Одно из пленарных заседаний в рамках VIII Российского конгресса по эндоурологии и новым технологиям было посвящено проблемам диагностики урологических пациентов.

Новые аспекты применения МРТ в диагностике больных раком предстательной железы

Врач-рентгенолог отделения рентгенодиагностики МНОЦ МГУ им. М.В. Ломоносова Татьяна Михайловна Ростовцева отметила, что сегодня в арсенале врачей существует возможность получать высокое качество изображения предстательной железы (ПЖ) с помощью новых магнитно-резонансных систем. Однако между различными клиниками и врачами существует вариабельность в информативности результатов МРТ. Что касается выполнения МРТ перед биопсией простаты, то сегодняшним стандартом является правило «сначала МРТ»: целый ряд исследований подтверждает, что с помощью таргетной биопсии простаты удается чаще обнаружить клинически значимый рак. Кроме того, МРТ позволяет значительно уменьшить количество биопсий.

«Таким образом, МРТ имеет широкое поле применения (как для планирования биопсии при подозрении на рак ПЖ (РПЖ), так и для выбора места для биопсии при отрицательных результатах биопсии под УЗ-контролем или для получения истинных (наиболее высоких) значений морфологической оценки по шкале Глисона, а также для отбора пациентов, которым не требуется биопсия. Что касается бипараметрического протокола (короткий протокол длительностью около 8 минут, в котором используются всего 2 последовательности), то по результатам некоторых исследований точность при его использовании практически соответствует точности при использовании мультипараметрического протокола и позволяет избежать ложноположительных результатов», – сообщила доктор Т.М. Ростовцева.

Далее она подчеркнула, что МРТ уже применяется как инструмент активного наблюдения больных РПЖ. Новыми направлениями использования МРТ при РПЖ являются первичная диагностика, решение вопроса о целесообразности биопсии, выборе места биопсии, комбинирование данных МРТ с УЗИ для прицельной биопсии, биопсия под контролем МРТ в канале магнита, планирование лучевой терапии, лечение пациентов с РПЖ с помощью фокусированного ультразвука под контролем МРТ, искусственный интеллект.

О роли позитронной эмиссионной томографии (ПЭТ) в диагностике пациентов с РПЖ Татьяна Михайловна сказала следующее: «Обычная ПЭТ с фтордезоксиглюкозой малоэффективна в диагностике. ПЭТ КТ с холином позволяет выявлять РПЖ и метастазы, но ее чувствительность и специфичность оказались недостаточными, и сейчас она выходит из практики. ПЭТ КТ с галлием 68-PSMA или F18-PSMA дает лучшие результаты, чем ПЭТ КТ с холином. В целом ПЭТ применяется для стадирования и выявления рецидивов после простатэктомии. Для диагностики метастатических очагов РПЖ при биохимическом рецидиве используется ПЭТ КТ с фтором (F18-PSMA)».

Также доктор Т.М. Ростовцева рассказала о возможностях МРТ всего тела: «Это неинвазивная методика, не связанная с ионизирующим излучением, введением какого-либо контрастного вещества. МРТ всего тела состоит из диффузионно взвешенных и Т2-взвешенных изображений и основана на эффекте ограничения диффузии, который, кроме преимуществ, обладает рядом ограничений. Они связаны с ограничением диффузии в норме – в красном костном мозге и лимфоидной ткани. Пока нет значимых исследований в сфере лечения больных РПЖ только на основании диффузионно взвешенных изображений, но в будущем можно ожидать конкуренции этого метода с ПЭТ в диагностике метастазов при биохимическом рецидиве болезни. В настоящее время специалисты уже начали применять метод ПЭТ МРТ (также с галлием), и результаты пилотных исследований в диагностике метастазов при биохимическом рецидиве у больных РПЖ при использовании ПЭТ МРТ значительно превышают использование традиционной мультипараметрической МРТ. Американское общество радиологов рекомендует применять пациентам с биохимическим рецидивом различные методы в зависимости от риска. В частности, пациентам с низким риском рекомендована только мультипараметрическая МРТ, с высоким риском – комбинированная мультипараметрическая МРТ с ПЭТ с галлием либо с ПЭТ КТ, или ПЭТ МРТ». Кроме того, докладчик отметила, что уже применяются компьютерные технологии, позволяющие измерить объем ПЖ, отличить переходную зону от периферической, визуализировать опухоль и сегментировать ее объем. Однако пока не получено диагностических преимуществ при использовании данных систем.

