Будущие горизонты ультразвуковой диагностики рака молочной железы

Рак молочной железы остается серьезной проблемой здравоохранения, ежегодно вызывая более 600 000 смертей. Раннее выявление, особенно посредством скрининга , имеет решающее значение для смягчения его последствий. В настоящее время золотым стандартом выявления рака молочной железы является ежегодная скрининговая маммография, начиная с 40 лет. Было показано, что ежегодный маммографический скрининг снижает смертность от рака молочной железы и выявляет рак на более ранних стадиях. и более излечимые стадии. Хотя маммография сыграла важную роль в раннем лечении рака молочной железы, она имеет известные ограничения, особенно в отношении плотной фиброзно-железистой ткани молочной железы(2). В последние годы наблюдался всплеск инновационных технологий, направленных на преодоление ограничений, присущих традиционному скринингу. подходы. Эти достижения обещают повысить точность и своевременность выявления рака в будущем.

Маммографический скрининг предназначен для выявления структурных изменений паренхимы молочной железы, вызванных раком с течением времени. Для этого требуется сжатие груди, что может оказаться затруднительным для многих пациентов, и небольшая доза радиации. Передовые методы визуализации, такие как компьютерная томография молочной железы с коническим лучом, маммография с контрастным усилением (CEM), сокращенная магнитно-резонансная томография молочной железы (AB-MRI) и ультразвуковая томография (UT), направлены на устранение ограничений рака молочной железы путем удаления необходимость компрессии, избегая ионизирующего излучения или позволяя проводить функциональную визуализацию ткани молочной железы для лучшего выявления раннего и интервального рака молочной железы.

Быстрый рост и развитие искусственного интеллекта (ИИ) в радиологии особенно заметен при визуализации молочной железы, где он быстро внедряется в клинический рабочий процесс. Используя сложные алгоритмы, способные обучаться и адаптироваться, ИИ может помогать и дополнять рентгенологов при интерпретации маммограмм и других изображений молочной железы. Было показано, что это повышает точность и уменьшает ложноположительную визуализацию. ИИ также готов вывести на новый уровень персонализированной оценки риска рака молочной железы, позволяя более точно идентифицировать пациентов, которым могут быть полезны дополнительные методы скрининга.

Достижения в области технологий визуализации: маммография с контрастным усилением (CEM)

Маммография с контрастным усилением (CEM) основана на полноформатной цифровой маммографии за счет добавления инъекции контрастного вещества на основе йода, чтобы выделить области повышенной васкуляризации, часто связанные с ростом опухоли. После инъекции изображения вычитания генерируются посредством контрастной спектральной двухэнергетической маммографией, аналогично тому, как изображения вычитания постконтрастного изображения используются при МРТ молочной железы. Таким образом, использование контрастного вещества сочетает в себе разрешение ткани маммографии с функциональной визуализацией контрастного вещества, улучшая видимость подозрительных поражений.

По данным CEM, уровень чувствительности составляет 91–100%, что выгодно отличается от даже маммографии в сочетании со ультразвуком без контрастного усиления, хотя и не так высоко, как у МРТ молочной железы (97%). Недавние исследования показали, что CEM может быть сопоставим с МРТ как в обнаружении поражений, так и в оценке степени заболевания раком молочной железы. Более высокий уровень обнаружения CEM по сравнению со стандартной маммографией (включая цифровой томосинтез молочной железы) показывает дополнительную ценность физиологической визуализации.

Недостатком CEM является использование йодированного контраста , который вызывает более высокую частоту контрастных реакций, чем контраст для МРТ на основе гадолиния, и противопоказан при хронической болезни почек. Однако, поскольку CEM — это быстрое и относительно недорогое обследование, требующее той же площади, что и стандартное маммографическое устройство, это может повысить доступность функциональной визуализации молочной железы у женщин, которые нуждаются в дополнительном скрининге или обследовании, но не могут переносить или не могут получить доступ к МРТ молочной железы. Необходимы будущие исследования CEM, особенно по сравнению с сокращенной МРТ молочной железы.

