Медицинская литература. Новинки

 

 

 

 

 

 

Роль и возможности автоматизированного ультразвукового сканирования в скрининге рака молочной железы у женщин с высокой плотностью тканей молочных желез

Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf

Целью исследования стало повышение эффективности диагностики образований молочных желез на плотном фоне. В исследовании участвовало 399 женщин с плотным рентгенологическим фоном (ACRC, DBI- RADS 2015) в возрасте от 20 до 83 лет (средний возраст 43,65 года). Женщинам были проведены стандартная цифровая рентгеновская маммография (МГ) в двух проекциях, ручное ультразвуковое исследование (УЗИ) и автоматизированное ультразвуковое сканирование (АУС) молочных желез в трех проекциях. Оценка производилась в группах МГ, МГ+АУС, МГ+УЗИ. Установлено, что добавление АУС к МГ в базовом алгоритме исследования повышает эффективность диагностики узловых образований: повышение чувствительности на 22,9% (МГ - 75,9%, МГ+АУС - 98,8%), снижение специфичности на 6,95% (МГ - 86,7%, МГ+АУС - 79,75%), добавленная ценность составляет 10,6%. Добавленная ценность АУС и УЗИ равны, однако АУС позволяет стандартизировать, хранить и передавать полученные данные с возможностью второго чтения, а также позволяет сократить время интерпретации исследования в 2 раза по сравнению с УЗИ. Таким образом, АУС молочных желез может быть использовано в качестве дополнительного метода скрининга для женщин с плотным рентгенологическим фоном или как основной метод массового обследования для женщин молодого возраста.

Ключевые слова:
ультразвуковое исследование молочных желез, рак молочной железы, скрининг, автоматизированное ультразвуковое сканирование молочных желез, плотная молочная железа, ых желез, плотная молочная железа, ых желез, плотная молочная железа, breast ultrasound, breast cancer, screening, automated breast ultrasound system, breast density