«Мультипараметрическая МРТ стала основным методом диагностики и стадирования у пациентов с РПЖ. ПЭТ КТ с PSMA (F18 или Ga68) и МРТ играют важнейшую роль в диагностике пациентов после простатэктомии с биохимическим рецидивом. В ближайшее время нам следует ожидать конкуренции между ПЭТ и МРТ всего тела для стадирования или поиска рецидивов/ метастазов, а также внедрения методов компьютерного анализа и искусственного интеллекта для интерпретации изображений. Показания к проведению лучевых методов у пациентов с РПЖ будут и дальше изменяться и совершенствоваться», - резюмировала докладчик.

Роль ультразвукового исследования в диагностике и лечении пациентов с абсцессом простаты

Заведующий отделением ультразвуковой диагностики, врач ультразвуковой диагностики МНОЦ МГУ им. М.В. Ломоносова, к.м.н. Алексей Викторович Кадрев дал определение абсцессу ПЖ (АПЖ): «Это жизненно опасное воспалительное заболевание, при котором происходит гнойное расплавление ткани простаты с формированием одиночной или множественных гнойных полостей».

Говоря о методах визуализации АПЖ, докладчик отметил трудность выявления данного патологического заболевания, а также возможность грозных осложнений (сепсис, мочепузырные или прямокишечные свищи, флегмона забрюшинного пространства), которые диктуют высокий уровень клинической настороженности. Поэтому пациентов, у которых антибактериальная терапия в течение 48 часов неэффективна, следует обследовать на предмет возможного АПЖ. При обследовании возможно применение трансректального ультразвукового исследования (ТРУЗИ), КТ и МРТ. ТРУЗИ обладает высокой точностью, характеризуется высокой доступностью и низкой стоимостью, отсутствием лучевой нагрузки и возможностью визуального контроля при лечебном вмешательстве, поэтому является диагностическим методом выбора при подозрении на АПЖ. КТ и МРТ не превосходят ТРУЗИ по диагностической точности, однако несут лучевую нагрузку (КТ), имеют высокую стоимость, а применение МРТ имеет специфические ограничения. Поэтому КТ и МРТ применяют только в особых случаях: когда ТРУЗИ невозможно выполнить или у пациента плохая переносимость процедуры, а также при тяжелом течении или подозрении распространения АПЖ за пределы ПЖ, при эмфизематозном АПЖ.

Говоря о лечении пациентов с АПЖ, доктор А.В. Кадрев отметил следующее: «Консервативное лечение применяется при малых размерах абсцесса (менее 2 см), при этом используется внутривенное введение антибиотиков широкого спектра действия (предпочтительно – цефалоспоринов 3 поколения, с учетом результатов бактериологического исследования мочи) не менее 2 недель парентерально, затем необходим пероральный прием в течение 2-4 недель. Также может применяться инфузионная терапия, а при наличии инфравезикальной обструкции – интермиттирующая катетеризация мочевого пузыря или краткосрочное (до 12 ч) его дренирование по уретре катетером Фолея небольшого диаметра или установка эпицистостомы (предпочтительно). В случаях наличия у пациента сахарного диабета, хронической почечной или печеночной недостаточности необходима коррекция заболеваний. При размере АПЖ более 2 см либо при неэффективности консервативной терапии у пациентов с АПЖ менее 2 см консервативное лечение следует дополнить дренированием АПЖ.