Сокращенная магнитно-резонансная томография молочной железы (AB-MRI)

МРТ молочной железы в настоящее время рекомендуется для скрининга рака молочной железы у пациентов с промежуточным (> 15%) и высоким пожизненным риском рака молочной железы (> 20%). Сюда входят пациентки, являющиеся носителями генетических мутаций, о которых известно, что они подвержены повышенному риску рака молочной железы (BRCA1, BRCA2, CHEK2 и другие), женщины с сильным семейным анамнезом рака молочной железы в пременопаузе, а также пациенты с высоким пожизненным риском, определяемым по раку молочной железы. оценка риска. Также было показано, что МРТ молочной железы имеет высокий уровень выявления рака у женщин со средним риском рака молочной железы, хотя и с повышенной вероятностью ложноположительных результатов биопсии. Однако МРТ молочной железы в настоящее время недостаточно используется пациентами из-за сочетания стоимости, ограниченной доступности в некоторых регионах и неспособности переносить продолжительность обследования.

AB-MRI использует более короткое время визуализации для обнаружения рака молочной железы. Как и в случае с CEM, во время исследования пациенту внутривенно вводят контраст; в отличие от CEM, контраст основан на гадолинии, который с меньшей вероятностью вызовет контрастную реакцию. Время обследования составляет десять минут или меньше по сравнению с 20-30 минутами для стандартной МРТ молочной железы, которая лучше переносится, дешевле и позволяет большему количеству женщин пройти скрининг, чем традиционная МРТ.⁴

AB-МРТ позволяет сочетать информацию о динамическом усилении поражений молочной железы с трехмерной анатомией молочной железы, включая одновременную оценку подмышечных лимфатических узлов. По сравнению с обычной МРТ молочной железы не наблюдается значительного снижения эффективности AB-MRI по сравнению с полной диагностической МРТ ни по чувствительности, ни по специфичности.⁴ Недавние многоцентровые исследования, сравнивающие AB-MRI с цифровым томосинтезом молочной железы (DBT), показали, что AB-MRI выявляет больше раковых заболеваний, чем DBT, у женщин с плотной грудью и женщин с раком молочной железы в анамнезе, хотя их с большей вероятностью рекомендуют для краткосрочных последующих визуализирующих обследований.⁵ Также было показано, что AB-MRI эффективна для обследование пациентов с известным раком молочной железы.

Будущее использование конкретных методов МРТ, таких как сверхбыстрая визуализация или дополнительные продвинутые методы МРТ молочной железы, может еще больше улучшить специфичность и уменьшить количество ложноположительных биопсий. На данный момент AB-MRI  дает возможность большему количеству женщин с повышенным риском рака молочной железы получить доступ к дополнительному методу скрининга, который имеет самый высокий уровень выявления рака.

Конусно-лучевая компьютерная томография молочной железы (КЛКТ)

Конусно-лучевая компьютерная томография молочной железы (КЛКТ) — это попытка улучшить ограничения как маммографии, так и МРТ молочной железы. И маммография, и МРТ молочной железы требуют сжатия груди для получения точных изображений, что некоторым пациентам трудно переносить. МРТ молочной железы позволяет пациенту лежать на животе, но требует, чтобы руки располагались над головой пациента, что затруднительно для пациента, перенесшего операцию на плече или артрит. КЛКТ позволяет пациенту лежать на животе без компрессии для визуализации и обеспечивает трехмерные изображения с более высоким разрешением, чем МРТ молочной железы, включая визуализацию кальцификатов. Трехмерное разрешение позволяет улучшить разрешение плотной молочной железы по сравнению с цифровым томосинтезом молочной железы, с меньшим перекрытием тканей.

