跳到主页内容
美国国旗

美国政府的官方网站

Dot政府

gov意味着它是官方的。
联邦政府网站通常以.gov或.mil结尾。之前分享敏感信息,确保你在联邦政府政府网站。

Https系统

该站点是安全的。
这个https(https)://确保您连接到官方网站,并且您提供的任何信息都是加密的并安全传输。

访问密钥 NCBI主页 MyNCBI主页 主要内容 主导航
.2018年8月20日;18(1):833.
doi:10.1186/s12885-018-4684-z。

在动物模型中监测抗肿瘤治疗效果的新方法:结合功能MRI和纹理分析

附属公司

在动物模型中监测抗肿瘤治疗效果的新方法:结合功能MRI和纹理分析

明蒙(Ming Meng)等。 BMC癌症. .

摘要

背景:本研究的目的是结合多b值DWI、DCE-MRI和纹理分析评估不同治疗药物的早期抗肿瘤效果。

方法:18个4 T1同种移植瘤模型分为对照组、紫杉醇单药治疗组和紫杉醇与贝伐单抗联合治疗组(n=6),分别在治疗前和治疗后15天进行多b值DWI、DCE-MRI和纹理分析。

结果:治疗后,对照组肿瘤明显大于联合组(P=0.018)。在多b值DWI中,ADC缓慢的联合组较其他组明显增加(P<0.01)。对照组和紫杉醇组的f增加,但与其他组相比,联合组的f明显减少(P<0.02)。此外,在DCE-MRI中,减少的K反式由于后者的K增加,联合组和对照组之间存在明显差异(P=0.003)反式组内比较治疗前、中期和治疗后的肿瘤纹理,结果显示所有组的熵均显著增加(P<0.01,SSF=0-6),而MPP、平均值和SD仅在联合治疗组增加(PMPP平均值,SD<0.05,SSF=4-6)。此外,组间比较显示,治疗后平均值和MPP有显著差异(P平均值,MPP<0.05,SSF=0-3)。

结论:所有这些结果表明,DWI、DCE和纹理分析之间存在着较强的相关性,这有助于进一步的研究和临床研究。

关键词:乳腺癌;功能性MRI;多参数成像;新辅助化疗;纹理分析。

PubMed免责声明

利益冲突声明

道德批准和参与同意

所有动物实验和相关细节均按照批准的指南进行,并得到了中国医学科学院北京协和医院动物护理和使用委员会和北京协和医学院的批准。

竞争性利益

作者声明,他们没有竞争利益。

出版商备注

Springer Nature在公布的地图和机构关联中的管辖权主张方面保持中立。

数字

图1
图1
三组肿瘤生长趋势。不同疗法治疗前、治疗7天和15天后的轴向T2WI图像。在整个过程中,对照组肿瘤变大,生长速度最快,导致试验结束时周围器官严重收缩。然而,联合治疗组的肿瘤生长最慢,在治疗后期肿瘤相对较小且较浅。紫杉醇组的生长速度介于中间。b条肿瘤体积的百分比变化。对照组肿瘤几乎呈线性生长。治疗后第7天,三组之间没有显著差异(P(P) = 0.60). 然而,在治疗结束时,与第15天的对照组相比,紫杉醇和贝伐单抗联合治疗明显抑制了肿瘤生长(P(P) = 0.018)
图2
图2
多b值DWI产生三组。不同疗法治疗前、治疗7天和15天后的DWI和ADC图。皮下肿瘤(白色箭头)被植入膀胱附近(红色箭头)。从ADC图中可以看出,肿瘤(蓝色)中的水分子扩散比膀胱(红色)中的低得多。对照组肿瘤区域扩散较低。然而,经过7天的抗肿瘤治疗后,紫杉醇组和联合组的水扩散限制均得到改善(肿瘤中心区域显示稍高的绿色信号)。此外,在治疗15天后,联合组的改善更为明显。同时,在ADCslow中观察到显著的差异(b条)和灌注分数(f)(c(c))三组治疗前后比较。变化趋势由方差分析得出,根据各自的不同模式反映了治疗15天后的变化
图3
图3
DCE-MRI分为三组。K系列反式这三组患者治疗前和治疗15天后的DCE-MRI图谱。如图所示,治疗前肿瘤边缘的血液供应(红色/绿色)比中心部分(蓝色)更丰富。尽管如此,在15天的处理过程中还是出现了一些差异。对照组的血液供应更充足,其他两组的分布趋势几乎相反,尤其是联合组。定量分析结果进一步证实了这些变化,并显示出K的显著差异反式b条三组治疗前后比较。变化趋势也来源于方差分析
图4
图4
免疫组织化学结果(×200)治疗15天后,用CD31和VEGF染色对照、紫杉醇和联合治疗肿瘤。目标物质被染成棕黄色。联合治疗组CD31测定的微血管密度(MVD)和VEGF的光密度均明显低于其他两组
图5
图5
这些线性图可用于直接反映各种参数之间的相关性。MVD与K之间存在显著的正线性相关性反式灌注分数(f)和VEGF。然而,MVD和ADC缓慢的呈负相关。此外,ADC缓慢的值与熵呈显著负相关,与MPP呈正相关。多b值DWI的影像学参数与DCE-MRI之间也有很强的相关性,例如ADC与快速的和K电动自行车

类似文章

工具书类

    1. Fusco R等。乳腺病变分类中DCE-MRI和DW-MRI定量参数的整合。生物医学。2015年国际研究报告;12:237863.-项目管理咨询公司-公共医学
    1. Shin HJ等。利用灌注参数和表观扩散系数预测低风险乳腺癌。麦格纳森成像。2016;34:67-74。doi:10.1016/j.mri.2015.10.028。-内政部-公共医学
    1. Brix G,Griebel J,Kiessling F,Wenz F.基于动态增强CT和MRI测量的肿瘤血管生成示踪动力学建模。Eur J Nucl Med Mol成像。2010;37(补充1):S30–S51。doi:10.1007/s00259-010-1448-7。-内政部-公共医学
    1. Koo HR等。动态增强MRI灌注参数与乳腺癌预后因素和亚型的相关性。J Magn Reson成像。2012;36:145–151. doi:10.1002/jmri.23635。-内政部-公共医学
    1. Anderson AW等。细胞体积分数变化对人类细胞表观扩散的影响。麦格纳森成像。2000;18:689–695. doi:10.1016/S0730-725X(00)00147-8。-内政部-公共医学