Компьютерный анализ маммограмм низкой плотности: результаты одноцентрового проспективного рандомизированного клинического исследования

Цель исследования: оценить целесообразность использования системы компьютерного анализа (CAD) маммограмм с последующим прицельным ультразвуковым исследованием (УЗИ) промаркированных зон при низкой (ACR A-В) плотности молочной железы (МЖ).

Материал и методы. Проведено проспективное исследование, в которое было включено 2326 пациенток с низкой плотностью паренхимы МЖ, которые рандомизировались для обработки маммограмм CAD (MammCheck II собственной разработки) и прицельным УЗИ промаркированных зон (группа ММГ + CAD) или без таковых (группа ММГ). Затем проводилась фаза наблюдения длительностью 3 года.

Результаты. В процессе первичного скрининга в группе ММГ было обнаружено 77 раков молочной железы (РМЖ) (из них 28,57% – до 1 см), в группе ММГ + CAD – 69 РМЖ (из них 36,23% – до 1 см), р > 0,05. РМЖ был выявлен только в процессе прицельного исследования в зоне метки CAD у 4 из 25 пациенток группы ММГ + CAD, и все эти случаи соответствовали РМЖ размером до 1 см. При последующем наблюдении в группе ММГ было выявлено пять дополнительных РМЖ, в группе ММГ + CAD таких случаев не отмечалось (p < 0,05). Три из этих пяти РМЖ ретроспективно были промаркированы CAD. Единственный видимый РМЖ, который не был промаркирован CAD, имел размер 3 мм.

Общая частота ложноположительных меток составила 0,31 и 0,28 на пленочную и цифровую маммограмму соответственно (р > 0,05).

Заключение. Использование CAD в сочетании с маммографией и последующим прицельным УЗИ промаркированных зон при низкой плотности МЖ целесообразно, поскольку это достоверно снижает частоту РМЖ, диагностированных при последующем наблюдении длительностью 3 года, обеспечивая выявление 77 (100,00%) из 77 по сравнению с 69 (93,24%) из 74 при использовании только маммографии.

1. Bray F., Ferlay J., Soerjomataram I., Siegel R.L., Torre L.A., Jemal A. Global Cancer Statistics 2018: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. Cancer J. Clin. 2018; 68: 394– 424. http://doi.org/10.3322/caac.21492.

2. Canto J.G., Kiefe C.I. Age-Specific Analyses of Breast Cancer Versus Heart Disease Mortality in Women. Am. J. Cardiol. 2014; 113: 410–411. http://doi.org/10.1016/j.amjcard.2013.08.055

3. Состояние онкологической помощи населению России в 2018 году / Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, Г.В. Петровой. М., МНИОИ им. П.А. Герцена, филиал ФГБУ “НМИЦ радиологии” Минздрава России, 2019.

4. Seely J.M., Alhassan T. Screening for breast cancer in 2018 – what should we be doing today? Curr. Oncol. 2018; 25 (Suppl. 1): S115–S124. http://doi.org/https://doi.org/10.3747/co.25.3770

5. Lauby-Secretan B, Scoccianti C, Loomis D, Benbrahim-Tallaa L., Bouvard V., Bianchini F. et al. Breast-cancer screening – viewpoint of the IARC Working Group. N. Engl. J. Med. 2015; 372: 2353–2358. http://doi.org/10.1056/NEJMsr1504363

6. Breast-cancer screening with mammography in women aged 40–49 years Swedish Cancer Society and the Swedish National Board of Health and Welfare. Int. J. Cancer. 1996; 68: 693–699.

7. Пасынков Д.В., Егошин И.А., Колчев А.А., Клюшкин И.В., Бусыгина О.В. Сравнительный анализ диагностической ценности систем компьютерного анализа маммограмм I и II поколений. Медицинская визуализация. 2017; 21 (1): 90–102. http://doi.org/10.24835/1607-0763-2017-1-90-102

8. Пасынков Д.В., Егошин И.А., Колчев А.А., Клюшкин И.В., Пасынкова О.О. Эффективность системы компьютерного анализа маммограмм в диагностике вариантов рака молочной железы, трудно выявляемых при скрининговой маммографии. REJR. 2019; 9 (2): 107–118. http://doi.org/10.21569/2222-7415-2019-9-2-107-118

9. Egoshin I., Pasynkov D., Kolchev A., Kliouchkin I., Pasynkova O. Asegmentationapproachformammographic images and its clinical value (2018). 2017 IEEE International Conference on Microwaves, Antennas, Communications and Electronic Systems, COMCAS 2017, 2018-January: 1–6. http://doi.org/10.1109/COMCAS.2017.8244764

10. Shaevitch D., Taghipour S., Miller A.B., Montgomery N., Harvey B. Tumor size distribution of invasive breast cancers and the sensitivity of screening methods in the Canadian National Breast Screening Study. J. Can. Res. Ther. 2017; 13: 562–569. http://doi.org/10.4103/0973-1482.174539

11. Лабазанова П.Г., Рожкова Н.И., Бурдина И.И., Запирова С.Б., Мазо М.Л., Микушин С.Ю. и др. Маммографическая плотность и риск развития рака молочной железы. Взгляд на историю изучения вопроса. REJR.2020;10(2):205–222.http://doi.org/10.21569/2222-7415-2020-10-2-205-222

12. Miglioretti D.L., Zhu W., Kerlikowske K., Sprague B.L., Onega T., Buist D.S. et al. Breast Tumor Prognostic Characteristics and Biennial vs Annual Mammography, Age, and Menopausal Status. JAMA Oncol. 2015; 1 (8): 1069–1077. http://doi.org/10.1001/jamaoncol.2015.3084

13. Peer P.G., van Dijck J.A., Hendriks J.H., Holland R., Verbeek A.L. Age-dependent growth rate of primary breast cancer. Cancer. 1993; 71 (11): 3547–5351.

14. Tubtimhin S, Promthet S, Suwanrungruang K, Supaattagorn P. Molecular Subtypes and Prognostic Factors among Premenopausal and Postmenopausal Thai Women with Invasive Breast Cancer: 15 Years Follow-up Data. Asian Pac. J. Cancer Prev. 2018; 19 (11): 3167–3174. http://doi.org/10.31557/APJCP.2018.19.11.3167

15. Гажонова В.Е., Ефремова М.П., Дорохова Е.А. Возможности ультразвуковой томографии в прогнозировании течения рака молочной железы (РМЖ) – молекулярная классификация РМЖ. Поволжский онкологический вестник. 2016; 24 (2): 26–32.

16. Calas M.J.G., Gutfilen B., Pereira W.C.A. CAD and mammography: why use this tool? Radiol. Bras. 2012; 45 (1): 46–52. http://doi.org/10.1590/S0100-39842012000100011