Литература:
1.Каприн А.Д., Старинский В.В., Петрова Г.В. Состояние онкологичнской помощи населению России в 2017 году. М.: ФГБУ “МНИОИ им. П.А. Герцена Минздрава России”. 2018.
2.Lander M.R., Tabar L. Automated 3-D Breast Ultrasound as a Promising Adjunctive Screening Tool for Examining Dense Breast Tissue. Semin. Roentgenol. 2011; 46 (4): 302-308. DOI: 10.1053/j.ro.2011.06.003.
3.Рожкова Н.И., Боженко В.К. Современные технологии скрининга рака молочной железы. Вопросы онкологии. 2009; 55 (4): 495-500.
4.Vourtsis A., Kachulis A. The performance of 3D ABUS versus HHUS in the visualisation and BI-RADS characterisation of breast lesions in a large cohort of 1,886 women. Eur. Radiol. 2018; 28 (2): 592-601. DOI: 10.1007/s00330-017-5011-9.
5.Tabar L., Dean P.B. Mammographic parenchymal patterns. Risk indicator for breast cancer? JAMA. 1982; 247 (9): 185-189.
6.Boyd N.F., Guo H., Martin L.J., Sun L., Stone J., Fishell E., Jong R.A., Hislop G., Chiarelli A., Minkin S., Yaffe M.J.. Mammographic density and the risk and detection of breast cancer. N. Engl. J. Med. 2007; 356 (3): 227-236. DOI: 10.1056/NEJMoa062790.
7.Harvey J.A., Bovbjerg V.E. Quantitative assessment of mammographic breast density: Relationship with breast cancer risk. Radiology. 2004; 230 (5): 29-41. DOI: 10.1148/radiol.2301020870.
8.McCormack V.A., dos Santos Silva I. Breast density and parenchymal patterns as markers of breast cancer risk: A meta-analysis. Cancer Epidemiol.Biomarkers Prev. 2006; 15 (6): 1159-1169. DOI: 10.1158/1055-9965.EPI-06-0034.
9.Ursin G., Ma H.,Wu A.H., Bernstein L., Salane M., Parisky Y.R., Astrahan M., Siozon C.C., Pike M.C. Mammographic density and breast cancer in three ethnic groups. Cancer Epidemiol. Biomarkers Prev. 2003; 12 (10): 332-338.
10.Vacek P.M., Geller B.M. A prospective study of breast cancer risk using routine mammographic breast density measurements. Cancer Epidemiol. Biomarkers Prev. 2004; 13 (11): 715-722.
11.Byrne C., Schairer C., Wolfe J., Parekh N., Salane M., Brinton L.A., Hoover R., Haile R. Mammographic features and breast cancer risk: Effects with time, age, and menopause status. J. Natl. Cancer Inst. 1995; 87 (4): 1622-1629.
12.Boyd N.F., Byng J.W., Jong R.A., Fishell E.K., Little L.E., Miller A.B., Lockwood G.A., Tritchler D.L., Yaffe M.J. Quantitative classification of mammographic densities and breast cancer risk: Results from the Canadian National Breast Screening Study. J. Natl. Cancer Inst. 1995; 87 (2): 670-675.
13.Hooley R.J., Greenberg K.L., Stackhouse R.M., Geisel J.L., Butler R.S., Philpotts L.E. Screening US in patients with mammographically dense breasts: initial experience with Connecticut Public Act 09-41. Radiology. 2012; 265 (1): 59-69. DOI: 10.1148/radiol.12120621.
14.Sim L.S., Hendriks L.S., Fook-Chong S.M. Breast ultrasound in women with familial risk of breast cancer. Ann. Acad. Med. Singaporе. 2004; 33 (5): 600-606.
15.Kolb T.M., Lichy J., Newhouse J.H. Comparison of the performance of screening mammography, physical examination, and breast US and evaluation of factors that influence them: An analysis of 27,825 patient evaluations. Radiology. 2002; 225 (1): 165-175. DOI: 10.1148/radiol.2251011667.
16.Berg W.A., Blume J.D., Cormack J.B., Mendelson E.B., Lehrer D., Bohm-Velez M., Pisano E.D., Jong R.A., Evans W.P., Morton M.J., Mahoney M.C., Larsen L.H., Barr R.G., Farria D.M., Marques H.S., Boparai K.; ACRIN 6666 Investigators. Combined screening with ultrasound and mammography vs mammography alone in women at elevated risk of breast cancer. JAMA. 2008; 299 (18): 2151-2163. DOI: 10.1001/jama.299.18.2151.
17.Гажонова В.Е., Ефремова М.П., Дорохова Е.А. Современные методы неинвазивной лучевой диагностики рака молочной железы. Русский медицинский журнал. 2016; 5: 321-324.
18.Гажонова В.Е., Ефремова М.П., Бачурина Е.М., Хлюстина Е.М., Поткин С.Б. Возможности сонотомографии (автоматического объемного сканирования молочных желез) в оценке железистого типа строения молочных желез как фактора риска возникновения рака молочной железы. Вестник рентгенологии и радиологии. 2015; 5: 5-10. DOI: 10.20862/0042-4676-2015-0-5-32-41.
19.Brem R.F., Tabar L., Duffy S.W., Inciardi M.F., Guingrich J.A.,Hashimoto B.E., Lander M.R., Lapidus R.L., Peterson M.K., Rapelyea J.A., Roux S., Schilling K.J., Shah B.A., Torrente J., Wynn R.T., Miller D.P. Assessing improvementin detection of breast cancer withthree-dimensional automated breast US in women with dense breast tissue: the SomoInsight Study. Radiology. 2015; 274 (3): 663-673. DOI: 10.1148/radiol.14132832.
20.Jiang W.W., Cheng L., Li A.H., Zheng Y.P. A novelbreast ultrasound system for providing coronal images: systems development and feasibility study. Ultrasonic. 2015; 56: 427-434. DOI: 10.1016/j.ultras.2014.09.009.
21.Giger M.L., Inciardi M.F., Edwards A., Papaioannou J., Drukker K., Jiang Y., Brem R., Brown J.B.. Automated Breast Ultrasound in Breast Cancer Screening of Women With Dense Breasts: Reader Study of Mammography-Negative and Mammography-Positive Cancers. AJR. 2016; 206 (6): 1341-1350. DOI: 10.2214/AJR.15.15367.
22.Guiliano V., Guiliano C. Using automated breast sonography as part of a multimodality approach to dense breast screening. J. Diag. Med. Sonography. 2012; 28: 159-165. DOI: 10.1177/8756479312447993.
23.Wilczek B., Wilczek H.E., Rasouliya L., Leifland K. Adding 3D automated breast ultrasound to mammography screening in women with heterogeneously and extremely dense breasts: Report from a hospital-based, highvolume, single-center breast cancer screening program. Eur. J. Radiol. 2016; 85 (9): 1554-1563. DOI: 10.1016/j.ejrad.2016.06.004.
24.Drukker K., Horsch K.J., Pesce L.L., Giger M.L. Interreader Scoring Variability in an Observer Study Using Dual-Modality Imaging for Breast Cancer Detection in Women with Dense Breasts. Acad. Radiol. 2013; 20 (7): 847-853. DOI: 10.1016/j.acra.2013.02.007.
25.Lin X., Wang J., Han F., Fu J., Li A. Analysis of eighty-one cases with breast lesions using automated breast volume scanner and comparison with handheld ultrasound. Eur. J. Radiol. 2012; 81 (5): 873-878. DOI: 10.1016/j.ejrad.2011.02.038.
26.Wang H.Y., Jiang Y.X., Zhu Q.L., Zhang J., Dai Q., Liu H., Lai X.J., Sun Q.Differentiation of benignand malignant breast lesions: a comparison between automatically generated breast volume scans and handheld ultrasound examinations. Eur. J. Radiol. 2012; 81 (11): 3190-3200. DOI: 10.1016/j.ejrad.2012.01.034.
27.Choi E.J., Choi H., Park E.H., Song J.S., Youk J.H. Evaluation of an automated breast volume scanner according to the fifth edition of BI-RADS for breast ultrasound compared with hand-held ultrasound. Eur. J. Radiol. 2018; 99: 138-145. DOI: 10.1016/j.ejrad.2018.01.002.

