantitatíve képes meghatározni a CBV-t. Amikor a vér-agy gát károsodott, akkor a VASO a CBV és a permeabilitás kombinált effektusát tükrözi. Mivel a glioma malignitása gyors proliferációval, ehhez társuló neovascularisatióval és az endothelium fokozott permeabilitásával jellemezhető, mindkét tényező várhatóan emeli a VASO-jelintenzitást. Az intratumorálisan mért VASOtumor-jelintenzitás a grade III és IV tumorokban szignifikánsan magasabb értékeket mutatott, mint a grade II tumorokban, de a grade III és IV egymástól nem különbözött. Viszont az intratumorális és az ellenoldali értékekből képzett VASOarány mindhárom grádusban szignifikánsan különbözött. Ha a VASO és DSC legérzékenyebb paramétereit kombinálták (VASOarány és rCBV), akkor a klasszifikáció szenzitivitása és specificitása 100%-os a grade II és high-grade tumorok között. Legújabban az rCBV automatizált normalizálását is kifejlesztették, amivel hasonló vagy jobb diagnosztikus pontosság érhető el, mint a hagyományos, az ép ellenoldallal végzett, manuálisan meghatározott, felhasználófüggő és időigényes normalizálással. A technika a normálisnak tünő first-pass görbe azonosításán alapszik. Figyelmet érdemel, hogy az így normalizált rCBV-értékek alapján jobban elkülönült a túlélés szempontjából nagy kockázatú és kis kockázatú csoport különféle grádusú gliomák esetében (56). Más szerzők az rCBV-t és az intratumorális szuszceptibilitás-jelintenzitást hasonlították össze különböző grádusú gliomák esetében 3 T MR-rel. A szuszceptibilitás-jelintenzitás mértéke szignifikánsan korrelált az ugyanabból a tumorrészből nyert maximális rCBV-értékkel és a grádusmeghatározás diagnosztikus pontossága a DSC-perfúzióhoz hasonló (57). PET-vizsgálattal Kato és munkatársai a 11C-methionin (MET), 18F-fluorodeoxiglükóz (FDG) és 11C-kolin (CHO) tumor/normális agy (T/N) felvételarányt mérték grade II, III és IV gliomákban (58). Mindhárom tracer akkumulációja szignifikáns pozitív korrelációt mutatott az astrocytás tumorok grádusával. Az oligodendrogliomák grádusával a CHO T/N arány korrelált szignifikánsan pozitívan. A MET T/N uptake arány oligodendrogliás tumorok esetében szignifikánsan nagyobb volt, mint az ugyanolyan grádusú astrocytás tumorokban. A MET-felvételt tehát csak a tumor típusa és grádusa határozta meg. Astrocytás tumorokban mindhárom tracer szignifikánsan pozitívan korrelált a MIB-1 proliferációs indexszel, de oligodendrogliomákban vagy oligoastrocytomákban ezt nem lehetett tapasztalni. Ezenkívül vizuális összehasonlítással a MET-PET képeken egyértelműbben ábrázolódott a tumoros uptake (hot lesion), mint az FDG- vagy CHO-PET képeken. Gulyás és szerzőtársai az optimális glioma-PET-tracer után kutatva a fenti közleményre reflektáltak (59). Felhívták a figyelmet arra, hogy Kato és munkatársai tanulmányában referenciaként a frontális cortexet használták a T/N arány meghatározásához. Jól ismert azonban, hogy a frontális cortex FDG-akkumulációja változó az egyes emberekben a különböző neuronalis aktivitás miatt. Ezért a frontális cortex referenciaként való felhasználása kevésbé értékelhető, mint a metabolikusan stabil fehérállomány. Ez befolyásolhatta a fenti eredményeket, miszerint a MET lenne a leghasznosabb tracer. A rendelkezésre álló irodalom alapján jelenleg úgy tűnik, hogy az FDG és MET alkalmazható kombinált gold standardként. A szerzők továbbá hangsúlyozzák a módszerek és értékelések standardizálásának, valamint a PET-eredmények MRI- és hisztológiai összehasonlításának szükségességét. A gliomákhoz hasonlóan meningeomák esetében is hasznosak lehetnek a modern MRI-módszerek. A WHO-klasszifikáció alapján három meningeomatípust különítünk el: 1. benignus, grade I; 2. atípusos, grade II; 3. malignus, grade III/IV. A recidívaarányok 6,9%, 34,6% és 72,7%. A preoperatív elkülönítés fontos a műtét és a sugárterápia tervezéséhez és a prognózis becsléséhez. Egy különbözó grádusú meningeomákat tanulmányozó cikkben, a tumorok DWI-jelintenzitása változó volt (60). Az ADC-képeken, a benignus meningeomák hiper- vagy izointenzitást mutattak a fehérállományhoz képest. Az atípusos/malignus meningeomák viszont izo- vagy hipointenzívek voltak. Az átlag normalizált (n) ADC-t szignifikánsan kisebbnek mérték a malignus meningeomákban, mint a benignus meningeomákban, és nem volt átfedés, szemben az átlag ADC-vel. Az összes atípusos/malignus meningeoma ADC- és nADC-értéke 1,0-nél kisebbnek adódott. Az nADC=0,99 határértékkel 96% szenzitivitást és 100% specificitást lehetett elérni. Követés során az ADC csökkenése a malignusabb típusba való átalakulást jelentheti. Egyébként a hagyományos szekvenciákon egyenetlen tumorkontúr, oedema és csontdestrukció szignifikánsan többször fordult elő a malignus formában. Az atípusos/malignus meningeomákban a csökkent ADC a nagyobb cellularitás, a nagy nucleus-citoplazma arány, a tumormátrix, a fibroticus/glioticus szövet és ezek kombinációjának a következménye. DTI-vel a klasszikus meningeomákban szignifikánsan alacsonyabb FA-t, magasabb ADC-t, valamint nagyobb λ2 (középső) és λ3 (minor) eigenértékeket mértek, és több bennük a szferikus diffúzió (61). Ez azt jelenti, hogy a klasszikus típusban a

Oldal 8/19


mikroszkopikus vízmozgás jobban dezorganizált (a diffúziónak kevésbé van kitüntetett iránya), mint az atípusos formában, ami a tumorok eltérő szövettani mintázatával magyarázható. Spektroszkópiával az abszolút Cho-koncentráció és a szövettanilag meghatározott sejtdenzitás között lineáris pozitív korrelációt lehetett megfigyelni (62). Azonban nem volt szignifikáns korreláció a Cho-koncentráció és a proliferációs index között, csak pozitív trend volt észlelhető. Tehát inkább a nagy sejtsűrűség és nem a gyorsult membránturnover (mint a proliferáció velejárója) tehető felelőssé a magas Cho-koncentrációért. Mivel a cellularitás fontos jelzője a malignitásnak, az abszolút Cho-koncentráció lehetővé teheti a malignitás és az agresszivitás értékelését. A legtöbb korábbi tanulmány metabolitarányokat használt, így például a Cho/Cr hányadost, ami korrelált a Ki-67 proliferációs indexszel, bizonyítéknak véve, hogy a Cho a proliferációs aktivitást tükrözi, mivel a kreatint relatíve stabilnak tartották. Ezt azonban mostanság megkérdőjelezik: Isobe és munkatársai az abszolút kreatinkoncentráció csökkenését találták gliomákban, ami a legmegbízhatóbb indikátora volt a malignitásnak (63). DSC-perfúzióval nem találtak szignifikáns különbséget a benignus és malignus meningeomák rCBV- és rMTE- (relative mean time to enhance) értékeiben a tumoron belül, de mindkettő szignifikánsan különbözött a peritumorális oedemában, mégpedig magasabb értékeket mértek a malignus meningeomák körül, ami valószínűleg tumorinvázió és angiogenesis következménye (64). III. Preoperatív tervezés III/a) A tumorkiterjedés pontos meghatározása alapvető feltétele annak, hogy a terápia a megfelelő célterületet érintse, valamint, hogy a kezelés hatékonysága – azaz a tumorvolumen-csökkenés – észlelhető legyen. A tumorhatár meghatározásának fő kérdése az, hogy a nem halmozó T2 hiperintenz területben van-e tumorinfiltráció, és ha igen, akkor az meddig terjed. A fentiekben már részletezett cikkek közül több ezzel a kérdéssel is foglalkozik (22, 51, 53, 64). A DWI- és a DTI-technikával az ADC- vagy a tenzorparaméterek, főleg az FA alapján kísérelnek meg különbséget tenni a tiszta vasogen oedema és a tumorinfiltráció között, vegyes eredménnyel. Egyes tanulmányok beszámolnak arról, hogy az ADC értéke nagyobb a metasztázisok körüli oedemában, mint a primer tumorok esetében, de ez önmagában még nem bizonyítja, hogy az eltérést valóban tumorinfiltráció okozza (65). Gliomákhoz közeli, normálisnak kinéző fehérállományban alacsonyabb FA-értékeket találtak, mint a meningeomák körüli normális állományban66. A 3 T-s MRI-vel végzett DTI-mérésekkel ki tudták mutatni a fehérállományi pályák lehetséges károsodását a T2-jel-eltérés nélküli állományban high-grade gliomás betegek többségében, szemben a metasztázissal és low-grade gliomával, és egy esetben egy ilyen területben, két évvel a DTI-vel detektált

