Возможности количественной оценки лучевых повреждений легких методом компьютерной томографии

Риск развития радиационно-индуцированных повреждений легких является основной причиной ограничения дозы облучения при различных вариантах лучевой терапии области грудной клетки. Исследования этих повреждений направлены на обнаружение неизвестных факторов, ответственных за их развитие. Однако, как уже описывалось, современные подходы к оценке повреждений легких носят в основном качественный или полуколичественный характер. Это приводит к диагностической неопределенности при оценке ранних и поздних постлучевых изменений и, следовательно, к недостаточной стандартизации исследований. Соответственно это в свою очередь снижает значимость визуализации при КТ-исследовании непрерывного спектра тяжести основных биологических проявлений лучевых повреждений в виде спектра изменения плотности легочной ткани. Все эти недостатки устраняются при количественном анализе КТ-данных. Основной пик исследований в данном направлении приходится на последние 5-6 лет. Для описания постлучевых повреждений разные авторы использовали различные количественные подходы. Это и временные зависимости изменений, и изменения средней плотности легких от дозы, и вариабельность величины стандартного отклонения средней плотности, и количественная оценка локальных структурных изменений и даже программный анализ изображений. При этом также имели место вариабельность контингента пациентов по основному заболеванию, различие методов и методик лучевой терапии, а также комбинация облучения с химиотерапевтическими препаратами. Во всех исследованиях отмечался большой разброс межиндивидуальных значений величины “эффекта”, который самими авторами проанализирован не был, но мог быть обусловлен как генетическими особенностями пациентов, так и индуцированной гистопатологией самих осложнений, что в свою очередь подтверждает значимость и актуальность количественного анализа при КТ-исследовании лучевых повреждений легких.

лучевые повреждения легких, лучевая терапия, диагностика, компьютерная томография, количественная оценка, radiation-induced lung damage, radiation pneumonitis, CT scan, quantitative assessment, diagnostics

1. Нуднов Н.В., Сотников В.М., Леденев В.В., Барышникова Д.В. Возможности качественной оценки лучевых повреждений легких методом компьютерной томографии. Медицинская визуализация. 2016; 1: 39-47.

2. Van Dyk J., Hill R.P. Post-irradiation lung density changes measured by computerized tomography. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 1983; 9 (6): 847-852.

3. Lee J.Y., Shank B., Bonfiglio P., Reid A. CT analysis of lung density changes in patients undergoing total body irradiation prior to bone marrow transplantation. J. Comput. Assist. Tomogr. 1984; 8 (5): 885-891.

4. el-Khatib E.E., Freeman C.R., Rybka W.B. et al. T he use of CT densitometry to predict lung toxicity in bone marrow transplant patients. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 1989; 16 (1): 85-94.

5. Bogner L., Schiessl I., Spiegler W. et al. Diagnostic methods for the quantification of radiation injuries of the lungs. Rofo. 2000; 172 (5): 472-476.

6. Palma D.A., van Sornsen de Koste J., Verbakel W.F. et al. Lung density changes after stereotactic radiotherapy: a quantitative analysis in 50 patients. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2011; 81 (4): 974-978.

7. Phernambucq E.C., Palma D.A., Vincent A. et al. Time and dose-related changes in radiological lung density after concurrent chemoradiotherapy for lung cancer. Lung Cancer. 2011; 74 (3): 451-456.

8. Palma D.A., van Sornsen de Koste J.R., Verbakel W.F. Senan S. A new approach to quantifying lung damage after stereotactic body radiation therapy. Acta Oncol. 2011; 50 (4): 509-517.

9. Mattonen S.A., Palma D.A., Haasbeek C.J. Distinguishing radiation fibrosis from tumour recurrence after stereotactic ablative radiotherapy (SABR) for lung cancer: a quantitative analysis of CT density changes. Acta Oncol. 2013; 52 (5): 910-918.

10. De Ruysscher D., Sharifi H., Defraene G. et al. Quantification of radiation-induced lung dam age with CT scans: the possible benefit for radiogenomics. Acta Oncol. 2013; 52 (7): 1405-1410.

11. Sharifi H., van Elmpt W., Oberije C. et al. Quantification of CT-assessed radiation-induced lung damage in lung cancer patients treated with or without chemotherapy and cetuximab. Acta Oncol. 2015; 23: 1-7.

12. Ghobadi G., Hogeweg L.E., Faber H. et al. Quantifying local radiation-induced lung damage from computed tomography. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2010; 76 (2): 548-556.

13. Ghobadi G., Wiegman E.M., Langendijk J.A. et al. A new CT-based method to quantify radiation-induced lung damage in patients. Radiother. Oncol. 2015; 117 (1): 4-8.

14. Cunliffe A.R., Al-Hallaq H.A., Labby Z.E. et al. Lung texture in serial thoracic CT scans: assessment of change introduced by image registration. Med. Phys. 2012; 39 (8): 4679-4690.

15. Cunliffe A.R., Armato S.G. 3rd, Fei X.M. et al. Lung texture in serial thoracic CT scans: registration-based methods to compare anatomically matched regions. Med. Phys. 2013; 40 (6): 061906.

16. Cunliffe A.R., Armato S.G. 3rd, Straus C. et al. Lung texture in serial thoracic CT scans: correlation with radiologistdefined severity of acute changes following radiation therapy. Phys. Med. Biol. 2014; 59 (18): 5387-5398.

17. Cunliffe A.R., Armato S.G. 3rd, Castillo R. et al. Lung texture in serial thoracic computed tomography scans: correlation of radiomics-based features with radiation therapy dose and radiation pneumonitis development. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2015; 91 (5): 1048-1056.

18. Cunliffe A.R., Contee C., Armato S.G. 3rd et al. Effect of deformable registration on the dose calculated in radiation therapy planning CT scans of lung cancer patients. Med. Phys. 2015; 42 (1): 391-399.

19. Cunliffe A.R., White B., Justusson J. et al. Comparison of Two Deformable Registration Algorithms in the Presence of Radiologic Change Between Serial Lung CT Scans. J. Digit. Imaging. 2015; 28 (6): 755-760.

20. Bernchou U., Hansen O., Schytte T. et al. Prediction of lung density changes after radiotherapy by cone beam computed tomography response markers and pretreatment factors for non-small cell lung cancer patients. Radiother. Oncol. 2015; 117 (1): 17-22.

21. Diot Q., Marks L.B., Bentzen S.M. et al. Comparison of radiation-induced normal lung tissue density changes for patients from multiple institutions receiving conventional or hypofractionated treatments. Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. 2014; 89 (3): 626-632.

22. Defraene G., van Elmpt W., Crijns W. et al. CT characteristics allow identification of patient-specific susceptibility for radiation-induced lung damage. Radiother. Oncol. 2015; 117 (1): 29-35.