Высокие значения исходных объемных ПЭТ-биомаркеров как предикторы неблагоприятного прогноза классической лимфомы Ходжкина

Цель исследования: анализ прогностического значения исходных объемных ПЭТ-биомаркеров – общего метаболического объема опухоли (MTV) и общего уровня гликолиза (TLG) – при классической лимфоме Ходжкина (кЛХ) и определение их оптимальных пороговых прогностических значений.

Материал и методы. Ретроспективно проанализированы результаты ПЭТ/КТ-исследований 62 пациентов с впервые выявленной кЛХ. Период наблюдения составил от 6 до 61 мес после исходного ПЭТ/ КТ-исследования. В течение указанного периода у 41 (66%) пациента сохранялась ремиссия заболевания, у 10 (16%) пациентов диагностировано рефрактерное течение, у 11 (18%) – рецидив. Показатели MTV и TLG рассчитывались автоматическим методом с использованием для каждого трех значений отсечки фона: двух абсолютных – SUV_max ≥ 2,5 и SUV_max ≥ 4,0 и одного относительного – 41% от SUV_max.

Результаты. Для расчета пороговых прогностических значений MTV и TLG группа была разделена на две подгруппы: 1-я – с ремиссией заболевания в течение периода наблюдения (n = 41); 2-я – с рефрактерным или рецидивирующим течением (n = 21). В указанных подгруппах были выявлены статистически значимые различия между показателями MTV и TLG при двух используемых значениях отсечки фона – SUV_max ≥ 2,5 и 41% от SUV_max (р < 0,05). При использовании отсечки фона – SUV_max ≥ 4,0 – значимых различий между указанными показателями в подгруппах получено не было.

При однофакторном анализе параметры MTV и TLG с использованием трех пороговых значений отсечки фона (SUV_max ≥ 2,5, SUV_max ≥ 4,0 и 41% от SUV_max) коррелировали с выживаемостью без прогрессирования.

Заключение. При кЛХ высокие значения исходных объемных ПЭТ-биомаркеров MTV и TLG, рассчитанные с использованием различных порогов отсечки фона (SUV_max ≥ 2,5, SUV_max ≥ 4,0 и 41% от SUV_max), ассоциируются с неблагоприятным прогнозом – высокой вероятностью рефрактерного течения заболевания или возникновения рецидива.

Оптимальные прогностические пороговые значения MTV и TLG в анализируемой группе составили: при SUV_max ≥ 2,5 – 204 см³ и 961, при 41% от SUV_max – 105 см³ и 620 соответственно.

1. Howlader N., Noone A.M., Krapcho M. et al. SEER Cancer Statistics Review. 1975–2016. https://seer.cancer.gov/csr/1975_2016/. Accessed April 9, 2020.

2. Kobe C., Dietlein M., Franklin J. et al. Positron emission tomography has a high negative predictive value for progression or early relapse for patients with residual disease after first-line chemotherapy in advanced stage Hodgkin lymphoma. Blood. 2008; 112: 3989–3994. https://doi.org/10.1182/blood-2008-06-155820

3. Weihrauch M.R., Re D., Bischoff S. et al. Whole-body positron emission tomography using 18F-fluorodeoxyglucose for initial staging of patients with Hodgkin's disease. Ann. Hematol. 2002; 81: 20–5. https://doi.org/10.1007/s00277-001-0390-y

4. Gallamini A., Rigacci L., Merli F. et al. The predictive value of positron emission tomography scanning performed after two courses of standard therapy on treatment outcome in advanced stage Hodgkin's disease. Haematologica. 2006; 91: 475–481. PMID: 16585014

5. Gallamini A., Hutchings M., Rigacci L. et al. Early interim 2-[18F]fluoro-2-deoxy-D-glucose positron emission tomography is prognostically superior to international prognostic score in advanced-stage Hodgkin's lymphoma: a report from a joint Italian-Danish study. J. Clin. Oncol. 2007; 25: 3746–3752. https://doi.org/10.1200/jco.2007.11.6525

6. Lister T.A., Crowther D., Sutcliffe S.B. et al. Report of a committee convened to discuss the evaluation and staging of patients with Hodgkin’s disease: Cotswolds meeting. J. Clin. Oncol. 1989; 7 (11): 1630–1636. https://doi.org/10.1200/jco.1989.7.11.1630

7. Демина Е.А., Тумян Г.С., Унукова Е.Н., Кондратьева Н.Е., Бородкина А.Г., Зайцева Т.И., Мелузова О.М., Ширяев С.В. Современные возможности лечения первичных больных лимфомой Ходжкина и причины неудач лечения. Онкогематология. 2007; 2: 24–30. https://doi.org/10.17650/1818-8346-2007-0-2-24-30

8. Mhlanga J., Chirindel A., Lodge M. et al. Quantitative PET/ CT in clinical practice: assessing the agreement of PET tumor indices using different clinical reading platforms. Nucl. Med. Commun. 2018; 39 (2): 154–160. https://doi.org/10.1097/mnm.0000000000000786

9. Brito A., Mourato F., Santos A. et al. Validation of the Semiautomatic Quantification of 18F-Fluoride PET/CT Whole-Body Skeletal Tumor Burden. J. Nucl. Med. Technol. 2018; 46 (4): 378–383. https://doi.org/10.2967/jnmt.118.211474

10. Martín-Saladich Q., Reynés-Llompart G., Sabaté-Llobera A. et al. Comparison of different automatic methods for the delineation of the total metabolic tumor volume in I–II stage Hodgkin Lymphoma. Sci. Rep. 2020; 10 (1). https://doi.org/10.1038/s41598-020-69577-9

