La imagen ponderada de transferencia de protones de amida combinada con la imagen de kurtosis de difusión de ZOOMit en la predicción de metástasis ganglionar del cáncer cervical
Autores: Huang, Qiuhan; Wang, Yanchun; Meng, Xiaoyan; Li, Jiali; Shen, Yaqi; Hu, Xuemei; Feng, Cui; Li, Zhen; Kamel, Ihab
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La imagen ponderada de transferencia de protones de amida combinada con la imagen de kurtosis de difusión de ZOOMit en la predicción de metástasis ganglionar del cáncer cervical
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Viabilidad
APTw
ZOOMit
LNM
Cáncer de cuello uterino
Biomarcadores
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Antecedentes: El objetivo de este estudio es investigar la viabilidad de la imagen ponderada por transferencia de protones de amida (APTw) combinada con la imagen de kurtosis de difusión ZOOMit (DKI) en la predicción de metástasis ganglionares (LNM) en cáncer de cuello uterino (CC). Materiales y Métodos: Sesenta y un participantes con CC confirmado patológicamente fueron incluidos en este estudio retrospectivo. Se adquirieron las imágenes de resonancia magnética APTw y de difusión ponderada ZOOMit (DWI). Se calcularon los valores medios de APTw y los parámetros de DKI, incluyendo la kurtosis media (MK) y la difusividad media (MD) de los tumores primarios. Se compararon los parámetros entre los grupos LNM y no LNM utilizando la prueba t de Student o la prueba U de Mann-Whitney. Se realizó un análisis de regresión logística binaria para determinar la asociación entre el estado LNM y los factores de riesgo. El rendimiento diagnóstico de estos parámetros cuantitativos y sus combinaciones para predecir el LNM se evaluó con el análisis de la curva característica de operación del receptor (ROC). Resultados: Los pacientes se dividieron en el grupo LNM (n = 17) y el grupo no LNM (n = 44). El grupo LNM presentó significativamente mayores valores de APTw (3.7 +/- 1.1% vs. 2.4 +/- 1.0%, < 0.001), MK (1.065 +/- 0.185 vs. 0.909 +/- 0.189, = 0.005) y menor MD (0.989 +/- 0.195 x 10 mm/s vs. 1.193 +/- 0.337 x10 mm/s, = 0.035) que el grupo no LNM. APTw fue un predictor independiente (OR = 3.115, = 0.039) para evaluar el estado de los ganglios linfáticos mediante análisis multivariado. El área bajo la curva (AUC) de APTw (0.807) fue mayor que las de MK (AUC, 0.715) y MD (AUC, 0.675) para discriminar LNM de no LNM, pero las diferencias no fueron significativas (todas > 0.05). Además, la combinación de APTw, MK y MD arrojó el mayor AUC (0.864), con una sensibilidad correspondiente del 76.5% y una especificidad del 88.6%. Conclusión: APTw y los parámetros de DKI de ZOOMit pueden servir como biomarcadores potenciales no invasivos en la predicción de LNM en CC.
Descripción
Antecedentes: El objetivo de este estudio es investigar la viabilidad de la imagen ponderada por transferencia de protones de amida (APTw) combinada con la imagen de kurtosis de difusión ZOOMit (DKI) en la predicción de metástasis ganglionares (LNM) en cáncer de cuello uterino (CC). Materiales y Métodos: Sesenta y un participantes con CC confirmado patológicamente fueron incluidos en este estudio retrospectivo. Se adquirieron las imágenes de resonancia magnética APTw y de difusión ponderada ZOOMit (DWI). Se calcularon los valores medios de APTw y los parámetros de DKI, incluyendo la kurtosis media (MK) y la difusividad media (MD) de los tumores primarios. Se compararon los parámetros entre los grupos LNM y no LNM utilizando la prueba t de Student o la prueba U de Mann-Whitney. Se realizó un análisis de regresión logística binaria para determinar la asociación entre el estado LNM y los factores de riesgo. El rendimiento diagnóstico de estos parámetros cuantitativos y sus combinaciones para predecir el LNM se evaluó con el análisis de la curva característica de operación del receptor (ROC). Resultados: Los pacientes se dividieron en el grupo LNM (n = 17) y el grupo no LNM (n = 44). El grupo LNM presentó significativamente mayores valores de APTw (3.7 +/- 1.1% vs. 2.4 +/- 1.0%, < 0.001), MK (1.065 +/- 0.185 vs. 0.909 +/- 0.189, = 0.005) y menor MD (0.989 +/- 0.195 x 10 mm/s vs. 1.193 +/- 0.337 x10 mm/s, = 0.035) que el grupo no LNM. APTw fue un predictor independiente (OR = 3.115, = 0.039) para evaluar el estado de los ganglios linfáticos mediante análisis multivariado. El área bajo la curva (AUC) de APTw (0.807) fue mayor que las de MK (AUC, 0.715) y MD (AUC, 0.675) para discriminar LNM de no LNM, pero las diferencias no fueron significativas (todas > 0.05). Además, la combinación de APTw, MK y MD arrojó el mayor AUC (0.864), con una sensibilidad correspondiente del 76.5% y una especificidad del 88.6%. Conclusión: APTw y los parámetros de DKI de ZOOMit pueden servir como biomarcadores potenciales no invasivos en la predicción de LNM en CC.