Трансуретральный доступ может быть осуществлен с помощью инцизии, резекции или энуклеации гольмиевым лазером. Его преимуществами являются высокая клиническая эффективность, меньшая длительность госпитализации по сравнению с трансректальной или трансперинеальной аспирацией. Недостатками – необходимость общей или спинальной анестезии, более высокая частота осложнений, по сравнению с аспирацией, а также вероятность недренирования мелких абсцессов, особенно в периферической зоне ПЖ. Гольмиевый лазер сводит к минимуму манипуляции с инфицированной тканью и может более безопасно использоваться у пациентов, принимающих антикоагулянты, а также у пациентов с некорригируемыми коагулопатиями.

Трансректальный доступ осуществляется под местным обезболиванием, он легок в выполнении, имеет низкий риск осложнений и высокую эффективность. При этом иногда требуются повторные аспирации, при неэффективности – трансуретральное вмешательство. Метод выбора такого доступа – при однокамерных АПЖ, у пациентов до 50 лет и при локализации в периферической зоне ПЖ. Недостатками доступа являются дискомфорт для пациента, риск дислокации катетера, образования ректоуретральной фистулы, параректального абсцесса.

Традиционным открытым оперативным лечением пациентов с АПЖ являлось трансперинеальное вскрытие и дренирование его полости. Сегодня трансперинеальный доступ показан только в случаях экстрапростатического распространения, особенно в седалищно-прямокишечную ямку. При этом существует риск повреждения нерва и сексуальной дисфункции».

Искусственный интеллект в диагностике и лечении пациентов с мочекаменной болезнью

Аспирант кафедры урологии и оперативной нефрологии с курсом онкоурологии Медицинского института ФГАОУ ВО «Российский университет дружбы народов» А.К. Исмаилов сообщил, что по данным исследовательского центра по изучению глобального бремени болезней (GBD), включающим 204 страны, за 2019 год наибольшая распространенность МКБ зафиксирована в странах Восточной Европы и на территории Российской Федерации. По данным отечественных авторов, пациенты с МКБ составляют около 30–40% больных урологических стационаров, а доля МКБ в структуре урологических заболеваний достигает 35%. Нельзя не упомянуть и о рецидивном характере заболевания: ряд авторов отмечают, что риск рецидива нефролитиаза составляет 50% в течение 5 лет и 80-90% в течение 10 лет. Все эти обстоятельства определяют высокую актуальность проблемы диагностики, лечения и профилактики у больных МКБ.

Прогнозирование потенциальных осложнений и управление рисками на предоперационном этапе являются значимыми задачами организации лечебно-диагностического процесса. В настоящее время в реализации прогнозирования используются как методы классического математического анализа (метод квадратов, статистические методики, дискриминантный анализ, корреляционно-регрессионный анализ, математическое моделирование), так и более сложные методы с использованием методов машинного обучения.

Далее А.К. Исмаилов привел обзор медицинской литературы, опубликованной в период с 2000 по 2021 годы, был проведен в декабре 2021 года с использованием данных информационно-аналитических систем MEDLINE, Scopus, Clinicaltrials.gov, Google Scholar и Web of Science. Стратегия поиска проводилась в соответствии с критериями PICO (Пациент–Вмешательство–Сравнение– Исход), согласно которой пациентам с МКБ (P) диагноз валидировался с помощью алгоритмов на основе искусственного интеллекта и тактика лечения выбиралась с применением алгоритмов искусственного интеллекта в качестве системы поддержки принятия решения в сравнении с традиционными методами биомедицинской статистики с последующей оценкой достоверности примененных алгоритмов машинного обучения. Обзор был выполнен в соответствии с контрольным перечнем предпочтительных элементов отчетности для систематических обзоров и метаанализов (PRISMA). В результате поиска было отобрано 519 научных публикаций.

