Выход
Вход/Login
 
E-mail
Пароль/Password
Забыли пароль?
Введите E-mail и жмите тут. Пароль будет выслан на указанный адрес
Войти (LogIn)

 

Если вы первый раз здесь, то зарегистрируйтесь

Регистрация/Sign Up
Полное имя (Ф И О)/Full name
E-mail
Повторите E-mail
Телефон/Phone
Зарегистрироваться,
на ваш E-mail будет выслан временный пароль

Нажимая кнопку Зарегистрироваться, вы соглашаетесь с Правилами сайта и Политикой Конфиденциальности http://vidar.ru/rules.asp

 

Медицинская литература. Новинки


 

 

 

 

 

 
вce журналы << Медицинская визуализация << 2023 год << №2 <<
стр.85
отметить
статью

Перфузионная компьютерная томография в диагностике заболеваний почек (обзор литературы)

Ломоносова Е. В., Гольбиц А. Б., Рубцова Н. А., Алексеев Б. Я., Каприн А. Д.
Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf
Ломоносова Е. В. - Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ “НМИЦ радиологии” Минздрава России, elena_kryaneva@mail.ru,
Гольбиц А. Б. - Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ “НМИЦ радиологии” Минздрава России, a_golbits@mail.ru,
Рубцова Н. А. - Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ “НМИЦ радиологии” Минздрава России, rna17@yandex.ru,
Алексеев Б. Я. - Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ “НМИЦ радиологии” Минздрава России; ФГБОУ ВО “Российский биотехнологический университет”, byalekseev@mail.ru,
Каприн А. Д. - Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ “НМИЦ радиологии” Минздрава России; ФГАОУ ВО “Российский университет дружбы народов” Минобрнауки России, kaprin@mail.ru,

Цель исследования: провести анализ литературных данных по использованию КТ-перфузии при заболеваниях почек и оценить дальнейшие перспективы применения методики в клинической практике.Материал и методы. В электронных базах данных (PubMed, E-library, Web of Science, Google Scholar) был проведен поиск опубликованных исследований, оценивающих возможности применения КТ-перфузии при заболеваниях почек как неопластического, так и неопухолевого характера. В статье проанализированы результаты 40 наиболее релевантных работ российских и зарубежных исследователей, посвященных этой тематике.Результаты. Согласно анализу полученных данных, перфузионная КТ является эффективным диагностическим инструментом в онкологии: методика позволяет неинвазивно оценить характер новообразования, в том числе дифференцировать доброкачественные узлы (ангиомиолипому с низким содержанием жира и онкоцитому) от рака почки, установить гистологический вариант почечно-клеточного рака и степень злокачественности опухоли по Fuhrman, охарактеризовать эффективность аблативных методик и системного лечения рака почки. Базируясь на корреляции данных КТ-перфузии почек и результатов различных методов определения функции органа, доказана возможность применения перфузионной КТ в качестве одного из прогностических факторов для определения тактики лечения больных с обструктивными уропатиями, аортомезентериальной компрессией, а также показан потенциал использования методики в трансплантологии как у пациентов после проведенной операции, так и при обследовании доноров.Заключение. Несмотря на то что роль КТ-перфузии почек в различных областях урологии и нефрологии достаточно изучена, некоторые важные аспекты вероятного применения этой методики остаются недооцененными. С учетом высоких показателей заболеваемости и значимого процента локализованных форм опухолей изучение роли КТ-перфузии в планировании и оценке результатов органосохраняющего лечения рака почки может открыть новые перспективы в оптимизации хирургической тактики.

Ключевые слова:
перфузионная компьютерная томография, опухоль почки, резекция почки, сосудистые заболевания почек, обструктивная уропатия, количественная оценка функции почки, perfusion computed tomography, renal tumor, partial nephrectomy, vascular renal diseases, obstructive uropathy, estimated renal function