abnormalitás után, T2-jel-eltérés és -halmozás alakult ki (67). Nagy b-értékkel (3000-4000 s/mm2) végzett diffúziós mérésekkel igazolták, hogy a vízmolekulák legalább kétfajta frakciója létezik, egy gyors és egy lassú diffúziójú frakció. A nagy b-érték képes lehet a diffúzió lassú komponensében kimutatni az eltéréseket, amely segíthet elkülöníteni a tumorszövetet a peritumorális oedemától (68). Az eltérő eredmények egyik oka a normális fehérállomány heterogén anizotrópiája lehet (subcorticalisan például kisebb az anizotrópia, mint a mély fehérállományban), ezért rendkívül fontos lenne a diffúziós anizotrópia lokalizáció szerinti különbségének figyelembevétele. A tanulmányok másik korlátja az, hogy nincs szövettani korreláció. A DTI másik alkalmazása, a traktográfia szintén nagy jelentőségű lehet a preoperatív tervezésben kimutatva a pályák helyzetét és diszlokációját vagy esetleges infiltrációját, valamint tumortól távoli degenerációját. A traktogramokat például kontrasztos T1-súlyozott képekkel fuzionálva lehetővé válik a pontos pre- és intraoperatív tervezés, és a kulcsfontosságú pályák, például a corticospinalis traktus tumorhoz való viszonyának elemzése és ezáltal megkímélése. Az MRS két- vagy háromdimenziós multivoxel-technikával alkalmas lehet arra, hogy egyrészt feltérképezzük a tumor heterogenitását, másrészt pedig a peritumorális nem halmozó jelzavart, amelyen belüli metaboliteltérések, elsősorban az emelkedett Cho/NAA arány jelezheti az infiltráló tumor jelenlétét (69). A perfúziós paraméterekkel, elsősorban az rCBV-vel, lehetséges a tumor kiterjedésének pontosítása, amely infiltráló tumorra jellemző fokozott vascularisatiót mutathat a halmozó tumorrészen túl is. Így, metasztázisok körüli oedemában szignifikánsan alacsonyabb az rCBV, mint a gliomák körüli kóros jelű területben (70). A biopsziás mintavétel helye kulcsfontosságú, mivel a tumor malignitásának meghatározása alapvetően befolyásolja a helyes terápia megválasztását és a prognózist. A tumorok heterogenitása és a biopsziás mintavétel számának korlátozottsága miatt azonban magától értetődik annak a lehetősége, hogy a tumorok grádusa helytelenül lesz meghatározva. A képalkotás előnye az, hogy az egész tumorvolument fel tudja térképezni. A tumor grádusát a legmalignusabb tumorrészek határozzák meg, a cél tehát az, hogy a biopszia előtt készült MR-vizsgálattal megtaláljuk ezeket a tumorrészeket. A fentiek értelmében a legmalignusabb része a tumornak gliomák esetén ott várható, ahol: az ADC a legalacsonyabb a nagy sejtsűrűség miatt, ahol az

Oldal 9/19


rCBV és a permeabilitás a legmagasabb értékeket adják a neovascularisatio és a vér-agy gát károsodása következtében, és ahol a Cho abszolút koncentrációja vagy a Cho/NAA arány a legnagyobb a fokozott membránturnover és a nagy sejtsűrűség miatt (71). Az FA alapján történő biopsziás helymeghatározás nem egyértelmű: a normális mikrostruktúra dezorganizációja miatt az FA csökkenhet grádustól függetlenül, ugyanakkor a malignusab gliomák – egyes tanulmányok szerint – nagyobb FA-értékeket mutattak. A sugársebészeti és sugárterápiás target pontosítására ugyanezen paraméterektől várhatunk segítséget (72). III/b) Roberts és munkatársai bevezették a rostsűrűségindexet (fiber density index – FDi), amely számszerűen megadja egy adott nagyságú területen áthaladó rostok számát. Az FDi a tumorok közelében kisebb volt és korrelált az FA-val (73). Glioblastomás betegekben FDi-, FA- és ADC-meghatározás történt a tumorok közelében (peritumoral white matter – perWM) a corticospinalis traktust (CST) is magába foglalva és a normálisnak tűnő ellenoldalon (nWM) (74). A CST-t traktográfiával azonosították. Ezeket az értékeket összehasonlították a CST érintettségére utaló klinikai tünetekkel. Az átlag-FDi és az FA szignifikánsan csökkent, az ADC pedig nőtt a perWM-ben az nWM-hez képest, azaz a peritumorális fehérállományban kisebb a rostdenzitás és az anizotrópia, de nagyobb a diffuzivitás, feltehetőleg a fokozott extracelluláris víztartalom, oedema következtében. A szimptómás betegekben a perWM átlagos FDi kisebb és az ADC értéke pedig nagyobb volt, mint az aszimptómás betegekben. Úgy tűnik, hogy a szimptómás betegekben a nagy ADC (oedema) játssza a fő szerepet az FA és a rostok számának csökkentésében és a tünetek kialakulásában. High-grade és low-grade gliomák, valamint meningeomák heterogenitását, grádusát és kiterjedését tanulmányozták 3 T-n végzett spektroszkópiával kétdimeziós multivoxel-technikával (75). A metabolitokat egyrészt normalizálták (n) az ellenoldali ép állománnyal, másrészt arányokat képeztek. Cho/NAA >1 értéket vették tumorra vagy tumorinfiltrációra jellemzőnek korábbi MRS és hisztopatológiai tanulmányok alapján. Kétfajta nekrózist lehetett elkülöníteni: a kialakulóban lévő nekrózist, amiben magas nLL-t (normalizált laktát/lipid) és változó nCho-t mértek, és a cisztikus nekrózist, amiben változó nLL volt vagy semmilyen csúcs. A halmozás körüli oedemás terület háromféle spektroszkópos mintát mutatott: tumor – kóros Cho/NAA, oedema – normális Cho/NAA és tumor/oedema – normális nCho és kóros Cho/NAA. Meningeomákban csak egyféle minta volt: oedema –normális Cho/NAA. A halmozó tumor körüli normálisnak kinéző állományban kétféle MRS-mintázatot észleltek: infiltrált – kóros nCho és/vagy Cho/NAA, valamint normális – normális spektrum. A low-grade és high-grade gliomák közötti differenciálás és a halmozó tumor körüli területek beazonosítása jobb volt a normalizált értékekkel. Ismeretes, hogy hisztopatológiailag a high-grade gliomák halmozó része körüli jelzavar oedema és infiltráló tumor keveréke, amelyek között tehát lehetséges volt az elkülönítés. A halmozás körüli normálisnak tűnő állományban a kóros, infiltráló tumorra jellemző spektrum kimutatása egybecseng a korábbi neuropatológiai adatokkal, miszerint tumorsejteket a hagyományos szekvenciákkal látott gliomahatáron túl is ki lehet mutatni. A tanulmány értékét azonban kissé korlátozza, hogy hisztopatológiai korreláció nem történt. A preoperatív tervezésnél a precentrális gyrus és a beszédközpontok tumorhoz való viszonyának a meghatározása a legfontosabb. A műtét utáni életminőség elfogadható szinten tartásához nélkülözhetetlen a betegek beszédkészségének a megőrzése. A nyelvi lateralitásindex (LI) az aktivitásba kerülö voxelek száma alapján határozza meg a domináns beszédközpontot. Az LI számítása azonban függ a statisztikai küszöbérték beállításától: a küszöbérték növelésével az LI a domináns oldal felé erősödik. A szerzők hangsúlyozzák, hogy a Broca-régió-LI-t, a nyelvi dominanciát több küszöbértékkel és feladattal kell vizsgálni a preoperatív tervezésnél. A legmegbízhatóbb feladatnak a „verb taskot” találták, amikor a betegeknek egy főnévvel kapcsolatos igét kell képezni (76). Funkcionális MRI és traktográfia, valamint nagy térbeli felbontású 3D T1-súlyozott gradiensmérés integrációjával elemezték a corticospinalis traktus (CST) kéz- és lábrostjainak tumorhoz való viszonyát (77). A traktográfiát a precentrális gyrusban az fMRI-vel látott maximális aktivitás közvetlen közeléből indították és végpontként a cerebrális pedunculusokat határozták meg. A kéz- és lábrostok elkülönültek egymástól, és a rostok félrenyomását, valamint a kóros jelintenzitású területen való lefutását is lehetett azonosítani. Eddig a traktográfia indító és végpontját csak az anatómiai képletek alapján határozták meg, ami nem ideális, mivel mind a primer motoros area, mind a CST lokalizációja és belső organizációja is variábilis lehet, térszűkület esetén pedig az anatómiai képletek azonosítása nehéz vagy néha lehetetlen. Borbély és munkatársai egy könnyen alkalmazható, szemikvantitatív módszer után kutatva, FDG- és MET-PET vizsgálatot végeztek primer és recidív gliomás betegekben, hogy összehasonlítsák a tumorok biológiai viselkedését (grádus és prognózis) a tracerfelvétellel (78). Az FDG a legtöbb uptake-arány tekintetében jobb volt, mint a MET. Ezért az FDG javasolt a gliomák malignitásának noninvazív, szemikvantitatív meghatározására. Kiegészítő tracerként, a tumorok kiterjedésének a megítélésére a MET használata javasolt. A legjobb diagnosztikus eredményt akkor kapták, ha az intratumorális maximális FDG-felvételt a

