Магнитно-резонансная томография в диагностике глиальных опухолей головного мозга в свете новой классификации опухолей ЦНС

Глиальные опухоли головного мозга продолжают оставаться актуальной проблемой онкологии. Они, как правило, характеризуются быстрыми темпами роста, инвазивностью, частым рецидивированием, а также неблагоприятным прогнозом.

Данный литературный обзор сделан с целью ознакомления с диагностическими возможностями МРТ в распознавании глиальных опухолей. Он включает 44 источника, опубликованных за период с 2005 по 2023 гг.

1. Пальцев М.А. Атлас патологии опухолей человека / М. А. Пальцев, Н. М. Аничкова. М.: ОАО Издательство «Медицина», 2005. 424 с.

2. Wen PY. Malignant gliomas in adults / P. Y. Wen, S. Kesari // N. Engl. J. Med. 2008. Vol. 359 (5). P. 492–507.

3. Stupp R, et al. Concomitant and adjuvant temozolomide and radiotherapy for newly diagnosed glioblastoma multiforme. N. Engl. J. Med. 2005; 352: 987–96.

4. Bondy ML, et al. Brain tumor epidemiology: Consensus from the Brain Tumor Epidemiology Consortium. Cancer. 2008; 113 (7): 1953–68.

5. Kros JM. Grading of gliomas: the road from eminence to evidence. J Neuropathol Exp Neurol. 2011;70(2):101–109. DOI: 10.1097/NEN.0b013e31820681aa.

6. Ferguson S, Lesniak MS. Percival Bailey and the classification of brain tumors. Neurosurg Focus, 2005; 18(4): 1–6. DOI: 10.3171/foc.2005.18.4.8.

7. Zulch KJ. Brain Tumors: Their Biology and Pathology. 2nd edn. Springer Publishing Co. Inc.: New York. 1965.

8. Kernohan JW, Sayre GP. Tumors of the Central Nervous System. Armed Forces Institute of Pathology: Washington, DC, 1952.

9. Louis DN, Wesseling P, Aldape K, et al. cIMPACTNOW update 6: new entity and diagnostic principle recommendations of the cIMPACTU trecht meeting on future CNS tumor classification and grading. Brain Pathol. 2020; 30(4):844–856. DOI: 10.1111/bpa.12832.

10. Мацко Д.Е. Новая классификация опухолей ЦНС Всемирной организации здравоохранения / Д. Е. Мацко // Нейрохирургия и неврология детского возраста. 2007. № 3. С. 67–72.

11. Malignant astrocytic glioma: genetics, biology, and paths to treatment / F. B. Furnari, et al. // Genes. Dev. 2007. Vol. 21 (2). P. 2683–2710.

12. The 2007 WHO Classification of Tumors of the Central Nervous System / D. N. Louis, et al. // Acta Neuropathol. 2007. Vol. 114. P. 97–109.

13. Ostrom QT, Gittleman H, Liao P, et al. CBTRUS Statistical report: Primary brain and other central nervous system tumors diagnosed in the United States in 2010–2014. Neuro-Oncology. 2017;19(S5):1–88. DOI: 10.1093/neuonc/nox158.

14. Марченко С.В. Комплексное лечение злокачественных глиом полушарий большого мозга. автореф. дис… канд. мед. наук. СПб. 1997.

15. Трашков А.П., Спирин А.Л., Цыган Н.В. и др. Глиальные опухоли головного мозга: общие принципы диагностики и лечения. УДК: 616.831-006.484. DOI: 10.17816/PED6475-84.

16. Деникина Ю.В., Белогурова М.Б. Особенности новой классификации опухолей центральной нервной системы ВОЗ 2021: взгляд клинициста. Российский журнал персонализированной медицины. 2022;2(4):77–90. DOI: 10.18705/2782-3806-2022-2-4-77-90.

17. Vigneron DV, et al. Magnetic reson Neurooncology. 2000; 9: 99–113.

18. Lee EJ, Ahn KJ, Lee EK, et al. Potential role of advanced MRI techniques for the peritumoural region in differentiating glioblastoma multiforme and solitary metastatic lesions. Clin Radiol. 2013 Dec;68(12):e689–97. DOI: 10.1016/j.crad.2013.06.021.

19. Cho HH, Lee SH, Kim J, Park H. Classification of the glioma grading using radiomics analysis. Peer J. 2018; 6:e5982. DOI: 10.7717/peerj.5982.

20. Nakamoto T, Takahashi W, Haga A, et al. Prediction of malignant glioma grades using contrast-enhanced T1-weighted and T2-weighted magnetic resonance images based on a radiomic analysis. Scientific reports. 2019;9(1):19411. DOI: 10.1038/s41598-019-55922-0.

21. Xu J, Xu H, Zhang W, Zheng J. Contribution of susceptibility- and diffusion-weighted magnetic resonance imaging for grading gliomas. Exp Ther Med. 2018; 15 (6): 5113–5118. DOI: 10.3892/etm.2018.6017.

22. 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. AJNR American journal of neuroradiology. 2003; 24 (10): 1989–1998.

23. Баталов А.И., Захарова Н.Е., Погосбекян Э.Л. и др. Бесконтрастная ASL-перфузия в предоперационной диагностике супратенториальных глиом. Журнал «Вопросы нейрохирургии им. Н. Н. Бурденко». 2018; (6): 15–22. DOI: 10.17116/neiro20188206115.

24. Ребрикова В.А., Сергеев Н.И., Падалко B.В. и др. Возможности МР-перфузии в оценке эффективности лечения злокачественных опухолей головного мозга. Журнал «Вопросы нейрохирургии им. Н. Н. Бурденко». 2019;83(4): 11312. DOI:10.17116/neiro201983041113/

25. Пронин И.H., Фадеева Л.M., Подопригора А.Е. и др. Спиновое маркирование артериальной крови (ASL) — метод визуализации оценки мозгового кровотока. Лучевая диагностика и терапия. 2012;3(3):64–78.

