М.В. Заец (2012г) отмечает, что в её исследовании 80% злокачественных образований относились к 4-5 эластотипам и имели SR более 4,3 (от 1,9 до 45.5) [46]. Ю.В. Кабин с соавт. (2012год) в своем исследовании указывают на то, что вариабельность пограничных значений зависит от производителей ультразвуковой аппаратуры и воспроизводимости методики, отмечая, что эластография сдвиговой волны менее операторозависима [42]. При этом часть авторов указывают на высокую вероятность рака при превышении пограничного значения коэффициента деформации - 2,2 [42, 46, 47]. A. Farrokh et al. в 2011 году сообщили о чувствительности 94,4% и специфичности - 87,3% в проспективном исследовании с определением коэффициента деформации выше 2,9 [48]. В исследованиях Jian Qiao Zhou et al. в 2014году получены более низкие коэффициенты деформации при поражении молочных желез: в злокачественных случаях - 1,49±0,67, в доброкачественных - 1,17±0,44 (Р=0,001) [49]. Кроме того, отмечаются некоторые ограничения метода, такие как глубокое расположение образования (более 3 см от кожи), отсутствие жировой клетчатки в зоне интереса, опухоли, образующиеся внутри кисты.
Другим способом оценки жесткости образования является эластография сдвиговой волной. При этом деформация тканей создается за счет сфокусированного акустического импульса, без компрессии рукой оператора, что делает её более воспроизводимой и менее операторозависимой [51]. При работе со сдвиговой эластографией (СВЭГ) так же возможно использование качественной (цветовой) и количественной оценки, представленной в м/с или кПа. При этом доброкачественные образования имеют однородное окрашивание соответствующее мягкому эластотипу. В кистах с однородным жидкостным содержимым сигналы от сдвиговой волны не поступают, поэтому возможен дефект окрашивания, при более вязком содержимом могут быть получены сигналы, как в образованиях с низкой жесткостью [51]. Злокачественные образования характеризуются неоднородностью окрашивания, и многие авторы рекомендуют измерение скорости сдвиговой волны в наиболее жестких участках. В ряде случаев жесткость опухоли настолько высока, что не происходит цветового кодирования самого образования, а окружающие ткани из-за повышения жесткости окрашиваются в синие цвета [51, 52, 55].
Исследования СВЭГ проводятся на различных этапах диагностики образований молочных желез. Так, например, Huan Pu et al. в 2018 году использовали данную методику для дифференциальной диагностики в скрининге РМЖ при расхождении результатов традиционного УЗИ и РМГ, и отметили её эффективность: AUC комбинированной визуализации с применением эластографии (0,870) значительно выше, чем маммографии (0,735, р <0,001) или традиционном УЗИ (0,717, р <0,001) [52].
В.В. Митьков с соавт. в 2014году опубликовали результаты ретроспективного исследования для оценки чувствительности и специфичности метода при различных показателях. Таким образом, было выявлено, что использование Emean>55,3 кПа (скорость сдвиговой волны >4,3 м/с) для оценки злокачественного образования характеризуется чувствительностью 97,7%, специфичностью 85,9% и AUC 0,945; при Emax>85,7 кПа (скорость сдвиговой волны >5,3 м/с) - Se 97,7%, Sp 87,5% и AUC 0,950; тест “SD >5,6 кПа - рак молочной железы” - 100,0%, 87,5% и 0,966; клинический эхоконтрастный диагностика опухолевый молочный
SWE*ratio>3,5 - рак молочной железы - 100,0%, 82,8% и 0,915 [53]. В.В. Митьков с соавт. в 2015 году отметили прямую связь размера опухоли со значениями Emax (rS = 0,47), Emean (rS = 0,43), SD (rS = 0,36) и SWE-ratio (rS = 0,33) (P < 0,05) [54].
По данным Max Denis et al. в 2015 году, средние скорости сдвиговых волн и модуль Юнга для доброкачественных образований (3,42 ± 1,32 м/с; 39,4 ± 28,1 кПа) были ниже, чем для злокачественных образований молочной железы (6,04 ± 1,25 м/с; 114,9 ± 40,6 кПа) (р < 0,001). Модуль Юнга >83 кПа установлен как предельное значение для дифференциации между злокачественными и доброкачественными образованиями молочной железы (чувствительность - 89,19%, специфичность - 88,69%, AUC - 0,911) [55].
Диагностика РМЖ основывается на проведении биопсии образования под визуальным контролем с морфологической и иммуно-гистохимической верификацией. Существует несколько способов забора материала: тонкоигольная аспирационная биопсия (ТАБ), трепан-биопсия и вакуумная аспирационная биопсия. Использование ультразвука в данной манипуляции является наиболее удобным способом, так как эхографическая визуализация отличается контролем иглы в режиме реального времени, что помогает легко изменять угол наклона и её направление оператором [56].