Oldal 10/19


normális fehérállományhoz viszonyították. Tehát, ez a tracer uptake-arány használandó könnyű, szemikvantitatív PET-mutatóként a tumorok malignitásának a meghatározásához. IV. Posztoperatív-posztterápiás értékelés IV/a) A klinikai gyakorlatban elsődlegesen még mindig a halmozó tumorméret változása alapján ítéljük meg a tumor terápiára adott válaszát. A tumorméret azonban nem feltétlenül tükrözi az intratumorális változásokat. A sejtsűrűség, a szöveti mikroszerkezet, a metabolitok, valamint a vértérfogat és a permeabilitás megváltozhatnak anélkül, hogy a tumor méretében is változás következne be. DWI és DTI: A posztoperatív MR-en, a diffúziósúlyozott képeken a gátolt diffúzió alapján jól elkülöníthetők az esetleges ishaemiásan károsodott régiók vagy a gyulladás. A DWI talán egyik legizgalmasabb alkalmazási lehetősége a tumorok terápiás válaszának megítélésében és követésében rejlik. A sugár- és/vagy kemoterápia citotoxikus, vagyis csökkenti a tumorok cellularitását, ezért az eredeti ADC értékének a megemelkedése következik be (79). Általánosságban elmondható, hogy az intratumorális ADC korai megemelkedése esetén jó terápiás válasz várható és ezt tapasztalták mind gliomák, mind metasztázisok esetében is (80, 81). Egy tanulmányban, gliomák reszekciója után a műtéti területben és környékén is csökkent diffúziót figyeltek meg, amelyeken belül halmozás alakulhat ki a posztoperatív 15. naptól kezdve, ami akár több hónapig is megmaradhat, miközben a diffúziós abnormalitás megszűnik. A lényeg az, hogy a szerzők szerint a későbbiekben ezek a területek encephalomalaciás/glioticus átalakulást mutattak. A halmozás egyébként összetéveszthető lenne reziduális vagy recidív tumorral, ha nem együtt értékeljük a posztoperatív diffúziós abnormalitással, ezért javasolt a DWI beépítése a rutin posztoperatív vizsgálati protokollba (82). Újszerű módja a diffúziós vizsgálat alkalmazásának az úgynevezett funkcionális diffúziós térkép készítése, amely a voxelenkénti ADC-változás térbeli eloszlását mutatja. A módszerrel, rövid idővel a terápia megkezdése után, meg lehet jósolni azt, hogy melyik tumor reagál, progrediál vagy marad stabil a későbbiekben (83). Az irodalom ellentmondásos abban a tekintetben, hogy a recidíva vagy a sugárkárosodás ADC-értéke a nagyobb. Az elkülönítéshez, az FA-t és egyéb tenzorparamétereket értékelve, nem találtak egyértelmű hasznot az ADC-vel szemben (84). Szignifikánsan magasabb volt a recidíva ADC-értéke, mint a sugárkárosodásé, amely feltehetően a recidívában lévő mikronekrózisok és a nagyobb EC-tér következménye. Az alacsonyabb ADC a sugárkárosodásban valószínűleg gliosis és fibrosis, valamint macrophaginvázió, vascularis eltérések és demyelinisatio következménye, amelyek korlátozzák a diffúziót, szemben az egyszerű cisztikus, sejt nélküli nekrózissal. Ezt a hisztopatológiai feldolgozás is alátámasztotta. A mérések több hónappal a terápia után készültek, így inkább a késői radiációs effektusok kerülhettek előtérbe, szemben egyéb vizsgálatokkal, amelyekben a terápia befejezése után rövid idővel történt az adatnyerés, amikor a sugárkárosodásban magasabb ADC-t mértek. Az FA-értékek nem különböztek szignifikánsan a halmozó területekben, de alacsonyabbak voltak, mint a normális állományban. MRS: A lipidek és laktát jelenléte önmagában nem jelent sugárnekrózist, hiszen malignus, nekrotikus részeket is tartalmazó tumorban is láthatjuk őket. Ha azonban ez az NAA és Cho teljes hiányával társul, vagy még inkább, sorozatvizsgálatokkal az NAA és Cho folyamatos csökkenését tapasztaljuk, akkor ez sugárnekrózisra utal, főleg, ha mindez az ADC emelkedésével is együtt jár. Ezzel ellentétben a Cho-szint emelkedése és az NAA csökkenése recidívára utal (85). PWI: Az rCBV vagy a permeabilitás csökkenése az antiangiogeneticus terápiára való jó választ mutathatja. Több ajánlás jelent meg a perfúziós MR alkalmazási lehetőségéről a terápiás válasz megítéléséhez (86). A kevés humán tanulmány egyikében a várakozásoknak megfelelően az rCBV korai csökkenését tapasztalták antiangiogeneticus terápia során (87). Az alacsony rCBV és főleg, ha ez együtt jár magas ADC-vel, nekrózisra utal. Recidívában az angiogenesis miatt nagy rCBV-értékek észlelhetők. IV/b) Funkcionális diffúziós térképpel (functional diffusion map – fDM) radio- és kemoterápiával kezelt malignus gliomás betegek túlélésének a megjóslására tettek kísérletet (88). A módszer lényege, hogy nem a tumoron belüli átlag-ADC változását értékelik, hanem az ADC változását voxelenként analizálják a kezelés előtti és utáni értékek összehasonlításával. Az átlag-ADC használatának a hátránya ugyanis az, hogy a tumor különböző területeiben előforduló eltérő irányú változások kiolthatják egymást, így az átlag-ADC-érték nem fog változást mutatni. Az fDM az intratumorális voxelek ADC-változásának a térbeli eloszlását mutatja. A kezelés elkezdése utáni harmadik héten készült fDM-ben a növekvő ADC-értékeket mutató