11. Barrington S.F., Meignan M.A. Time to prepare for risk adaptation in lymphoma by standardising measurement of metabolic tumour burden. J. Nucl. Med. 2019; 60 (8): 1096–1102. https://doi.org/10.2967/jnumed.119.227249

12. Kostakoglu L., Chauvie S. Metabolic Tumor Volume Metrics in Lymphoma. Semin. Nucl. Med. 2018; 48 (1): 50–66. https://doi.org/10.1053/j.semnuclmed.2017.09.005

13. Akhtari M., Milgrom S., Pinnix C. et al. Reclassifying patients with early-stage Hodgkin lymphoma based on functional radiographic markers at presentation. Blood. 2018; 131 (1): 84–94. https://doi.org/10.1182/blood-2017-04-773838

14. Im H.J., Solaiyappan M., Lee I. et al. Multi-level Otsu method to define metabolic tumor volume in positron emission tomography. Am. J. Nucl. Med. Mol. Imaging. 2018; 8: 373–386. PMID: 30697457

15. Salavati A., Duan F., Snyder B.S. et al. Optimal FDG PET/ CT volumetric param- eters for risk stratification in patients with locally advanced non-small cell lung cancer: results from the ACRIN 6668/RTOG 0235 trial. Eur. J. Nucl. Med. Mol. Imaging. 2017; 44: 1969–1983. https://doi.org/10.1007/s00259-017-3753-x

16. Albano D., Mazzoletti A., Spallino M. et al. Prognostic role of baseline 18F-FDG PET/CT metabolic parameters in elderly HL: a two-center experience in 123 patients. Ann. Hematol. 2020; 99: 1321–1330. https://doi.org/10.1007/s00277-020-04039-w

17. Kanoun S., Tal I., Berriolo-Riedinger A. et al. Influence of Software Tool and Methodological Aspects of Total Metabolic Tumor Volume Calculation on Baseline [18F] FDG PET to Predict Survival in Hodgkin Lymphoma. PLoS One. 2015; 10 (10): e0140830. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140830

18. Wang X., Zhao Y., Liu Y. et al. Prognostic value of metabolic variables of [18F] FDG PET/CT in surgically resected stage I lung adenocarcinoma. Medicine (Baltimore). 2017; 96 (35): e7941. https://doi.org/10.1097/md.0000000000007941

19. Tamandl D., Fueger B., Haug A. et al. Diagnostic Algorithm That Combines Quantitative 18F-FDG PET Parameters and Contrast-Enhanced CT Improves Posttherapeutic Locoregional Restaging and Prognostication of Survival in Patients With Esophageal Cancer. Clin. Nucl. Med. 2019; 44 (1): e13–e21. https://doi.org/10.1097/rlu.0000000000002366

20. Choi W., Oh J., Roh J. et al. Metabolic tumor volume and total lesion glycolysis predict tumor progression and survival after salvage surgery for recurrent oral cavity squamous cell carcinoma. Head Neck. 2019; 41 (6): 1846–1853. https://doi.org/10.1002/hed.25622

21. Moskowitz A., Schöder H., Gavane S. et al. Prognostic significance of baseline metabolic tumor volume in relapsed and refractory Hodgkin lymphoma. Blood. 2017; 130 (20): 2196–2203. https://doi.org/10.1182/blood-2017-06-788877

22. Cottereau A.S., Versari A., Loft A. et al. Prognostic value of baseline metabolic tumor volume in early-stage Hodgkin lymphoma in the standard arm of the H10 trial. Blood. 2018; 131 (13): 1456–1463. https://doi.org/10.1182/blood-2017-07-795476

23. Асланиди И.П., Метелкина М.В., Мухортова О.В., Пурсанова Д.М., Шурупова И.В., Манукова В.А. Объемные ПЭТ-биомаркеры при лимфоме Ходжкина. Первый опыт автоматического и ручного методов оценки. REJR. 2022; 12 (1): 80–88. https://doi.org/10.21569/2222-7415-2022-12-1-80-88

24. Метелкина М.В., Мухортова О.В., Асланиди И.П., Пурсанова Д.М., Манукова В.А., Шурупова И.В., Трифонова Т.А., Саржевский В.О., Шорохов Н.С., Шпирко В.О. Прогностическое значение общего метаболического объема опухоли (MTV) и общего уровня гликолиза (TLG) при классической лимфоме Ходжкина с использованием автоматического метода выделения патологических очагов. REJR. 2022; 12 (4): 106–117. https://doi.org/10.21569/2222-7415-2022-12-4-106-116

25. Song M.K., Chung J.S., Lee J.J. et al. Metabolic tumor volume by positron emission tomography/computed tomography as a clinical parameter to determine therapeutic modality for early stage Hodgkin’s lymphoma. Cancer Sci. 2013; 104 (12): 1656–1661. https://doi.org/10.1111/cas.12282

26. Im H., Bradshaw T., Solaiyappan M., Cho S. Current Methods to Define Metabolic Tumor Volume in Positron Emission Tomography: Which One is Better? Nucl. Med. Mol. Imaging. 2017; 52 (1): 5–15. https://doi.org/10.1007/s13139-017-0493-6

27. Camacho M.R., Etchebehere E., Tardelli N. et al. Validation of a Multi-Foci Segmentation Method for Measuring Metabolic Tumor Volume in Hodgkin’s Lymphoma. J. Nucl. Med. Technol. 2020; 48 (1): 30–35. https://doi.org/10.2967/jnmt.119.231118