Отмечая высокую чувствительность и специфичность ультразвукового метода, нельзя опровергнуть факт существования опухолей молочных желез, не идентифицируемых первично при помощи данного метода. В таких случаях возможно использование Fusion-технологий - слияние изображений, полученных различными методами лучевой диагностики. Данная методика позволяет при эхографии выявить участок изменений в тканях железы, за счет навигации при совмещении лучевой картины, полученных при МРТ/ КТ/ПЭТ-КТ или томосинтеза. Определив зону поражения, появляется возможность таргетной биопсии и получения более информативного материала. Fusion-технологии оказывают помощь в выявлении карцином, диагностированных в лимфатических узлах и не визуализируемых при первичной эхографии молочной железы [56].
Заключение
Статистика, существующая на данный момент, диктует необходимость совершенствования ультразвуковых технологий для выявления ранних форм рака молочной железы. Несмотря на то, что основная часть информации по-прежнему формируется по данным В-режима и ЦДК, результаты исследований многих авторов подтверждают целесообразность внедрения SMI, КУУЗИ и эластографии сдвиговой волной в клиническую практику, что позволяет внести новые признаки в классификацию BI-RADS и оптимизировать показания к проведению биопсий.
Литература / References
1. Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global Cancer Statistics 2018: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA: A Cancer Journal for Clinicians. 2018;(0):1-31.
2. Каприн АД, Старинский ВВ, Петрова ГВ. Состояние онкологической помощи населению России в 2018 году. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; 2019. 236 с. [Kaprin AD, Starinskiy VV, Petrova GV. State of cancer care in Russia in 2018. Moscow: P. A. Herzen Moscow state medical Institute branch of the Federal state budgetary institution NMIC of radiology of the Ministry of health of Russia; 2019. 236 p. (In Russian)]
3. Алиева ГС, Корженкова ГП, Колядина ИВ. Комплексная лучевая диагностика раннего рака молочной железы (обзор литературы) Современная онкология. 2019; (3): 10-16. [Aliyeva GS, Korzhenkova GP, Kolyadina IV. Complex radiologic imaging of early breast cancer (literature review). Journal of Modern Oncology. 2019; 21 (3): 10-16. (In Russian)]
4. Корженкова ГП. Диагностическое значение категорий BI-RADS в ведении пациенток с доброкачественной патологией молочных желез. Опухоли женской репродуктивной системы. 2016; 12 (4): 16. [Korzhenkova GP. Diagnostic value of BI-RADS categories in the management of patients with benign breast pathology. Tumors of Female Reproductive System. 2016;12(4):10-16. (In Russian)]
5. Подольская ЕА, Воротынцева НС, Подольский ВВ, Киселёв ИЛ. Возможности ультразвуковой диагностики непальпируемых образований молочных желёз у молодых женщин. Курский научно-практический вестник «Человек и здоровье». 2010; (3): 114-120. [Podolskaya EA, Vorotyntseva NS, Podolskiy VV, Kiselev IL. Opportunities of ultrasonography in diagnostics of not palpated breast tumors at young women. Kursk Scientific And Practical Bulletin «Man And Health». 2010; (3): 114120. (In Russian)]
6. Эрштейн МА, Меских ЕВ, Колесник АЮ, Ок- санчук ЕА. Эволюция ультразвукового метода исследования молочных желез. Вестник Российского научного центра рентгенорадиологии Минздрава России. 2018; 18(3): 1-13. [Ershtein MA, Meskih EV, Kolesnik AJu, Oksanchuk EA. Evolution of the ultrasound method of breast examination. Bulletin of Russian Scientific Center Of Roentgenoradiology Of The Ministry Of Healthcare Of The Russian Federation. 2018; 18(3): 1-13. (In Russian)]
7. Guo R, Lu G, Qin B, Fei B. Ultrasound Imaging Technologies for Breast Cancer Detection and Management: A Review. Ultrasound in Medicine and Biology. 2018; 44(1): 37-70.
8. Chen L, Chen Y, Diao XH, Fang L, Pang Y, Cheng AQ, Li WP, Wang Y. Comparative study of automated breast 3-D ultrasound and handheld B-mode ultrasound for differentiation of benign and malignant breast masses. Ultrasound in Medicine and Biology. 2013; 39 (10): 17351742.