Oldal 11/19


tumorrész volumene korrelált az egyéves túléléssel. A hagyományos módszerrel, a tizedik héten mért volumenváltozás szintén korrelált az egyéves túléléssel, de az fDM-korreláció már hét héttel korábban kimutatható volt. A két módszer együttes alkalmazásával lehetett a legpontosabban megjósolni a túlélést. A korai tumorválasz detektálása egyrészt lehetővé teheti a terápia szükség szerinti módosítását, másrészt alkalmas lehet arra is, hogy elkülönítsük a tényleges progressziót a pszeudoprogressziótól, amikor a kezelés befejezése után a radio-/kemoterápiás hatások miatt esetleg halmozást és oedemafokozódást lehet látni, ami a későbbiekben regrediál a kezelés megváltoztatása nélkül, jelezvén, hogy terápia indukálta eltérésekről volt szó. Primer CNS-lymphomákban mért ADC-értékek prognosztikai információkat hordoznak (89). Barajas és munkatársai a tumorok ADC-jét mérték metothrexatalapú kezelés előtt és után, és szignifikáns inverz korrelációt találtak a cellularitás és az ADC-értékek között, valamint az alacsonyabb ADC-értékű tumorok rövidebb túlélést biztosítottak. A progrediáló vagy csak részlegesen regrediáló tumorok szignifikánsan alacsonyabb ADC-vel rendelkeztek, mint a komplett választ adó tumorok. Érdekes továbbá, hogy a hosszabb túlélést mutató betegek közvetlen posztterápiás ADC-értékei jelentősen csökkentek, ami valószínűleg a kezdeti sejtduzadás és ezzel az extracelluláris tér relatív megkisebbedésének a követkeménye lehet. Más szerzők DTI- és T2-súlyozott méréseket végeztek tüdőrákban szenvedő betegekben, akik profilaktus besugárzást kaptak (90). A besugárzás után az FA szignifikánsan csökkent a normálisnak kinéző fehérállományban, tehát az FA úgy jelezheti a károsodást, hogy még nincs T2-jel-eltérés (radiációs oedema, demyelinisatio). Az FA-csökkenés minden régióban nagyobb mértékű volt a több vascularis rizikófaktorral rendelkező betegekben, vagyis a kevés vascularis rizikófaktorú betegek jobban tolerálták az irradiációt, így ők esetleg nagyobb dózist is kaphatnak, ami jobb metasztáziskontrollt eredményezhet. Mivel a kemo- és sugárterápiának mind strukturális, mind funkcionális hatása lehet az agyszövetre, az elváltozások vizsgálhatók voxelalapú morfometriával (voxel-based morphometry – VBM), amely kis morfológiai és térfogatváltozásokat képes detektálni, és DTI-vizsgálattal, az FA elemzésével, amely a fehérállomány integritásáról nyújt információt. Gyermekkori akut lymphoblastos leukaemiát túlélő, kemo- és sugárterápiával vagy csak kemoterápiával kezelt felnőtt vizsgálatát végezték (91). A VBM-mérések szerint a szürke- és fehérállomány koncentrációcsökkenése nem homogén. DTI-vel a fehérállományi FA az összes túlélőben csökkent, de ez kifejezettebb volt azoknál, akik kombinált kezelést kaptak. Egy következő tanulmányban a szerzők arra keresték a választ, hogy grade II típusú gliomák esetén spektroszkópiával meg lehet-e jósolni a túlélési időt, a tumorprogressziót és a malignus transzformációt (92). A kolintartalmú összetevők (Cho) és a kreatin/foszfokreatin (Cr) abszolút koncentrációját az ellenoldali állománnyal normalizálták (n). Az nCr szignifikáns prediktornak mutatkozott a tumorprogresszió és a malignus transzformáció tekintetében, vagyis az alacsony Cr-rel (nCr <1) rendelkező grade II gliomák hosszabb progressziómentes időt és későbbi malignus transzformációt mutathatnak, mint azok a grade II gliomák, amelyekben magas a Cr értéke. Továbbá, a diagnózis idején látható kontraszthalmozás a második szignifikáns előrejelzője volt a malignus transzformációnak, a tumorreszekció nagysága pedig szignifikáns hatással volt a tumorprogresszióra. Az astrogliasejtek képesek kreatint szintetizálni és a fokozott Cr feltehetőleg a tumorinfiltrációra való astrogliareakció. Felmerül a lehetősége annak, hogy a nagy normalizált Cr-értékű grade II gliomák agresszívabb terápiával sikeresebben kezelhetők. Habár ebben a tanulmányban a Cho és a malignus transzformáció között nem lehetett szignifikáns mértékű kapcsolatot találni, de azért trend mutatkozott, ami jelezheti a már ismert összefüggést a Cho és a sejtsűrűség, proliferáció, invazivitás és malignitás között. A két metabolit kiegészítheti egymást mint prediktív tényezők. A posztradiációs hatások és recidíva spektroszkópiával való differenciálási lehetőségeiről készült áttekintő tanulmány felhívja a figyelmet arra, hogy még mindig nincs egységes álláspont arra vonatkozóan, hogy milyen metabolitarányokat használjunk, pontosan mennyire megbízható az MRS ezen a téren, valamint a klinikai döntéshozatalban milyen tényleges szerepet játszik (93). Viszonylag kevés cikk dicsekedhet a spektroszkópiás adatok hisztopatológiai összehasonlításával is. Az egyik ilyen jelentősebb tanulmány alapján nyilvánvaló, hogy az MRS segítséget nyújt a tiszta tumor, normális állomány és tiszta nekrózis elkülönítésében, de az MRS már nem egyértelmű, ha a mintavételi helyben tumor és nekrózis keveréke található, ami igen gyakran előfordul. Továbbá, nem javult érdemben a differenciálási képesség, ha a metabolitarányokat az ADC-értékekkel kombinálták (94). A glioblastoma átlagos túlélési ideje körülbelül egy év a multimodális terápia ellenére. A kimenetel azonban jelentősen változékony és a betegek túlélési ideje széles intervallumot mutat. E jelenség okának a megértése hozzájárulhat az individuális, legmegfelelőbb terápia megtervezéséhez, főleg, ha noninvazív, specifikus paramétereket lehetne találni, amelyekkel megjósolható a tumor viselkedése és kezelésre adott válaszreakciója. Ezért diffúzió- és perfúziósúlyozott, valamint spektroszkópiás mérésekből származó paraméterek prediktív értékét vizsgálták glioblastomás betegek túlélésére vonatkozóan (95). Az MR-vizsgálat a műtét után három-öt héttel és a sugárterápia megkezdése előtt körülbelül egy héttel készült. A nagyobb tumorvolumen (össz-T2-jelintenzitás volumene), valamint a T2-elváltozáson belüli azon voxelek száma, amelyekben a Cho/NAA >2, az rCBV >3 és a normalizált (n) ADC <1,5 nagyobb kockázatot jelentett a rossz kimenetelre. Ezenkívül a