Литература:
1.Axel L. Cerebral blood flow determination by rapid-sequence computed tomography: theoretical analysis. Radiology. 1980; 137 (3): 679–686. http://doi.org/10.1148/radiology.137.3.7003648
2.Koh T., Tan C., Cheong L. et al. Cerebral perfusion mapping using a robust and efficient method for deconvolution analysis of dynamic contrast-enhanced images. Neuroimage. 2006; 32 (2): 643–653. http://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2006.03.042
3.Schaefer P., Roccatagliata L., Ledezma C. et al. First-pass quantitative CT perfusion identifies thresholds for salvageable penumbra in acute stroke patients treated with intra-arterial therapy. Am. J. Neuroradiol. 2006; 27 (1): 20–25. PMID: 16418350
4.d'Esterre C., Roversi G., Padroni M. et al. CT perfusion cerebral blood volume does not always predict infarct core in acute ischemic stroke. Neurol. Sci. 2015; 36 (10): 1777–1783. http://doi.org/10.1007/s10072-015-2244-8
5.Murphy B., Fox A., Lee D. et al. Identification of penumbra and infarct in acute ischemic stroke using computed tomography perfusion-derived blood flow and blood volume measurements. Stroke. 2006; 37 (7): 1771–1777. http://doi.org/10.1161/01.STR.0000227243.96808.53
6.Alves J., Carneiro A., Xavier J. Reliability of CT perfusion in the evaluation of the ischaemic penumbra. Neuroradiol. J. 2014; 27 (1): 91–95. http://doi.org/10.15274/NRJ-2014-10010
7.Konig M., Banach-Planchamp R., Kraus M. et al. CT perfusion imaging in acute ischemic cerebral infarct: comparison of cerebral perfusion maps and conventional CT findings. Rofo. 2000; 172 (3): 219–226. German. http://doi.org/10.1055/s-2000-120. PMID: 10778451
8.Koenig M., Kraus M., Theek C. et al. Quantitative assessment of the ischemic brain by means of perfusion-related parameters derived from perfusion CT. Stroke. 2001; 32 (2): 431–437. http://doi.org/10.1161/01.str.32.2.431
9.Miles K., Hayball., Dixon A. Colour perfusion imaging: a new application of computed tomography. Lancet. 1991; 337 (8742): 643–645. http://doi.org/10.1016/0140-6736(91)92455-b
10.Kambadakone A., Sahani D. Body perfusion CT: technique, clinical applications, and advances. Radiol. Clin. N. Am. 2009; 47 (1): 161–178. http://doi.org/10.1016/j.rcl.2008.11.003.
11.Petralia G., Bonello L., Viotti S. et al. CT perfusion in oncology: how to do it. Cancer Imaging. 2010; 10 (1): 8–19. http://doi.org/10.1102/1470-7330.2010.0001
12.Garcia-Figueiras R., Goh V., Padhani A. et al. CT perfusion in oncologic imaging: a useful tool? Am. J. Roentgenol. 2013; 200 (1): 8–19. http://doi.org/10.2214/AJR.11.8476
13.Sitartchouk I., Roberts H., Pereira A. et al. Computed tomography perfusion using first pass methods for lung nodule characterization. Invest. Radiol. 2008; 43: 349–358. http://doi.org/10.1097/RLI.0b013e3181690148
14.Sahani D., Holalkere N., Mueller P. et al. Advanced hepatocellular carcinoma: CT perfusion of liver and tumor tissue-initial experience. Radiology. 2007; 243: 736–743. http://doi.org/10.1148/radiol.2433052020
15.Rumboldt Z., Al-Okaili R., Deveikis J. Perfusion CT for head and neck tumors: pilot study. Am. J. Neuroradiol. 2005; 26: 1178–1785. PMID: 15891181
16.Li Y., Yang Z., Chen T., Chen H. et al. Peripheral lung carcinoma: correlation of angiogenesis and first-pass perfusion parameters of 64-detector row CT. Lung Cancer. 2008; 61: 44–53. http://doi.org/10.1016/j.lungcan.2007.10.021.
17.d’Assignies G., Couvelard A., Bahrami S. et al. Pancreatic endocrine tumors: tumor blood flow assessed with perfusion CT reflects angiogenesis and correlates with prognostic factors. Radiology. 2008; 250: 407_16. http://doi.org/10.1148/radiol.2501080291.
18.Feng S., Sun C., Li Z. et al. Evaluation of microvessel density and vascular endothelial growth factor in colorectal carcinoma with 64-multidetector-row CT perfusion imaging. Zhonghua Wei Chang Wai Ke Za Zhi. 2008; 11: 537–541. PMID: 19031129
19.Grenier N., Cornelis F., Le Bras Y. et al. Perfusion imaging in renal diseases. Diagn. Interv. Imaging. 2013; 94 (12): 1313–1322. http://doi.org/10.1016/j.diii.2013.08.018
20.Das C., Thingujam U., Panda A. et al. Perfusion computed tomography in renal cell carcinoma. Wld J. Radiol. 2015; 7 (7): 170–179. http://doi.org/10.4329/wjr.v7.i7.170
21.Prezzi D., Khan A., Goh V. Perfusion CT imaging of treatment response in oncology. Eur. J. Radiol. 2015; 84 (12): 2380–2385. http://doi.org/10.1016/j.ejrad.2015.03.022