«Ключевым этапом определения тактики лечения является не только постановка самого диагноза МКБ, но и определение состава конкрементов, – сказал докладчик. – Состав и локализация конкремента являются ключевыми факторами для своевременного и качественного лечения больных МКБ. Сейчас недостаточно удалить камень тем или иным оперативным методом, так как минералогический состав камня служит основой для диагностики и определения тактики лечения. Степень риска рецидива камнеобразования определяется химическим составом конкремента и тяжестью заболевания. Для выполнения инфракрасной спектрометрии с целью определения состава камня необходимо выполнить операцию и предоставить камень на анализ. В свою очередь применение текстурного анализа и глубокого машинного обучения с использованием данных КТ дает уникальную возможность определения химического состава камня неинвазивным методом. Ряд исследователей сообщает об определении состава камней непосредственно по данным КТ исследований в ручном режиме. Однако подобная интерпретация является трудоемкой, она ассоциирована с наличием потенциальных погрешностей и всецело зависит от опыта и компетенций специалиста, что обуславливает актуальность разработки автоматизированных алгоритмов детекции, сегментации и определении химического состава камней. Одним из перспективных направлений применения машинного обучения в диагностике МКБ является обработка медицинских изображений и постановка диагноза на этой основе. «Золотым стандартом» диагностики МКБ является выполнение КТ с получением данных в отраслевом стандарте DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) с теговой организацией: пациент – исследование – серия – изображение (кадр или серия изображений). КТ-изображение является результатом вычислений, а не проекционным теневым изображением. Учитывая сложность интерпретации полученных изображений с учетом несколько тысяч оттенков серого, перспективным представляется использование технологии компьютерного зрения и машинного обучения для решения выше обозначенных задач. Классификация изображений искусственным интеллектом с использованием методов глубокого обучения для поиска и установления определенных зависимостей и построение прогноза на основе данных зависимостей позволит провести персонифицированный учет потенциальных рисков и подобрать тактику лечения индивидуально для каждого пациента еще на предоперационном этапе.
Исследовательская группа Nithya и соавт. смогла добиться более перспективных результатов при классификации и сегментации УЗИ изображений с использованием метода k-средних. Для повышения точности предсказания выделение признаков проводилось с использованием алгоритма crow search optimization. Алгоритм в основном классифицировал изображение с камнями и без с помощью классификатора, а затем изображения с камнями подвергались дополнительному сегментированию для определения локализации камней. Исследование показало, что кластеризация «multi kernel» k-средних (гибридная линейная и квадратичная модель) достигла точности 99,6%. Золотым стандартом анализа химического состава конкрементов являются инфракрасная спектроскопия с преобразованием Фурье (ИКФС) и рентгеновская дифракция. Несмотря на то, что оба этих метода широко используются и признаны надежными мировым медицинским сообществом, существует ряд ограничений – присутствие квалифицированного персонала и специализированного оборудования, которые, как правило, есть в производственных и научных лабораториях, а не в медицинских организациях. В связи с этим большое количество медицинских организаций вынуждены отправлять конкременты в специализированные лаборатории, что сопряжено со значительными финансовыми и временными затратами. Поэтому перспективным представляется автоматизация настоящей задачи и решение ее за счет возможностей машинного обучения.

Kreigshauser и соавт. провели сопоставительную оценку эффективности применения различных алгоритмов машинного обучения – нейросети, дерева решений (Decision Tree), случайного леса (Random Forest), метода опорных векторов (support vector machine) и гибридный алгоритм Байесовского классификатора с деревом решений (Naive Bayes Tree) – для определения состава камня по КТ изображениям. Наилучшей точностью предсказания, равной 97%, обладали нейросеть, метод опорных векторов и алгоритм Naive Bayes Tree. При этом точность предсказания достигала 100% при классификации конкрементов по двум простым группам: конкременты, содержащие и не содержащие мочевую кислоту. Однако при оценке эффективности дальнейшей классификации конкрементов, несодержащих мочевую кислоту, точность предсказания снижалась до 75%, что явно недостаточно для обеспечения качественной диагностики и планирования тактики лечения в предоперационный период».

В завершение доклада А.К. Исмаилов подчеркнул, что использование больших данных на совокупности разнородных показателей позволит существенно улучшить прогностическую точность моделей профилактики, метафилактики, а также выбора оптимального метода лечения пациентов с МКБ.

Источник: http://rusmh.org/images/content/gmu/mu-2022-4.pdf