Oldal 12/19


magas lipid- és laktáttartalom a T2-jelzavar területén és a Cho/NAA >2 régiókban szintén rossz kimenetelt jelentett. A laktáteditált spektrum alapján ezért elsősorban a laktát tehető felelőssé. Az anatómiai mérések közül a T2-hiperintenzitás volumenének kifejezett összefüggése a túléléssel arra utalhat, hogy a tumorreszekció és az oedema csökkenése utáni megmaradt T2-jeleltérés a legpontosabb mértéke a tumoros terheltségnek. A megemelkedett Cho/NAA arányt mutató voxelek jelentős mennyisége a nem halmozó T2-hiperintenzitás területében volt, ami arra enged következtetni, hogy a tumorcellularitást és -proliferációt tükröző Cho/NAA megbízhatóbb jelzője a tumornak, mint a halmozás, valamint, hogy fontos lehet a tumor és az oedema elkülönítésében. A laktátcsúcs együttes jelenléte a nagy Cho/NAA-val anaerob tumoros metabolizmusra és infiltrációra utal. Más lehetőségként a laktát hipoxia jele, ami csökkenti a kemo-/radioterápia hatékonyságát. Az nADC <1,5 és rCBV >3 értékű területek jelenléte a T2-hiperintenzitáson belül, a residualis tumor cellularitását és vascularitását mutathatják. A túlélés szempontjából tehát több anatómiai és funkcionális MR-paraméter prediktív értékű, amely felveti a lehetőségét annak, hogy a betegeket speciális kezelési protokollokba lehessen besorolni, továbbá a paraméterek segíthetnek a residualis tumor kiterjedésének a megállapításában és ezáltal a terápiás target pontosabb meghatározásában. DSC-perfúzióval azt vizsgálták, hogy high-grade astrocytomákban (n=49) a kezelés előtti maximális rCBV prognosztikus faktorként felhasználható-e (96). A maximális rCBV szignifikánsan nagyobbnak mutatkozott GBM-ben (31/49), mint anaplasticus astrocytomában (18/49). A kétéves túlélés 67%-os volt abban a 27 betegben, akikben alacsony (≤2,3) és 9%-os volt abban a 22 betegben, akikben magas (≥2,3) volt a maximális rCBV. Tehát a GBM-es és az anaplasticus astrocytomás betegekben a túlélés szignifikánsan jobb, ha a maximális rCBV alacsony. Független fontos prognosztikai faktor a szövettani diagnózis, a maximális rCBV, a reszekció kiterjesztése és a nem (a nők jobb prognózist mutattak, mint a férfiak). Bisdas és munkatársai azt találták, hogy astrocytomákban a kezelés előtt mért normalizált rCBV-értékek korreláltak nemcsak a WHO-grádussal, hanem a progresszió nélküli túléléssel is (97). Oligodendrogliomás komponenseket tartalmazó tumorokban ezt nem lehetett megállapítani! Legújabban különböző perfúziós paraméterekkel hatásosan el tudták különíteni gamma-késsel kezelt metasztázisok esetében a recidívát és a sugárnekrózist (98). Mérték az rCBV-t, valamint PSR-t (percentage of signal intensity recovery – vér-agy gát integritásának markere) és rPH-t (relative peak height – maximális jelintenzitás-változás a kontrasztanyag áthaladása során). A metasztázisokat hisztopatológiailag nagyobb vascularis denzitás és permeabilitás különíti el a besugárzott agyszövettől. Ennek megfelelően, a PSR-értékek szignifikánsan alacsonyabbak, az rCBV- és rPH-értékek pedig magasabbak voltak recidíva esetében. A PSR-t találták a legszignifikánsabb paraméternek (>76,3% határérték 95%-os szenzitivitást és 100%-os specificitást eredményezett). Recidív high-grade glioma és radiációs effektus/nekrózis elkülönítésére is újabb próbálkozás történt. Az rCBV-értékeket és az azonos lokalizációból származó biopsziás szövettant hasonlítottak össze. Az rCBV-értékek csak igen kis átfedést mutattak: a tumor-rCBV-értékek 8,3%-a esett a radiációs effektus tartományába. Az rCBV=0,71 küszöbértékkel lehetett a legjobban elkülöníteni a két csoportot; szenzitivitás 91,7% és specificitás 100% (99). O-(2-[18F]fluoroetil)-L-tirozin (FET) PET-pozitív prediktív értékét vizsgálták MRI alapján recidívára vagy progresszióra gyanús, műtéten és sugár-/kemoterápián átesett gliomás (grade II, III, IV) betegekben (n=31) (100). A tumorrecidíva/-progresszió kritériumaként a késői fázisú SUVmax/háttér >2 értéket tekintették (SUV = standardized uptake value). Mindegyik betegben koregisztrált MRI, FET-PET irányított biopsziát végeztek. A FET-PET és biopszia 26 betegben mutatott megegyezően recidívát/progressziót (pozitív prediktív érték 84%). Öt esetben viszont a szövettan nem diagnosztizált tumort; ezen álpozitív FET-PET esetek alapján, valamint a tapasztalt centrumokban a biopsziával kapcsolatos alacsony szövődményarány miatt továbbra is a multimodális képalkotás által vezérelt biopszia tekinthető gold standardnak. FDG-PET, ADC-térkép és gadolíniumhalmozás összehasonlítását végezték gliomákban. A PET- és az MR-képeket koregisztrálták és azt találták, hogy az FDG-uptake jobban lefedte a csökkent ADC-értékű területeket, mint a gadolíniumhalmozást (101). Vagyis agytumoros betegek ADC-térképei az FDG-PET-hez hasonló információkkal szolgálhatnak, továbbá az ADC korrelált a túléléssel is és a tumor malignitásáról is tájékoztathat. Az SWI-szekvencia kontrasztanyaggal is kombinálható. A kontrasztanyag erősíti a szuszceptibilitási effektust és ezáltal jobban tanulmányozható a tumor heterogenitása és a tumor körüli állomány enyhe vér-agy gát zavara is, ami különösen fontos, mert a recidívák többsége innen indul ki. High grade gliomás betegekben műtét és kemoirradiációs kezelés után kialakult halmozó laesiókat vizsgáltak kontrasztos T1-súlyozott (W) és kontrasztos SWI-, valamint DWI-technikával (102). Tumorrecidíva esetében a halmozás progrediált (eltérő mértékben és mintázattal a T1W- és az SWI-szekvencián), és az ADC értéke szignifikánsan csökkent azokban a régiókban, ahol az SWI-képeken halmozást lehetett látni, míg az ADC-változás a T1W halmozásos területeken variábilis volt. Ugyanakkor a kemoirradiációs sérülésnek megfeleltethető stabil elváltozásokban a halmozást mutató régiók mindkét mérésen (T1W és SWI) alig változtak, és ezeken belül az ADC szignifikáns növekedést

Oldal 13/19


mutatott. Úgy tűnik tehát, hogy az SWI-tumor-halmozás irányíthatja az ADC-analízis helyét és az itt mért ADC-csökkenés recidívát jelent. Vas-oxid tartalmú kontrasztanyagok Ezek az ultrakicsiny szuperparamagnetikus vas-oxid részecskék (ultrasmall paramagnetic iron-oxide particles – USPIO) olyan vírusnagyságrendű részecskék, amelyekben a központi vas-oxidot például dextran burkolja. A részecskék kifejezettebb relaxivitást mutatnak, mint a gadolínium. Hosszú plazmafelezési idővel rendelkeznek (körülbelül 25-30 óra), aminek következtében blood-pool anyagként is felhasználhatók. A ferumoxtran-10 USPIO elsősorban a malignus gliomákban halmozódik fel és a T1-súlyozásnál tapasztalt halmozás a gadolíniumhalmozás mértékéhez hasonló (103). Ugyanakkor T2-súlyozásnál és főleg a GRE T2-méréseknél intenzív jelintenzitás-csökkenést lehet tapasztalni. A részecskék nagy előnye a gadolíniummal szemben, hogy szövettani módszerekkel is tanulmányozhatók, miszerint a ferumoxtran-10 részecskék főleg a tumor széli részein akkumulálódtak, elsősorban a reaktív astrocytákban és macrophagokban. Jóval kisebb mértékű akkumulációt lehetett kimutatni centrálisan a tumorsejtekben. A másik fő különbség a gadolíniummal szemben, hogy a T1-jelfokozódás hosszú ideig megmarad, a malignus tumorok akár több (kettő-öt) napon keresztül is halmozást mutattak. Ezért felmerül a lehetősége annak, hogy a vasrészecskék egyszeri beadásával végezzük a pre- és posztoperatív értékelést. Így kiküszöbölhető lenne a korai posztoperatív kontrasztos MR során gyakran tapasztalható gadolíniumhalmozás, ami residualis tumorral téveszthető össze. Zavaró tényező viszont, hogy a vérdegradációs termékek jelintenzitása nagyon hasonló lehet a residualis vasrészecskék által okozott jelintenzitás-változásokhoz (104). A vasrészecskék helyettesíthetik a gadolíniumot azoknál, akiknél vesebetegségük miatt nem végezhető gadolíniumkontrasztos vizsgálat a szisztémás nephrogen fibrosis kialakulásának veszélye miatt (105). A nanorészecskék bolusban is beadható formája a ferumoxitol, alkalmas lehet dinamikus vizsgálatra és perfúziós MR végzésére is (106). A nanorészecskék felhasználásának legfőbb akadálya a nem megfelelő intratumorális akkumuláció. Megvan azonban a lehetősége annak, hogy a vastartalmú részecskékhez kapcsolt egyéb molekulákkal targetspecificitást lehessen elérni, vagy a részecskék mint gyógyszerhordozók is felhasználhatók. Más szerzők olyan nanorészecskével végeztek kísérletet, amely specifikusan képes a gliomákba jutni a részecske felszínéhez kötött célpeptid, a chlorotoxin által. In vitro (9L sejtek) és egerekben in vivo is kimutatták a nanorészecskék gliomákban való felhalmozódását MR-vizsgálattal. Az elektronmikroszkópos vizsgálat szerint a nanorészecskék a 9L sejtek citoplazmájában halmozódtak fel és a szövettan nem mutatott toxicitást. A targetspecificitás és a toxicitás hiánya alapján ezek a nanorészecskék alkalmasak lehetnek a gliomák diagnózisának és kezelésének megkönnyítésére (107). Egy másik állatkísérletben a gliosarcomákban lévő vasrészecske-felhalmozódás az ötszörösére emelkedett, ha az intravénás befecskendezés után a patkányok fejét elektromágneses térbe (0,4 T) helyezték 30 percen keresztül, és fokozódott a tumorokban való részecskeakkumuláció a normális agyi akkumulációhoz képest is. A gliosarcomákban való vasrészecske-felhalmozódás tanulmányozható volt MR-vizsgálattal (amit ebben az esetben egy 7 T-s kísérleti berendezéssel végeztek) és elektronmikroszkóppal (108). Irodalom Differenciáldiagnosztika 1. Reddy JS, Mishra AM, Behari S, et al. The role of diffusion-weighted imaging in the differential diagnosis of intracranial cystic mass lesions: a report of 147 lesions. Surg Neurol 2006;66(3):246-50. 2. Chiang IC, Kuo YT, Lu CY, et al. Distinction between high-grade gliomas and solitary metastases using peritumoral 3-T magnetic resonance spectroscopy, diffusion, and perfusion imagings. Neuroradiology 2004;46:619-27. 3. Provenzale JM, McGraw P, Mhatre P, et al. Peritumoral brain regions in gliomas and meningiomas: investigation with isotropic diffusion-weighted MR imaging and diffusion-tensor MR imaging. Radiology 2004;232(2):451-60. 4. Chiang IC, Kuo YT, Lu CY, et al. Distinction between high-grade gliomas and solitary metastases using peritumoral 3-T magnetic resonance spectroscopy, diffusion, and perfusion imagings. Neuroradiology 2004;46:619-27. 5. Lu S, Ahn D, Johnson G, et al. Peritumoral diffusion tensor imaging of high-grade gliomas and metastatic brain tumors. Am J Neuroradiol 2003;24:937-41. 6. Jellison BJ, Field AS, Medow J, et al. Diffusion tensor imaging of cerebral white matter: a pictorial review of physics, fiber tract anatomy, and tumor imaging patterns. Am J Neuroradiol 2004;25:356-69. 7. Delorme S, Weber MA. Applications of MRS in the evaluation of focal malignant brain lesions. Cancer Imaging 2006;22(6):95-9. 8. Cho YD, Choi GH, Lee SP, et al. (1)H-MRS metabolic patterns for distinguishing between meningiomas and other brain