22.El-Diasty M., Gaballa G., Gad H. et al. Evaluation of CT perfusion parameters for assessment of split renal function in healthy donors. Egypt. J. Radiol. Nuclear Med. 2016; 47 (4): 1681–1688. http://doi.org/10.1016/j.ejrnm.2016.07.017
23.Cai X.-R., Zhou Q.C., Yu J. et al. Assessment of renal function in patients with unilateral ureteral obstruction using whole-organ perfusion imaging with 320-detector row computed tomography. PLoS One. 2015; 10 (4): e0122454. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0122454
24.Yilmaz O., Ovali G., Genc A. et al. Perfusion computed tomography could be a new tool for single-session imaging of ureteric obstructive pathology: an experimental study in rats. J. Pediatr. Surg. 2009; 44 (10): 1977–1983. http://doi.org/10.1016/j.jpedsurg.2009.01.072
25.Grenier N., Merville P., Combe C. Radiologic imaging of the renal parenchyma structure and function. Nat. Rev. Nephrol. 2016; 12 (6): 348–359. http://doi.org/10.1038/nrneph.2016.44
26.Helck A., Wessely M., Notohamiprodjo M. et al. CT perfusion technique for assessment of early kidney allograft dysfunction: preliminary results. Eur. Radiol. 2013; 23 (9): 2475–2481. http://doi.org/10.1007/s00330-013-2862-6
27.Deniffel D., Boutelir T., Labani A. et al. Computed tomography perfusion measurements in renal lesions obtained by bayesian estimation, advanced singular-value decomposition deconvolution, maximum slope and Patlak models. Invest. Radiol. 2018; 53 (8): 477–485. http://doi.org/10.1097/RLI.0000000000000477
28.Chen Y., Zhang J., Dai J. et al. Angiogenesis of renal cell carcinoma: perfusion CT findings. Abdom. Imaging. 2010; 35 (5): 622–628. http://doi.org/10.1007/s00261-009-9565-0
29.Chen C., Liu Q., Hao Q. et al. Study of 320-slice dynamic volume CT perfusion in different pathologic types of kidney tumor: preliminary results. PLoS One. 2014; 9 (1): e85522. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0085522
30.Chen C., Kang Q., Xu B. et al. Fat poor angiomyolipoma differentiation from renal cell carcinoma at 320-slice dynamic volume CT perfusion. Abdom. Radiol. (NY). 2018; 43 (5): 1223–1230. http://doi.org/10.1007/s00261-017-1286-1
31.Mazzei F., Mazzei M., Cioffi Squitieri N. et al. CT perfusion in the characterisation of renal lesions: an added value to multiphasic CT. Biomed. Res. Int. 2014; 2014: 135013. http://doi.org/10.1155/2014/135013
32.Reiner C., Goetti R., Eberli D. et al. CT perfusion of renal cell carcinoma: impact of volume coverage on quantitative analysis. Invest. Radiol. 2012; 47 (1): 33–40. http://doi.org/10.1097/RLI.0b013e31822598c3
33.Reiner C., Roessle M., Thiesler T. et al. Computed tomography perfusion imaging of renal cell carcinoma: systematic comparison with histopathological angiogenic and prognostic markers. Invest. Radiol. 2013; 48 (4): 183–191. http://doi.org/10.1097/RLI.0b013e31827c63a3
34.Rosenbaum C., Wach S., Kunath F. et al. Dynamic tissue perfusion measurement: a new tool for characterizing renal perfusion in renal cell carcinoma patients. Urol. Int. 2013; 90 (1): 87–94. http://doi.org/10.1159/000341262
35.Рубцова Н.А., Гольбиц А.Б., Крянева Е.В. и др. Роль КТ-перфузии в диагностике солидных опухолей почек. Лучевая диагностика и терапия. 2021; 2 (12): 70–78. http://doi.org/10.22328/2079-5343-2021-12-2-70-78
36.Chen C., Kang Q., Wei Q. et al. Correlation between CT perfusion parameters and Fuhrman grade in pTlb renal cell carcinoma. Abdom. Radiol (NY). 2017; 42 (5): 1464–1471. http://doi.org/10.1007/s00261-016-1009-z.
37.Chen C., Kang Q., Xu B. et al. Differentiation of low- and high-grade clear cell renal cell carcinoma: Tumor size versus CT perfusion parameters. Clin. Imaging. 2017; 46: 14–19. http://doi.org/10.1016/j.clinimag.2017.06.010
38.Shu J., Tang Y., Cui J. et al. Clear cell renal cell carcinoma: CT-based radiomics features for the prediction of Fuhrman grade. Eur. J. Radiol. 2018; 109: 8–12. http://doi.org/10.1016/j.ejrad.2018.10.005
39.Drljevic-Nielsen A., Rasmussen F., Mains J. et al. Baseline blood volume identified by dynamic contrast-enhanced computed tomography as a new independent prognostic factor in metastatic renal cell carcinoma. Transl. Oncol. 2020; 13 (10): 100829. http://doi.org/10.1016/j.tranon.2020.100829
40.Mains J., Donskov F, Pedersen E. et al. Dynamic Contrast-Enhanced Computed Tomography-Derived Blood Volume and Blood Flow Correlate With Patient Outcome in Metastatic Renal Cell Carcinoma. Invest. Radiol. 2017; 52 (2): 103–110. http://doi.org/10.1097/RLI.0000000000000315
