Сравнение диагностической эффективности 2D- и 3D-ультразвукового исследования у женщин, не достигших возраста маммографического скрининга

Рак молочной железы является наиболее распространенным раком среди женщин во всем мире. Молодые женщины чаще, чем женщины старшего возраста, имеют агрессивные молекулярные подтипы и позднюю стадию заболевания. Маммография имеет меньшую чувствительность в выявлении рака молочной железы у женщин с плотной молочной железой, а 2D-ультразвуковое исследование (2D-УЗИ) имеет ограничения, такие как высокий уровень навыков и опыта специалиста, затраты времени на проведение исследования. На сегодняшний день есть новая методика – автоматизированное объемное ультразвуковое сканирование молочных желез (3D-УЗИ), позволяющая получать изображения с высоким разрешением.

Цель исследования: сравнительный анализ диагностической эффективности УЗИ в 2D- и 3D-режиме у женщин в возрастной группе до 40 лет с высокой плотностью тканей молочной железы.

Материал и методы. Проведено ретропроспективное клиническое одноцентровое исследование. С февраля 2019 г. по май 2023 г. было исследовано 1511 пациенток в возрасте до 40 лет. Пациентки были разделены на 2 группы. Пациентки, попавшие в группу А, проходили 2D-УЗИ, результаты исследования оценивались по классификации BI-RADS. Пациентки, попавшие в группу B, в дополнение к 2D-УЗИ, проходили 3D-УЗИ также с выставлением категории BI-RADS. По итогам исследования определялись положительная и отрицательная прогностическая ценность, чувствительность, специфичность и точность, а также составление предсказательной модели метода.

Результаты. Метод УЗИ в группе А показал чувствительность 0,8, специфичность 1, отбалансированную точность 0,9 и площадь под кривой предсказательной модели 0,947, УЗИ в группе B 0,89, 0,98, 0,94 и 0,903 соответственно, УЗИ по всей выборке 0,87, 0,99, 0,93 и 0,916 соответственно. Метод 3D-УЗИ в группе B показал чувствительность 0.95, специфичность 0,99 и отбалансированную точность 0,97 и площадь под кривой предсказательной модели 0,968.

Выводы. Диагностическая эффективность автоматизированного УЗИ молочных желез у пациенток до 40 лет сопоставима по показателю специфичности и лучше по показателю точности, чувствительности и обладает более высокой прогностической ценностью по сравнению с УЗИ в 2D-режиме. Метод 3D-УЗИ имеет преимущества в сравнении с 2D-УЗИ, а именно: воспроизводимость, операторонезависимость метода, сокращенное время проведения исследования, получение визуализации всего органа, улучшенная визуализация при мультицентричных и мультифокальных процессах, возможность оперативного планирования, возможность “двойного чтения” результатов.

1. Shapira N. The potential contribution of dietary factors to breast cancer prevention. Eur. J. Cancer Prevent. 2017; 26 (5): 385–395. http://doi.org/10.1097/cej.0000000000000406

2. Global Burden of Disease 2019 Cancer Collaboration; Kocarnik J.M., Compton K., Dean F.E. et al. Cancer incidence, mortality, years of life lost, years lived with disability, and disability-adjusted life years for 29 cancer groups from 2010 to 2019: a systematic analysis for the global burden of disease study 2019. JAMA Oncol. 2022; 8 (3): 420–444. http://doi.org/10.1001/jamaoncol.2021.6987

3. Мерабишвили В., Семиглазов В., Комяхов А., Семиглазова Т., Криворотько П., Беляев А. Состояние онкологической помощи в России: Рак молочной железы. Эпидемиология и выживаемость больных. Влияние эпидемии бета-варианта коронавируса SARS-CoV-2 (клинико-популяционное исследование). Опухоли женской репродуктивной системы. 2023; 19 (3): 16–24. https://orcid.org/10.17650/1994-4098-2023-19-3-16-24

4. Мерабишвили В.М. Состояние онкологической помощи в россии: Рак молочной железы среди мужского населения, распространенность и выживаемость больных (популяционное исследование на уровне федерального округа). Вопросы онкологии. 2022; 68 (3): 303–312. https://doi.org/10.37469/0507-3758-2022-68-3-286-293

5. Cathcart-Rake E.J., Ruddy K.J., Bleyer A., Johnson R.H. Breast Cancer in Adolescent and Young Adult Women Under the Age of 40 Years. JCO Oncol. Pract. 2021; 17 (6): 305–313. http://doi.org/10.1200/op.20.00793