Исследования КЛКТ с контрастным усилением показали, что она имеет улучшенную чувствительность по сравнению с маммографией и приближается к чувствительности МРТ молочной железы. Текущие ограничения КЛКТ заключаются в том, что она требует йодсодержащего контраста с теми же недостатками, что и CEM. Хотя CEM легко устанавливается в кабинете маммографии, КЛКТ требует установки специального оборудования, которое, в отличие от МРТ, нельзя перепрофилировать для других исследований. Необходимы дальнейшие исследования КЛКТ, сравнивающие ее с другими методами, используемыми для дополнительного скрининга, особенно с CEM и AB-MRI.

Ультразвуковая томография (УТ)

Дополнительный ультразвуковой скрининг является наиболее распространенным методом дополнительного скрининга для женщин с повышенным риском рака молочной железы из-за его доступности, относительно низкой стоимости и простоты использования. Однако скрининговое ультразвуковое исследование имеет относительно низкий уровень дополнительного выявления рака и, когда оно выполняется радиологом или технологом, зависит от квалификации оператора. Недавно одобренная FDA ультразвуковая томография (УТ) улучшает стандартное ультразвуковое исследование молочной железы, позволяя получать томографические трехмерные изображения ткани молочной железы для улучшения обнаружения и характеристики поражений. Подобно КЛКТ и МРТ, пациент лежит на животе, и компрессия минимальна по сравнению с маммографией.

УТ не требует ионизирующего излучения или введения контраста. Однако, в отличие от CEM, КЛКТ и AB-MRI, это означает, что он оценивает только структуру ткани без физиологической информации от притока контрастного вещества, что ограничивает уровень выявления рака по сравнению с этими методами. Однако УТ демонстрирует потенциал в дополнительном скрининге рака молочной железы, оценке плотности молочной железы, объема опухоли и реакции опухоли на неоадъювантную терапию.

Персонализированная оценка рисков

Обновленные рекомендации Американского колледжа радиологии по скринингу риска рака молочной железы предполагают, что все женщины должны пройти оценку риска к 25 годам, чтобы определить, необходим ли более ранний или более интенсивный скрининг рака молочной железы. Это особенно рекомендуется чернокожим еврейским женщинам и женщинам-ашкенази, у которых с большей вероятностью диагностируют в более молодом возрасте и имеют более агрессивные типы рака молочной железы. Текущие модели оценки риска основаны на личном и семейном анамнезе рака молочной железы и являются популяционными; они используются для стратификации женщин с низким, средним и высоким риском развития рака молочной железы в течение жизни. Однако эти модели статичны и не учитывают изменения факторов риска с течением времени.

Персонализированный скрининг рака молочной железы быстро становится реальностью: проводятся многочисленные исследования, чтобы оценить, можно ли дополнительно изменить интервалы скрининга, поскольку пациенты более точно идентифицируются как группы высокого или низкого риска на основе дополнительной информации, включая генетику. Недавние исследования показали, что включение информации из текущей маммограммы или МРТ молочной железы пациента может дополнительно определить краткосрочный и среднесрочный риск развития рака молочной железы у пациента. Что еще более важно, эти модели риска на основе искусственного интеллекта не требуют подробного личного и семейного анамнеза. , по-видимому, более надежны для представителей разных этнических групп и могут быть проанализированы во время скринингового обследования груди вместо необходимости отдельного посещения офиса. В не столь отдаленном будущем эти модели риска, основанные на визуализации, можно будет объединить с тестами жидкой биопсии, чтобы обеспечить еще более точную оценку риска рака молочной железы.

Передовые рубежи искусственного интеллекта в визуализации молочной железы

Визуализация молочной железы остается на переднем крае клинического внедрения искусственного интеллекта в радиологии: существует более 22 клинических алгоритмов, одобренных FDA. Радиологи используют компьютерное обнаружение с 1990-х годов для интерпретации маммограмм. Однако в конечном итоге не было доказано, что эти программы обнаружения повышают уровень выявления рака. Новые достижения в области машинного обучения и компьютерного обнаружения искусственного интеллекта позволили использовать большие наборы данных, содержащие более миллиона маммограмм. Эти системы искусственного интеллекта могут обнаруживать рак со скоростью, сравнимой с таковой у опытных устройств визуализации молочной железы, при этом наилучшая производительность достигается за счет сочетания человека и считывающего устройства искусственного интеллекта, и в настоящее время они регулярно используются во многих клинических учреждениях.