Oldal 14/19


tumors. Magn Reson Imaging 2003;21(6):663-72. 9. Law M, Cha S, Knopp EA, et al. High-grade gliomas and solitary metastases: Differentiation by using perfusion and proton spectroscopic MR imaging. Radiology 2002;222:715-21. 10. Taillibert S, Guillevin R, Menuel C, et al. Brain lymphoma: usefulness of the magnetic resonance spectroscopy. J Neurooncol 2008;86(2):225-9. 11. Lai PH, Ho JT, Chen WL, et al. Brain abscess and necrotic brain tumor: discrimination with proton MR spectroscopy and diffusion-weighted imaging. Am J Neuroradiol 2002;23(8):1369-77. 12. Jimmie CW, et al. Perfusion MR imaging of brain neoplasms. AJR 2000;174:1147-57. 13. Xu M, See SJ, Ng WH, et al. Comparison of magnetic resonance spectroscopy and perfusion-weighted imaging in presurgical grading of oligodendroglial tumors. Neurosurgery 2005;56:919-24. 14. Rollin N, Guyotat J, Streichenberger N, et al. Clinical relevance of diffusion and perfusion magnetic resonance imaging in assessing intra-axial brain tumors. Neuroradiology 2006;48(3):150-9. 15. Erdogan C, Hakyemez B, Yildirim N, et al. Brain abscess and cystic brain tumor: discrimination with dynamic susceptibility contrast perfusion-weighted MRI. J Comput Assist Tomogr 2005;29(5):663-7. 16. Provenzale JM, Wang GR, Brenner T, et al. Comparison of permeability in high-grade and low-grade brain tumors using dynamic susceptibility contrast MR imaging. Am J Roentgenol 2002;178:711-6. 17. Yamasaki F, Kurisu K, Satoh K, et al. Apparent diffusion coefficient of human brain tumors at MR imaging. Radiology 2005;235(3):985-91. 18. Jaremko JL, Jans LBO, Coleman LT, et al. Value and limitations of diffusion-weighted imaging in grading and diagnosis of pediatric posterior fossa tumors. Am J Neuroradiol 2010;31:1613-6. 19. Toh CH, Castillo M, Wong AMC, et al. Primary cerebral lymphoma and glioblastoma multiforme: differences in diffusion characteristics evaluated with diffusion tensor imaging. Am J Neuroradiol 2008;29:471-5. 20. Wang W, Steward CE, Desmond PM. Diffusion tensor imaging in glioblastoma multiforme and brain metastases: The role of p, q, L, and fractional anisotropy. Am J Neuroradiol 2009;30:203-8. 21. Majo’s C, Aguilera C, Alonso J, et al. Proton MR spectroscopy improves discrimination between tumor and pseudotumoral lesion in solid brain masses. AJNR 2009; 30. Mar. 22. Hourani R, Brant LJ, Rizket T, et al. Can proton MR spectroscopic and perfusion imaging differentiate between neoplastic and nonneoplastic brain lesions in adults? Am J Neuroradiol 2008;29:366-72. 23. Josey L, Al Sayyari A, Buckley R, et al. Usefulness of susceptibility-weighted imaging for voxel placement in MR spectroscopy. AJNR 2009; 30. Apr. 24. Noguchi T, Yoshiura T, Hiwatashi A, et al. Perfusion imaging of brain tumors using arterial spin-labeling: correlation with histopathologic vascular density. Am J Neuroradiol 2008;29:688-93. 25. Young GS, Setayesh K. Spin-echo echo-planar perfusion MR imaging in the differential diagnosis of solitary enhancing brain lesions: distinguishing solitary metastases from primary glioma. Am J Neuroradiol 2009;30:575-7. 26. Ma JH, Kim HS, Rim NJ, et al. Differentiation among glioblastoma multiforme, solitary metastatic tumor, and lymphoma using whole-tumor histogram analysis of the normalized cerebral blood volume in enhancing and perienhancing lesions. Am J Neuroradiology 2010;31:1699-706. 27. Gupta RK, Nath K, Prasad A, et al. In vivo demonstration of neuroinflammatory molecule expression in brain abscess with diffusion tensor imaging. Am J Neuroradiol 2008;29:326-32. 28. Lai PH, Weng HH, Chen CY, et al. In vivo differentiation of aerobic brain abscesses and necrotic glioblastomas multiforme using proton MR spectroscopic imaging. Am J Neuroradiol 2008;29:1511-8. 29. Pal D, Bhattacharyya A, Husain M, et al. In vivo proton MR spectroscopy evaluation of pyogenic brain abscesses: A report of 194 cases. AJNR 2010; 31. Feb. 30. Kim HS, Jahng GH, Ryu CW, et al. Added value and diagnostic performance of intratumoral susceptibility signals in the differential diagnosis of solitary enhancing brain lesions: preliminary study. AJNR 2009; 30. Sep. 31. Zhang Xiangsonga, et al. 13N-NH3: a selective contrast-enhancing tracer for brain tumor. Nuclear Medicine Communications 2008;29:1052-8. Tumorgrading 32. Guo AC, Cummings TJ, Dash RC, et al. Lymphomas and high-grade astrocytomas: comparison of water diffusibility and histologic characteristics. Radiology 2002;224:177-83. 33. Filippi CG, Edgar MA, Ulug AM, et al. Appearance of meningiomas on diffusion-weighted images: correlating diffusion