26. Liu H, Zhang Q, Niu S, Liu H. Value of Magnetic Resonance Images and Magnetic Resonance Spectroscopy in Diagnosis of Brain Tumors under Fuzzy C-Means Algorithm. Contrast Media Mol Imaging. 2022 May 30;2022:3315121. DOI: 10.1155/2022/3315121. PMID: 35685667; PMCID: PMC9170444.

27. Rémy C, Grand S, Laï ES, et al. 1HMRS of human brain abscesses in vivo and in vitro. Magn. Rson. Med. 1995; 34 (4): 508–14.

28. Anbarloui MR, Ghodsi SM, Khoshnevisan A, et al. Accuracy of magnetic resonance spectroscopy in distinction between radiation necrosis and recurrence of brain tumor. Iran J. Neurol. 2015;14(1):29–34.

29. Chernov MF, Ono Y, Abe K, et al. Differentiation of tumor progression and radiation-induced effects after intracranial radiosurgery. Acta Neurochir. Suppl. 2013; 116: 193–210.

30. Wang N, Xie SY, Liu HM, et al. Arterial Spin Labeling for Glioma Grade Discrimination: Correlations with IDH1 Genotype and 1p/19q Status. Translational oncology. 2019; 12 (5): 749–756. DOI: 10.1016/j.tranon.2019.02.013.

31. Suh CH, Kim HS, Jung SC, et al. 2-Hydroxyglutarate MR spectroscopy for prediction of isocitrate dehydrogenase mutant glioma: a systemic review and metaanalysis using individual patient data. Neuro-oncology. 2018; 20 (12): 1573–1583. DOI: 10.1093/neuonc/noy113.

32. Чехонин И.В., Погосбекян Э.Л., Никитин П.В. и др. Магнитно-резонансная релаксометрия и диффузионно-взвешенная МРТ в оценке степеней злокачественности и IDH1-статуса глиальных опухолей головного мозга. REJR 2022; 12(1):21–31. DOI: 10.21569/2222-7415-2022-12-1-21-31.

33. Louis DN, Ohgaki H, Wiestler OD, Cavenee WK. World Health Organization Histological Classification of Tumours of the Central Nervous System. International Agency for Research on Cancer. France. 2016.

34. Louis DN, Perry A, Reifenberger G, et al. The 2016 World Health Organization Classification of Tumors of the Central Nervous System: a summary. Acta Neuropathologica. 2016;131(6):803–820. https://doi.org/10.1007/s00401-016-1545-1

35. Suh CH, Kim HS, Paik W, et al. False-Positive Measurement at 2-Hydroxyglutarate MR Spectroscopy in Isocitrate Dehydrogenase Wild-Type Glioblastoma: A Multifactorial Analysis. Radiology. 2019; 291(3):752–762. DOI: 10.1148/radiol.2019182200.

36. Byrnes TJ, Barrick TR, Bell BA, et al. Diffusion tensor imaging discriminates between glioblastoma and cerebral metastases in vivo. NMR Biomed. 2011 Jan;24(1):54–60. DOI: 10.1002/nbm.1555.

37. Jensen JH, Helpern JA, Ramani A, et al. Diffusional kurtosis imaging: the quantification of nongaussian water diffusion by means of magnetic resonance imaging. Magn Reson Med. 2005 Jun;53(6):1432–40. DOI: 10.1002/mrm.20508.

38. Steven AJ, Zhuo J, Melhem ER. Diffusion kurtosis imaging: an emerging technique for evaluating the microstructural environment of the brain. AJR AmJ Roentgenol. 2014 Jan;202(1):W26–33. DOI: 10.2214/AJR.13.11365.

39. Hui ES, Cheung MM, Qi L, Wu EX. Towards better MR characterization of neural tissues using directional diffusion kurtosis analysis. Neuroimage. 2008 Aug 1;42(1):122–34. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2008.04.237.

40. Helpern JA, Adisetiyo V, Falangola MF, et al. Preliminary evidence of altered gray and white matter microstructural development in the frontal lobeof adolescents with attention-deficit hyperactivity disorder: a diffusional kurtosis imaging study. J MagnReson Imaging. 2011 Jan;33(1):17–23. DOI: 10.1002/jmri.22397.

41. Захарова Н.Е., Потапов А.А., Пронин И.Н. и др. Изменения параметров диффузионно-куртозисной МРТ у пациентов с диффузным аксональным повреждением. Журнал «Вопросы нейрохирургии им. Н. Н. Бурденко». 2019;83(3):5–16. DOI:10.17116/neiro2019830315.

42. Raab P, Hattingen E, Franz K, et al. Cerebralgliomas: diffusional kurtosis imaging analysisof microstructural differences. Radiology. 2010Mar;254(3):876–81. DOI: 10.1148/radiol.09090819.

43. Гаранина Н.В., Долгушин М.Б., Лаптева М.Г. и др. Особенности применения диффузионно-куртозисной МРТ в дифференциальной диагностике глиальных опухолей головного мозга и солитарных метастазов. Онкологический журнал: лучевая диагностика, лучевая терапия. 2023;6(1):26–40. DOI: 10.37174/2587-7593-2023-6-1-26-40.

44. Маслов Н.Е., Труфанов Г.Е., Ефимцев А.Ю. Некоторые аспекты радиомики и радиогеномики глиобластом: что лежит за пределами изображения? // Трансляционная медицина. 2022. Т. 9. № 2. С. 70–80.