Недавние крупные проспективные исследования подтвердили, что использование искусственного интеллекта в маммографии и цифровом томосинтезе молочной железы сравнимо или даже превосходит эффективность чтения человеком без значительного увеличения скорости запоминания.⁹ Однако эти исследования проводились в странах, где каждую маммограмму обычно читают два рентгенолога. . Хотя это, вероятно, применимо и к Соединенным Штатам, для подтверждения этих результатов необходимы аналогичные крупномасштабные исследования.

Системы компьютерной диагностики (CADx) и обнаружения (CADe) на основе искусственного интеллекта для УЗИ молочной железы и МРТ молочной железы показали такую ​​же высокую эффективность в различении доброкачественных поражений от злокачественных с такой же или большей точностью, чем рентгенологи. Как и в случае маммографии и исследований DBT, наилучшие результаты достигаются за счет гибридизации опытных читателей и систем искусственного интеллекта, при этом наибольший прирост производительности наблюдается у менее опытных читателей. Исследования ИИ показали, что он не только может уменьшить количество ложноположительных результатов и биопсий, но также потенциально позволяет выявить более биологически агрессивные подтипы рака, реакцию на неоадъювантную терапию и риск подмышечных метастазов при всех методах лечения молочной железы¹.

Модели на основе искусственного интеллекта имеют аналогичные перспективы при сортировке более важных исследований, которые должны быть приоритетными для рентгенологов, при оценке маммографической плотности груди и улучшении качества визуализации молочной железы с помощью коммерчески одобренных моделей искусственного интеллекта для всех трех приложений. Большие языковые модели (LLM) используются для помощи в написании и корректуре отчетов рентгенологов.¹⁰ Будущие направления в области искусственного интеллекта при визуализации молочной железы включают разработку мультимодальных моделей, которые могут включать в себя электронную информацию о состоянии здоровья, такую ​​как лабораторные показатели и историю болезни пациента, а также соответствующие данные. медицинская визуализация для улучшения не только диагностики, но и отчетности.

Хотя дальнейшее использование ИИ как в радиологии, так и в медицине имеет огромный потенциал, существующие опасения по поводу конфиденциальности пациентов, потенциальной предвзятости, интерпретируемости и потенциального дрейфа моделей остаются, и их важно решить.¹¹ Тем не менее, быстрое клиническое внедрение программ CAD на основе ИИ для визуализация молочной железы показывает, что после проверки эти новые модели могут повысить точность рентгенологов и качество ухода за пациентами.

Новая эра точности

Были достигнуты значительные успехи в борьбе с раком молочной железы благодаря инновационным технологиям визуализации и искусственному интеллекту. Эти достижения не только улучшают раннее выявление, но и обещают персонализированную оценку риска, что имеет решающее значение для снижения смертности от рака молочной железы. Более того, интеграция искусственного интеллекта в радиологию может повысить точность и своевременность выявления рака, открывая новую эру точности визуализации молочной железы. Хотя проблемы остаются, особенно в растущем внедрении искусственного интеллекта в оценке рака молочной железы, будущее визуализации молочной железы в радиологии светлое. Благодаря новым достижениям в области скрининга, выявления и оценки риска рентгенологи могут продолжать снижать смертность, связанную с раком молочной железы, и улучшать уход за пациентами. 

Лаура Хикок, магистр медицинских наук , специалист по визуализации молочной железы в отделении радиологии Онкологического центра Лангоне Перлмуттера при Нью-Йоркском университете , где она использует передовые технологии визуализации для предоставления комплексных услуг по скринингу, диагностике и интервенционной визуализации заболеваний молочной железы.