Oldal 15/19


constants with histopathologic findings. Am J Neuroradiol 2001;22(1):65-72. 34. Hayashida Y, Hirai T, Morishita S, et al. Diffusion-weighted imaging of metastatic brain tumors: comparison with histologic type and tumor cellularity. Am J Neuroradiol 2006;27(7):1419-25. 35. Catalaa I, Henry R, Dillon WP, et al. Perfusion, diffusion and spectroscopy values in newly diagnosed cerebral gliomas. NMR Biomed 2006;19(4):463-75. 36. Bulakbasi N, Kocaoglu M, Ors F, et al. Combination of single-voxel proton MR spectroscopy and apparent diffusion coefficient calculation in the evaluation of common brain tumors. Am J Neuroradiol 2003;24:225-33. 37. Mardor Y, Roth Y, Ochershvilli A, et al. Pretreatment prediction of brain tumors’ response to radiation therapy using high b-value diffusion-weighted MRI. Neoplasia 2004;6(2):136-42. 38. Lee HY, Na DG, Song IC, et al. Diffusion-tensor imaging for glioma grading at 3-T magnetic resonance imaging: analysis of fractional anisotropy and mean diffusivity. J Comput Assist Tomogr 2008;32(2):298-303. 39. Toshinari Misaki, Takaaki Beppu, Takashi Inoue, et al. Use of fractional anisotropy value by diffusion tensor MRI for preoperative diagnosis of astrocytic tumors: case report. Journal of Neuro-Oncology 2004;70:343-8. 40. Beppu T, Inoue T, Shibata Y, et al. Measurement of fractional anisotropy using diffusion tensor MRI in supratentorial astrocytic tumors. J Neuro-Oncol 2003;63:109-16. 41. Devos A, Lukas L, Suykens JA, et al. Classification of brain tumours using short echo time 1H MR spectra. J Magn Reson 2004;170:164-75. 42. Law M, Yang S, Wang H, et al. Glioma grading: sensitivity, specificity, and predictive values of perfusion MR imaging and proton MR spectroscopic imaging compared with conventional MR imaging. Am J Neuroradiol 2003;24(10):1989-98. 43. Xu M, See SJ, Ng WH, et al. Comparison of magnetic resonance spectroscopy and perfusion-weighted imaging in presurgical grading of oligodendroglial tumors. Neurosurgery 2005;56:919-24. 44. Li X, Vigneron DB, Cha S, et al. Relationship of MR-derived lactate, mobile lipids, and relative blood volume for gliomas in vivo. Am J Neuroradiol 2005;26:760-69. 45. Hakyemez B, Erdogan C, Ercan I, et al. High-grade and low-grade gliomas: differentiation by using perfusion MR imaging. Clin Radiol 2005;60(4):493-502. 46. Law M, Yang S, Babb JS, et al. Comparison of cerebral blood volume and vascular permeability from dynamic susceptibility contrast enhanced perfusion MR imaging with glioma grade. Am J Neuroradiol 2003;25:746-55. 47. Provenzale JM, York G, Moya MG, et al. Correlation of relative permeability and relative cerebral blood volume in high-grade cerebral neoplasms. Am J Roentgenol 2006;187(4):1036-42. 48. Lee EJ, Lee SK, Agid R, et al. Preoperative grading of presumptive low-grade astrocytomas on MR imaging: diagnostic value of minimum apparent diffusion coefficient. AJNR 2008;29:1872-7. 49. Seo HS, Chang KH, Na DG, et al. High b-value diffusion (b = 3000 s/mm2) MR imaging in cerebral gliomas at 3T: visual and quantitative comparisons with b = 1000 s/mm2. Am J Neuroradiol 2008;29:458-63. 50. Sadeghi N, D'Haene N, Decaestecker C, et al. Apparent diffusion coefficient and cerebral blood volume in brain gliomas: relation to tumor cell density and tumor microvessel density based on stereotactic biopsies. Am J Neuroradiol 2008;29:476-82. 51. Goebell E, Paustenbach S, Vaeterlein O, et al. Low-grade and anaplastic gliomas: differences in architecture evaluated with diffusion-tensor MR imaging. Radiology 2006;239:1. 52. White ML, Zhang Y, Yu F, et al. Diffusion-tensor MR imaging of cerebral gliomas: evaluating fractional anisotropy characteristics. Am J Neuroradiol DOI 10.3174/ajnr.A2267 53. Bartha R, Megyesi JF, Watling CJ. Low-grade glioma: correlation of short echo time 1H-MR spectroscopy with 23Na MR imaging. Am J Neuroradiol 2008;29:464-70. 54. Emblem KE, Scheie D, Due-Tonnessen P, et al. Histogram analysis of MR imaging–derived cerebral blood volume maps: combined glioma grading and identification of low-grade oligodendroglial subtypes. Am J Neuroradiol 2008;29:1664-70. 55. Lu H, Pollack E, Young R, et al. Predicting grade of cerebral glioma using vascular-space occupancy MR imaging. Am J Neuroradiol 2008 29: 373-8. 56. Emblem KE, Bjornerud A, et al. An automatic procedure for normalization of cerebral blood volume maps in dynamic susceptibility contrast based glioma imaging. Am J Neuroradiol 2009;30:1929-32. 57. Park MJ, Kim HS, Jahng G-H, et al. Semiquantitative assessment of intratumoral susceptibility signals using non-contrast enhanced high-field high-resolution susceptibility-weighted imaging in patients with gliomas: comparison with MR perfusion imaging. AJNR 2009; 30. Aug. 58. Kato T, Shinoda J, Nakayama N, et al. Metabolic assessment of gliomas using 11C-methionine, [18F] fluorodeoxyglucose, and 11C-choline positron-emission tomography. AJNR 2008; 29. Jun-Jul.

Oldal 16/19


59. Gulyás B, Nyáry I, Borbély K. FDG, MET or CHO? The quest for the optimal PET tracer for glioma imaging continues. www.nature.com/clinicalpractice, doi:10.1038/ncpneuro0863 60. Nagar VA, Ye JR, Narrowing WH, et al. Diffusion-weighted MR imaging: diagnosing atypical or malignant meningiomas and detecting tumor dedifferentiation. Am J Neuroradiol 2008;29:1147-52. 61. Toh CH, Castillo M, Wong AMC, et al. Differentiation between classic and atypical meningiomas with use of diffusion tensor imaging. Am J Neuroradiol 2008;29:1630-35. 62. Qiang Yue, Yasushi Shibata, Tomonori Isobe, et al. Absolute choline concentration measured by quantitative proton MR spectroscopy correlates with cell density in meningioma. Neuroradiology DOI 10.1007/s00234-008-0461- Accepted: 3 September 2008. 63. Isobe T, Matsumura A, Anno I. Quantification of cerebral metabolites in glioma patients with proton MR spectroscopy using T2 relaxation time correction. Magn Reson Imaging 2002;20:343-9. 64. Hao Zhang, Lars A. Rödiger, Tianzhen Shen, et al. Perfusion MR imaging for differentiation of benign and malignant meningiomas. Neuroradiology 2008;50:525-30. Preoperatív tervezés 65. Lu S, Ahn D, Johnson G, et al. Peritumoral diffusion tensor imaging of highgrade gliomas and metastatic brain tumors. AJNR 2003;24:937-41. 66. Provenzale JM, McGraw P, Mhatre P, et al. Peritumoral brain regions in gliomas and meningiomas: investigation with isotropic diffusion-weighted MR imaging and diffusion-tensor MR imaging. Radiology 2004;232(2):451-60. 67. Price SJ, Burnet NG, Donovan T, et al. Diffusion tensor imaging of brain tumours at 3T: a potential tool for assessing white matter tract invasion? Clin Radiol 2003;58:455-62. 68. Maier SE, Bogner P, Bajzik G, et al. Normal brain and brain tumor: multicomponent apparent diffusion coefficient line scan imaging. Radiology 2001;219:842-9. 69. Oh J, Henry RG, Pirzkall A, et al. Survival analysis in patients with glioblastoma multiforme: predictive value of choline-to-N-acetylaspartate index, apparent diffusion coefficient, and relative cerebral blood volume. J Magn Reson Imaging 2004;19:546-54. 70. Law M, Cha S, Knopp EA, et al. High-grade gliomas and solitary metastases: differentiation by using perfusion and proton spectroscopic MR imaging. Radiology 2002;222:715-21. 71. Hall WA, Martin A, Liu H, et al. Improving diagnostic yield in brain biopsy: coupling spectroscopic targeting with real-time needle placement. J Magn Reson Imaging 2001;13(1):12-5. 72. Payne GS, Leach MO. Applications of magnetic resonance spectroscopy in radiotherapy treatment planning. Br J Radiol 2006;79(1):S16-26. 73. Roberts TPL, Liu F, Kassner A, et al. Fiber density index correlates with reduced fractional anisotropy in white matter of patients with glioblastoma. Am J Neuroradiol 2005;26:2183-6. 74. Romano A, Fasoli F, Ferrante M, et al. Fiber density index, fractional anisotropy, ADC and clinical motor findings in the white matter of patients with glioblastoma. Eur Radiol 2008;18:331-6. 75. Di Costanzo A, Scarabino T, Trojsi F, et al. Proton MR spectroscopy of cerebral gliomas at 3 T: spatial heterogeneity, and tumour grade and extent. Eur Radiol 2008;18:1727-35. 76. Ruff IM, Petrovich Brennan NM, Peck KK, et al. Assessment of the language laterality index in patients with brain tumor using functional MR imaging: effects of thresholding, task selection, and prior surgery. AJNR 2008;29:528.35. 77. Smits M, Vernooij MW, Wielopolski PA, et al. Incorporating functional MR imaging into diffusion tensor tractography in the reoperative assessment of the corticospinal tract in patients with brain tumors. AJNR 2007;28. Aug. 78. Borbély K, Nyáry I, Tóth M, Ericson K, Gulyás B. Optimization of semi-quantification in metabolic PET studies with 18F-fluorodeoxyglucose and 11C-methionine in the determination of malignancy of gliomas. J Neurol Sci 2006;246(1-2):85-94. Posztoperatív-posztterápiás értékelés 79. Hein PA, Eskey CJ, Dunn JF, et al. Diffusion-weighted imaging in the follow-up of treated high-grade gliomas: tumor recurrence versus radiation injury. Am J Neuroradiol 2004;25:201-9. 80. Hein PA, Eskey CJ, Dunn JF, et al. Diffusion-weighted imaging in the follow-up of treated high-grade gliomas: tumor recurrence versus radiation injury. Am J Neuroradiol 2004;25:201-9. 81. Mardor Y, Pfeffer R, Spiegelmann R, et al. Early detection of response to radiation therapy in patients with brain