41.Mains J., Donskov F., Pedersen E. et al. Use of patient outcome endpoints to identify the best functional CT imaging parameters in metastatic renal cell carcinoma patients. Br. J. Radiol. 2018; 91 (1082): 20160795. http://doi.org/10.1259/bjr.20160795
42.Fan A., Sundaram V., Kino A. et al. Early Changes in CT Perfusion Parameters: Primary Renal Carcinoma Versus Metastases After Treatment with Targeted Therapy. Cancers (Basel). 2019; 11 (5): 608. http://doi.org/10.3390/cancers11050608
43.Vehabovic-Delic A., Balic M., Rossmann C. et al. Volume Computed Tomography Perfusion Imaging: Evaluation of the Significance in Oncologic Follow-up of Metastasizing Renal Cell Carcinoma in the Early Period of Targeted Therapy – Preliminary Results. J. Comput. Assist. Tomogr. 2019; 43 (3): 493–498. http://doi.org/10.1097/RCT.0000000000000848
44.Fournier L., Oudard S., Thiam R. et al. Metastatic renal carcinoma: evaluation of antiangiogenic therapy with dynamic contrast-enhanced CT. Radiology. 2010; 256 (2): 511–518. http://doi.org/10.1148/radiol.10091362
45.Hudson J., Bailey C., Atri M. et al. The prognostic and predictive value of vascular response parameters measured by dynamic contrast-enhanced-CT, -MRI and -US in patients with metastatic renal cell carcinoma receiving sunitinib. Eur. Radiol. 2018; 28 (6): 2281–2290. http://doi.org/10.1007/s00330-017-5220-2
46.Nielsen T., Ostraat O., Graumann O. et al. Computed Tomography Perfusion, Magnetic Resonance Imaging, and Histopathological Findings After Laparoscopic Renal Cryoablation: An In Vivo Pig Model. Technol. Cancer Res. Treat. 2017; 16 (4): 406–413. http://doi.org/10.1177/1533034616657251
47.Squillaci E., Manenti G., Ciccio C. et al. Perfusion-CT monitoring of cryo-ablated renal cells tumors. J. Exp. Clin. Cancer Res. 2009; 28 (1): 138. http://doi.org/10.1186/1756-9966-28-138
48.Александрова К.А., Серова Н.С., Руденко В.И. и др. Возможности КТ-перфузии в оценке почечного кровотока у пациентов с мочекаменной болезнью. Российский электронный журнал лучевой диагностики. 2019; 9 (1): 108–117. http://doi.org/10.21569/22227415201991108117
49.Александрова К.А., Серова Н.С., Руденко В.И. и др. Клиническое значение КТ-перфузии у пациентов с камнями мочеточника. Урология. 2019; 5: 38–43. http://doi.org/10.18565/urology.2019.5.38-43
50.Александрова К.А., Серова Н.С., Руденко В.И. и др. Оценка перфузии почек у больных мочекаменной болезнью с помощью методов лучевой диагностики. Российский электронный журнал лучевой диагностики. 2018; 8 (4) 208–219. http://doi.org/10.21569/2222-7415-2018-8-4-208-219
51.Zhang Z., Cen C., Qian K. et al. Assessment of the embolization effect of temperature-sensitive p(N-isopropylacrylamide-co-butyl methylacrylate) nanogels in the rabbit renal artery by CT perfusion and confirmed by macroscopic examination. Sci. Rep. 2021; 11 (1): 4826. http://doi.org/10.1038/s41598-021-84372-w
52.Zhong J., Yuan J., Chong V. et al. The clinical application of one-stop examination with 640-slice volume CT for Nutcracker syndrome. PLoS One. 2013; 8 (9): e74365. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0074365
53.Liu D., Liu J., Wen Z. et al. 320-row CT renal perfusion imaging in patients with aortic dissection: A preliminary study. PLoS One. 2017; 12 (2): e0171235. http://doi.org/10.1371/journal.pone.0171235
54.Al-Said J., Kamel O. Changes in renal cortical and medullary perfusion in a patient with renal vein thrombosis. Saudi J. Kidney Dis. Transpl. 2010; 21 (1): 123–127. PMID: 20061706.
55.Braunagel M., Helck A., Wagner A. et al. Dynamic Contrast-Enhanced Computed Tomography: A New Diagnostic Tool to Assess Renal Perfusion After Ischemia-Reperfusion Injury in Mice: Correlation of Perfusion Deficit to Histopathologic Damage. Invest. Radiol. 2016; 51 (5): 316–322. http://doi.org/10.1097/RLI.0000000000000245
56.Miles K., Griffiths M. Perfusion CT: a worthwhile enhancement? Br. J. Radiol. 2003; 76 (904): 220–231. http://doi.org/10.1259/bjr/13564625
57.Miles K. Perfusion CT for the assessment of tumour vascularity: which protocol? Br. J. Radiol. 2003; 76 Spec No 1: S36–42. http://doi.org/10.1259/bjr/18486642
58.Гольбиц А.Б., Рубцова Н.А., Крянева Е.В. и др. КТперфузия почек в онкологии: учебно-методическое пособие. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ “НМИЦ радиологии” Минздрава России. 2020. 28 с.
59.Jeong S., Park S., Chang I., Shin J. et al. Estimation of renal function using kidney dynamic contrast material-enhanced CT perfusion: accuracy and feasibility. Abdom. Radiol. (NY). 2021; 46 (5): 2045–2051. http://doi.org/10.1007/s00261-020-02826-7.