6. Desreux J.A.C. Breast cancer screening in young women. Eur. J. Obstet. Gynecol. Reprod. Biol. 2018; 230: 208–211. http://doi.org/10.1016/j.ejogrb.2018.05.018

7. Nazari S.S., Mukherjee P. An overview of mammographic density and its association with breast cancer. Breast Cancer. 2018; 25 (3): 259–267. http://doi.org/10.1007/s12282-018-0857-5

8. Scheel J.R., Lee J.M., Sprague B.L. et al. Screening ultrasound as an adjunct to mammography in women with mammographically dense breasts. Am. J. Obstet. Gynecol. 2015; 212 (1): 9–17. http://doi.org/10.1016/j.ajog.2014.06.048

9. Jorgensen K.J., Zahl P.-H., Gotzsche P.C. Breast cancer mortality in organised mammography screening in Denmark: comparative study. BMJ. 2010; 340 (mar. 23, 1): c1241–c1241. http://doi.org/10.1136/bmj.c1241

10. Rebolj M., Assi V., Brentnall A. et al. Addition of ultrasound to mammography in the case of dense breast tissue: systematic review and meta-analysis. Br. J. Cancer. 2018; 118 (12): 1559–1570. http://doi.org/10.1038/s41416-018-0080-3

11. Vourtsis A., Kachulis A. The performance of 3D ABUS versus HHUS in the visualisation and BI-RADS characterisation of breast lesions in a large cohort of 1,886 women. Eur. Radiol. 2017; 28 (2): 592–601. http://doi.org/10.1007/s00330-017-5011-9

12. Xin Y., Zhang X., Yang Y. et al. A multicenter, hospital-based and non-inferiority study for diagnostic efficacy of automated whole breast ultrasound for breast cancer in China. Sci. Reports. 2021; 11 (1): 13902. http://doi.org/10.1038/s41598-021-93350-1

13. Monticciolo D.L., Newell M.S., Moy L. et al. Breast Cancer Screening in Women at Higher-Than-Average Risk: Recommendations From the ACR. J. Am. Coll. Radiol. 2018; 15 (3): 408–414. http://doi.org/10.1016/j.jacr.2017.11.034

14. Lin X., Wang J., Han F. et al. Analysis of eighty-one cases with breast lesions using automated breast volume scanner and comparison with handheld ultrasound. Eur. J. Radiol. 2012; 81 (5): 873–878. http://doi.org/10.1016/j.ejrad.2011.02.038

15. Wang H.Y., Jiang Y.X., Zhu Q.L. et al. Differentiation of benign and malignant breast lesions: A comparison between automatically generated breast volume scans and handheld ultrasound examinations. Eur. J. Radiol. 2012; 81 (11): 3190–3200. http://doi.org/10.1016/j.ejrad.2012.01.034

16. Kotsianos-Hermle D., Wirth S., Fischer T. et al. First clinical use of a standardized three-dimensional ultrasound for breast imaging. Eur. J. Radiol. 2009; 71 (1): 102–108. http://doi.org/10.1016/j.ejrad.2008.04.002

17. Kim S.H., Kang B.J., Choi B.G. et al. Radiologists’ Performance for Detecting Lesions and the Interobserver Variability of Automated Whole Breast Ultrasound. Korean J. Radiol. 2013; 14 (2): 154. http://doi.org/10.3348/kjr.2013.14.2.154

18. Prosch H., Halbwachs C., Strobl C. et al. Automatisierter Brustultraschall vs. handgeführter Brustultraschall: BI-RADS-Einstufung, Untersuchungsdauer und Erlebnisqualität der Untersuchung. Ultraschall Med. – Eur. J. Ultrasound. 2011; 32 (05): 504–510. http://doi.org/10.1055/s-0031-1273414

19. Skaane P., Gullien R., Eben E.B. et al. Interpretation of automated breast ultrasound (ABUS) with and without knowledge of mammography: a reader performance study. Acta Radiol. 2015; 56 (4): 404–412. http://doi.org/10.1177/0284185114528835

20. Chen L., Chen Y., Diao X.H. et al. Comparative Study of Automated Breast 3-D Ultrasound and Handheld B-Mode Ultrasound for Differentiation of Benign and Malignant Breast Masses. Ultrasound Med. Biol. 2013; 39 (10): 1735–1742. http://doi.org/10.1016/j.ultrasmedbio.2013.04.003

21. Lin X., Jia M., Zhou X. et al. The diagnostic performance of automated versus handheld breast ultrasound and mammography in symptomatic outpatient women: a multicenter, cross-sectional study in China. Eur. Radiol. 2020; 31 (2): 947–957. http://doi.org/10.1007/s00330-020-07197-7