Oldal 17/19


malignancies using conventional and high b-value diffusion-weighted magnetic resonance imaging. J Clin Oncol 2003;21:1094-100. 82. Smith JS, Cha S, Mayo MC, et al. Serial diffusion-weighted magnetic resonance imaging in cases of glioma: distinguishing tumor recurrence from postresection injury. J Neurosurg 2005;103:428-38. 83. Moffat BA, Chenevert TL, Lawrence TS, et al. Functional diffusion map: a noninvasive MRI biomarker for early stratification of clinical brain tumor response. Proc Natl Acad Sci USA 2005;102(15):5524-9. 84. Sundgren PC, Fan X, Weybright P, et al. Differentiation of recurrent brain tumor versus radiation injury using diffusion tensor imaging in patients with new contrast-enhancing lesions. Magn Reson Imaging 2006;24(9):1131-42. 85. Plotkin M, Eisenacher J, Bruhn H, et al. 123I-IMT SPECT and 1H MR-spectroscopy at 3.0 T in the differential diagnosis of recurrent or residual gliomas: a comparative study. J Neurooncol 2004;70(1):49-58. 86. Leach MO, Brindle KM, Evelhoch JL, et al. Assessment of anti-angiogenic and anti-vascular therapeutics using magnetic resonance imaging: recommendations for appropriate methodology for clinical trials [abstract]. In: Proceedings of the Eleventh Meeting of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine. Berkeley, Calif: International Society for Magnetic Resonance in Medicine, 2003. p. 1268. 87. Provenzale JM, Galvez Moya MO, Leeds NE, et al. MR imaging assessment of the effects of a novel anti-angiogenesis agent. Radiology 2003;226(2)37A. 88. Hamstra DA, Galba´n CJ, Meyer CR, et al. Functional diffusion map as an early imaging biomarker for high-grade glioma: correlation with conventional radiologic response and overall survival. Journal of Clinical Oncology 2008;26:20. 89. Barajas RF, Jr, Rubenstein JL, Chang JS. Diffusion-weighted MR imaging derived apparent diffusion coefficient is predictive of clinical outcome in primary central nervous system lymphoma. AJNR 131. Jan 2010A. 90. Welzel T, Niethammer A, Mende U, et al. Diffusion tensor imaging screening of radiation-induced changes in the white matter after prophylactic cranial irradiation of patients with small cell lung cancer: First results of a prospective study. Am J Neuroradiol 2008;29:379-83. 91. Porto L, Preibisch C, Hattingen E, et al. Voxel-based morphometry and diffusion-tensor MR imaging of the brain in long-term survivors of childhood leukemia. Eur Radiol 2008;18:2691-700. 92. Hattingen E, Raab P, Franz K, et al. Prognostic value of choline and creatine in WHO grade II gliomas. Neuroradiology 2008;50:759-67. 93. Sundgren PC. MR spectroscopy in radiation injury. Am J Neuroradiol 2009;30:1469-76. 94. Zeng QS, Li CF, Zhang K, et al. Multivoxel 3D proton MR spectroscopy in the distinction of recurrent glioma from radiation injury. J Neurooncol 2007;84:63-9. 95. Saraswathy S, Crawford FW, Lamborn KR, et al. Evaluation of MR markers that predict survival in patients with newly diagnosed GBM prior to adjuvant therapy. J Neurooncol Received: 31. August 2007/Accepted: 11. August 2008. 96. Hirai T, Murakami R, Nakamura H, et al. Prognostic value of perfusion MR imaging of high-grade astrocytomas: long-term follow-up study. Am J Neuroradiol 2008;29:1505-10. 97. Bisdas S, Kirkpatrick M, Giglio P, et al. Cerebral blood volume measurements by perfusion-weighted MR imaging in gliomas: Ready for prime time in predicting short-term outcome and recurrent disease? Am J Neuroradiol 2009;30:681-8. 98. Barajas RF, Chang JS, Sneed PK, et al. Distinguishing recurrent intra-axial metastatic tumor from radiation necrosis following gamma knife radiosurgery using dynamic susceptibility-weighted contrast-enhanced perfusion MR imaging. Am J Neuroradiol 2009;30:367-72. 99. Hu LS, Baxter LC, Smith KA, et al. Relative cerebral blood volume values to differentiate high-grade glioma recurrence from posttreatment radiation effect: direct correlation between image-guided tissue histopathology and localized dynamic susceptibility-weighted contrast-enhanced perfusion MR imaging measurements. AJNR 30. Mar 2009. 100. Mehrkens JH, Popperl G, Rachinger W, et al. The positive predictive value of O-(2-[18F] fluoroethyl)-L-tyrosine (FET) PET in the diagnosis of a glioma recurrence after multimodal treatment. J Neurooncol 2008;88:27-35. 101. Holodny AI, Makeyev S, Beattie BJ, et al. Apparent diffusion coefficient of glial neoplasms: correlation with fluorodeoxyglucose–positron-emission tomography and gadolinium-enhanced MR imaging. AJNR 31. Jun-Jul 2010. 102. Sayyari A, Buckley R, McHenery C, et al. Distinguishing recurrent primary brain tumor from radiation injury: A preliminary study using a susceptibility-weighted MR imaging–guided apparent diffusion coefficient analysis strategy. American Journal of Neuroradiology 2010;31:1049-54. Vas-oxid-tartalmú kontrasztanyagok 103. Varallyay P, Nesbit G, Muldoon LL, Neuwelt EA, et al. Comparison of two superparamagnetic viral-sized iron oxide

Oldal 18/19


particles ferumoxides and ferumoxtran-10 with a gadolinium chelate in imaging intracranial tumors. AJNR Am J Neuroradiol 2002;23(4):510-9. 104. Neuwelt EA, Várallyay P, Bagó AG, et al. Imaging of iron oxide nanoparticles by MR and light microscopy in patients with malignant brain tumours. Neuropathol Appl Neurobiol 2004;30(5):456-71. 105. Neuwelt EA, Hamilton BE, Varallyay CG, et al. Ultrasmall superparamagnetic iron oxides (USPIOs): a future alternative magnetic resonance (MR) contrast agent for patients at risk for nephrogenic systemic fibrosis (NSF)? Kidney Int 2008 Oct 8. 106. Neuwelt EA, Várallyay CG, Manninger S, Solymosi D, et al. The potential of ferumoxytol nanoparticle magnetic resonance imaging, perfusion, and angiography in central nervous system malignancy: a pilot study. Neurosurgery 2007;60(4):601-11; discussion 611-2. 107. Sun C, Veiseh O, Gunn J, et al. In vivo MRI detection of gliomas by chlorotoxin-conjugated superparamagnetic nanoprobes. Small 2008;4(3):372-9. 108. Chertok B, Moffat BA, David AE, et al. Iron oxide nanoparticles as a drug delivery vehicle for MRI monitored magnetic targeting of brain tumors. Biomaterials 2008;29(4):487-96. Epub 2007 Oct 26. Review 109. Young GS. Advanced MRI of adult brain tumors. Neurol Clin 2007;25:947-73. 110. Cha S. Update on brain tumor imaging: From anatomy to physiology. Am J Neuroradiol 2006;27:475-87. 111. Provenzale JM, Mukundan S, Barboriak DP. Diffusion-weighted and perfusion MR imaging for brain tumor characterization and assessment of treatment response. Radiology 2006;239:3. Absztrakt: Ez az irodalmi áttekintés a 2009 januárjában, az Onco update kötetben megjelent összefoglaló átszerkesztett és rövidített, de egyúttal a legújabb cikkekkel kiegészített változata. Rövid bevezető után az egyes vizsgálati technikák alapjait tárgyaljuk, majd e módszerek legfontosabb felhasználási lehetőségeit tekintjük át négy fejezetben (I–IV.), mindegyiket két részre osztva: az a) pont alatt az adott témakörhöz tartozó legfontosabb előzményekről olvashatunk, a b) pontban pedig döntően az utóbbi három évben megjelent cikkek rövid összefoglalói találhatók. Végezetül rövid betekintést adunk a vas-oxid-alapú kontrasztanyagok felhasználási lehetőségeibe Article Title: Brain tumours – Onco-update 2010 Szerző munkahelye: Országos Idegtudományi Intézet, 1145 Budapest, Amerikai út 57. Szerző e-mail címe: [email protected] Szerző levelezési címe: Országos Idegtudományi Intézet, 1145 Budapest, Amerikai út 57.

Oldal 19/19

Az agydaganatok Onco update, 2010

Recommend Documents