The role and possibilities of automated breast ultrasound in breast cancer screening in women with high density breast tissue

The aim of our study was to improve the diagnosis of breast nodules on a high dense breast tissue. The study involved 280 women with high dense breast tissue (ACR C,D BI-RADS 2015) aged 26 to 83 years (mean age 47.5 years), all women underwent standard digital mammography in two projections and automated breast ultrasound scanning in three projections. The addition of ABUS to mammography in the basic algorithm of the study increases the effectiveness of the diagnosis of nodules: increased sensitivity by 22.9% (MG - 75.9%, MG+ABUS - 98.8%), reduced specificity by 6.95% (MG - 86.7%, MG+ABUS - 79.75%), the added value is 11.25%. The added value of ABUS and HHUS are equal, but the ABUS allows to standardize, store and transmit the data with the possibility of a second reading, as well as to reduce the time of interpretation of the study twice in comparison with HHUS. Thus, ABUS can be used as an additional screening method for women with high dense breast or as the main method of mass examination for young women.

Keywords:
ультразвуковое исследование молочных желез, рак молочной железы, скрининг, автоматизированное ультразвуковое сканирование молочных желез, плотная молочная железа, ых желез, плотная молочная железа, ых желез, плотная молочная железа, breast ultrasound, breast cancer, screening, automated breast ultrasound system, breast density