Application of perfusion computed tomography in renal diseases (review of literature)

Lomonosova E. V., Golbits A. B., Rubtsova N. A., Alekseev B. Y., Kaprin A. D.

Purpose. To analyze the literature data on the use of CT perfusion in kidney diseases and to assess the future prospects of using the technique in clinical practice.Materials and methods. In electronic databases (PubMed, E-library, Web of Science, Google Scholar), a search was conducted for published studies evaluating the possibilities of using CT perfusion in both neoplastic and non-neoplastic kidney diseases. The article analyzes the results of 40 most relevant works of Russian and foreign researchers devoted to this topic.Results. According to the analysis of the data obtained, perfusion CT is an effective diagnostic tool in oncology: the technique allows noninvasively assessing the nature of the tumour, including differentiating benign nodes (fat-poor angiomyolipoma and oncocytoma) from renal cell carcinoma; to establish the histological variant of renal cell carcinoma and Fuhrman grade, to characterize the effectiveness of ablative techniques and systemic treatment of renal cell carcinoma. Based on the correlation of CT kidney perfusion data and the results of various methods for determining organ function, the possibility of using perfusion CT as one of the prognostic factors for determining the tactics of treatment of patients with obstructive uropathies, aortomesenteric compression, and also shows the potential of using the technique in transplantology both in patients after surgery and during the examination of donors.Conclusions. Despite the fact that the role of CT kidney perfusion in various fields of urology and nephrology has been sufficiently studied, some important aspects of the likely application of this technique remain underestimated. Taking into account the high incidence rates and a significant percentage of localized forms of tumors, the study of the role of CT perfusion in planning and evaluating the results of nephron-sparing treatment of renal cell carcinoma may open up new prospects in optimizing surgical tactics.

Keywords:
перфузионная компьютерная томография, опухоль почки, резекция почки, сосудистые заболевания почек, обструктивная уропатия, количественная оценка функции почки, perfusion computed tomography, renal tumor, partial nephrectomy, vascular renal diseases, obstructive uropathy, estimated renal function

Новости   Магазин   Журналы   Контакты   Правила   Доставка   О компании  
ООО Издательский дом ВИДАР-М, 2024