9. Сенча АН, Фазылова СА, Евсеева ЕВ, Гус АИ. Ультразвуковая мультипараметрическая диагностика патологии молочных желез. М.: ГЭОТАР-Медиа; 2017. 360 с. [Sencha AN, Fazylova SA, Evseeva EV, Gus AI. Ultrasound multiparametric diagnostics of breast pathology. Moscow: GEOTAR-Media; 2017. 360 p. (In Russian)]
10. Сенча АН. Ультразвуковое исследование молочных желез. Шаг за шагом. От простого к сложному. М.: МЕДпресс-информ; 2018. 184 с. [Sencha AN. Ultrasound examination of the mammary glands. Step by step. From simple to complex. Moscow: MEDpress- inform; 2018. 184p. (In Russian)]
11. Гажонова ВЕ, Ефремова МП, Бачурина ЕМ, Хлюстина ЕМ, Поткин СБ. Возможности сонотомографии (автоматического объемного сканирования молочных желез) в оценке железистого типа строения молочных желез как фактора риска возникновения рака молочной железы. Вестник рентгенологии и радиологии. 2015; (5): 5-10. [Gazhonova VE, Efremova MP, Bachurina EM, Khlyustina EM, Potkin SB. Capabilities of breast sonotomography (automated breast volume sonography) in the evaluation of the glandular structure of the breast in the context of its cancer risk. Bulletin Of Radiology. 2015; (5): 5-10. (In Russian)]
12. Гажонова ВЕ. Ультразвуковое исследование молочных желез. М.: ГЭОТАР-Медиа; 2020. 544с. [Gazhonova VE. Ultrasonography of mammary. Moscow: GEOTAR-Media; 2020. 544 p. (In Russian)]
13. Ефремова МП, Гажонова ВЕ, Попова ИЭ, Хлюстина ЕМ, ЕВ Шатилова ЕВ, Кулешова ТН. Трехмерное автоматическое сканирование сонотомография в диагностике рака молочной железы. Кремлевская медицина. Клинический вестник. 2017; 12-18. [Efremova MP, Gazhonova VE, Popova IE, Chlustina EM, Shatilova EV, Kuleshova TN. Automated breast volume sonography (ABVS) for breast cancer detection. Kremlin Medicine Journal. 2017; (3): 12-18. (In Russian)]
14. Choi WJ, Cha JH, Kim HH, Shin HJ, Kim H, Chae EY, Hong MJ. Comparison of automated breast volume scanning and handheld ultrasound in the detection of breast cancer: an analysis of 5,566 patient evaluations. Asian Pacific Journal of Cancer Prevention. 2014; 15 (21): 9101-9105.
15. Wojcinski S, Farrokh A, Hille U, Wiskirchen J, Gyapong S, Soliman AA, Degenhardt F, Hillemanns P. The Automated Breast Volume scanner (ABVS): initial experiences in lesion detection compared with conventional handheld B-mode ultrasound: a pilot study of 50 cases. International Journal of Women's Health. 2011;
16. Wojcinski S, Gyapong S, Farrokh A, Soergel P, Hillemanns P, Degenhardt F. Diagnostic performance and inter-observer concordance in lesion detection with the automated breast volume scanner (ABVS). BMC Medical Imaging. 2013; 13 (36): 1-12.
17. Zhang Q, Hu B, Hu B, Li WB. Detection of breast lesions using an Automated Breast Volume Scanner System. Journal of International Medical Research. 2012; (40): 300-306
18. Насруллаев ММ, Насруллаев МН, Насруллаев ММ. Комплексная лучевая диагностика рака молочной железы. Поволжский онкологический вестник. 2018; 2 (34): 49-53. [Nasrullayev MM, Nasrullayev MN, Nasrullayev MM. implex radiation diagnosis of breast cancer. Oncology Bulletin of the Volga region. 2018; 2 (34): 49-53. (In Russian)]
19. Бусько ЕА, Семиглазов ВВ, Мищенко АВ, Шишова АС, Смирнова ВО, Костромина ЕВ, Черная АВ, Артемьева АС, Криворотько ПВ. Возможности ультразвукового цветового допплеровского картирования в ранней диагностике рака молочной железы. Сибирский онкологический журнал. 2019; 18(6): 12-19. [Busko EA, Semiglazov VV, Mishchenko AV, Shishova AS, Smirnova VO, Kostromina EV, Chernaya AV, Artemieva AS, Kryvorotko PV. Diagnostic value of ultrasound color doppler mapping in early detection of breast cancer. Siberian Journal of Oncology. 2019; 18(6): 12-19. (In Russian)]
20. Zeng H, Zhao YL, Huang Y, Lin X, Chen XY, Li AH. Values of color Doppler flow imaging and imaging changes of breast fascia and ligament in differential diagnosis of small breast neoplasms. Ai Zheng. 2006; 25 (3): 339-42.
21. Niu J, Ma J, Guan X, Zhao X, Li P, Zhang M. Correlation Between Doppler Ultrasound Blood Flow Parameters and Angiogenesis and Proliferation Activity in Breast Cancer. Medical Science Monitor. 2019; (25): 70357041. DOI: 10.12659/MSM.914395
22. Mehta TS, Raza S, Baum JK. Use of Doppler ultrasound in the evaluation of breast carcinoma. Seminars in Ultrasound CT and MRI. 2000; 21 (4): 297-307.
23. Оруджева ИН, Асадов АС, Бахшиев БА. Диагностическая ценность некоторых параметров лучевой диагностики при раке молочной железы. International Scientific Journal Theoretical and Applied Science. 2018; 09 (65): 209-215. [Orujova IN, Asadov AS, Baxshiev BA (2018) diagnostic value of some parameters of radiology methods in breast cancer. International Scientific Journal Theoretical and Applied Science. 2018; 09 (65): 209-215.
24. Liu D, Huang Y, Tian D, Yin J, Deng LJ. Value of sonographic bidirectional arterial flow combined with elastography for diagnosis of breast imaging reporting and data system category 4 breast masses. Journal of Ultrasound in Medicine. 2015; 34 (5): 759-66.
25. Shaheen R, Sohail S, Siddiqui KJ. Neovascularity patterns in breast carcinoma: correlation of Doppler ultrasound features with sonographic tumour morphology. Journal of College of Physicians and Surgeons Pakistan. 2010; 20(3): 162-166.
26. Kim ES, Seo BK, Park EK, Woo OH, Jung K, Cho KR, Song SE, Cha J. Significance of microvascular evaluation of ductal lesions on breast ultrasonography: Influence on diagnostic performance. Clinical Imaging. 2018; (51): 252-259.
27. Park AY, Seo BK, Cha SH, Yeom SK, Lee SW, Chung HH. An Innovative Ultrasound Technique for Evaluation of Tumor Vascularity in Breast Cancers: Superb Micro- Vascular Imaging. Journal of Breast Cancer. 2016; 19(2): 210-213.
28. Park AY, Seo BK. Up-to-date Doppler techniques for breast tumor vascularity: superb microvascular imaging and contrast-enhanced ultrasound. 2018; 37(2): 98-106.
29. Park AY, Seo BK, Woo OH, Jung KS, Cho KR, Park EK, Cha SH, Cha J. The utility of ultrasound superb microvascular imaging for evaluation of breast tumour vascularity: comparison with colour and power Doppler imaging regarding diagnostic performance. Clinical Radiology. 2018; (73):304-311.
30. Liang M, Ou B, Wu J, Xiao X, Ruan J, Tian J, Xu X, Wang B, Yang H, Luo B. Combined use ofstrain elastography and superb microvascular imaging with grayscale ultrasound according to the BI-RADS classification for differentiating benign from malignant solid breast masses. Clinical Hemorheology and Microcirculation. 2019; (1): 1-13.
31. Xiao XY, Chen X, Guan XF, Wu H, Qin W, Luo BM. Superb microvascular imaging in diagnosis of breast lesions: a comparative study with contrast-enhanced ultrasonographic microvascular imaging. British Journal of Radiology. 2016; (89): 20160546.
32. Yongfeng Z, Ping Z, Wengang L, Yang S, Shuangming T. Application Of A Novel Microvascular Imaging Technique In Breast Lesion Evaluation.
Ultrasound In Medicine and Biology. 2016; 42 (9): 20972105.
33. Zhang XY, Zhang L, Li N, Zhu QL, Li JC, Sun Q, Wang HY, Jiang YX. Vascular index measured by smart 3-D superb microvascular imaging can help to differentiate malignant and benign breast lesion. Cancer Management and Research. 2019; (11): 5481-5487.
34. Wubulihasimu M, Maimaitusun M, Xu X.-L, Liu X.-D, Luo B-M. The added value of contrast-enhanced ultrasound to conventional ultrasound in differentiating benign and malignant solid breast lesions: a systematic review and meta-analysis. Clinical Radiology. 2018; 73 (11): 936-943.
35. Пеняева ЭИ, Камалов ЮР, Сенча АН, Патрунов ЮН, Сенча ЕА. Ультразвуковое исследование с контрастным усилением в дифференциальной диагностике опухолевых образований печени. Медицинская визуализация. 2017; 21 (2): 36-52. [Peniaeva EI, Kamalov JR, Sencha AN, Patrunov UN, Sencha EA. Value of Contrast- Enhanced Ultrasound in Differential Diagnosis of Focal Liver Lesions. Medical Visualization. 2017; 21 (2): 36-52. (In Russian)]