Возможности 3D-моделирования в оценке резектабельности опухолей головки поджелудочной железы

Актуальность. Рак головки поджелудочной железы (ПЖ) занимает 6–7-е место по распространенности среди онкологических заболеваний и 4–5-е место среди причин смертности. На сегодняшний день только 5% больных достигают 5-летней выживаемости. Несмотря на успехи современной диагностики и хирургического лечения, проблема раннего выявления, стадирования онкологического процесса и, как следствие, комбинированного лечения рака головки ПЖ, остается актуальной.
Цель: повышение точности диагностики и оценки резектабельности рака головки ПЖ на основе комплексного использования лучевых методов с 3D-моделированием панкреатодуоденальной зоны.
Материал и методы. В исследование включены 93 пациента (44 (47,31%) мужчины, 49 (52,69%) женщин) с осложненными образованиями панкреатодуоденальной зоны, получавшие лечение с 2019 по 2022 гг. в хирургическом отделении Городской Мариинской больницы. Возраст больных варьировался в интервале от 44 до 90 лет, средний возраст 67±0,74 года. Всем пациентам проведена магнитно-резонансная томография (МРТ) на МР-томографе Ingenia (Philips Medical Systems, Нидерланды) с индукцией магнитного поля 3 Тл. Выполняли нативное исследование брюшной полости и забрюшинного пространства, дополненное протоколом МР-холангиопанкреатографии, а также исследование с динамическим контрастным усилением со сбором данных в артериальную, портальную и отложенную фазы. Затем получали Т2-взвешенные изображения по технологии «турбоспин-эхо», в том числе с жироподавлением, для оценки структурных изменений и наличия жидкости в фасциальных пространствах. Также пациентам проводили эндоскопическое ультразвуковое исследование панкреатодуоденальной зоны по методу push and pull и мультисрезовую компьютерную томографию (МСКТ) органов брюшной полости. Для построения 3D-моделей использовали бесплатно распространяемые программы 3D-slicer, Mimics, которые позволили в полуавтоматическом режиме выполнять построение 3D-изображения для дальнейшей оценки анатомо-топографических соотношений.
Результаты. По данным построения МСКТ-3D-модели выявили инвазию опухоли в верхнюю брыжеечную вену у 6 (23,06%) пациентов, тогда как на МРТ-моделях – у 4 (15,38%), а интраоперационное подтверждение получено у 5 человек (19,23%). Инвазия чревного ствола по данным как МСКТ-, так и МРТ-моделирования обнаружена в 1 (5,2%) случае, что подтвердилось интраоперационной картиной. Инвазию нижней полой вены на МСКТ- и МРТ-моделях выявили у 3 (11,54%) пациентов, тогда как интраоперационно – у 4 (15,38%). По МСКТ- и МРТ-3D-моделям совпали данные по инвазии чревного ствола у 1 (3,85%) пациента, верхней брыжеечной артерии – у 2 (7,69%), что полностью подтвердилось интраоперационно.
Заключение. 3D-моделирование на основе МРТ и МСКТ-исследований является информативным методом в дооперационном стадировании рака головки ПЖ и его резектабельности. Данный метод позволяет объективно определить локализацию и распространенность опухолевого процесса на прилежащие анатомические структуры, а также визуально продемонстрировать метастатическое поражение регионарных лимфатических узлов. По параметрам диагностической эффективности 3D-модели максимально приближенны к интраоперационной картине, что дает возможность планировать как объем, так и ход оперативного вмешательства.

1. Orth M, Metzger P, Gerum S, et al. Pancreatic ductal adenocarcinoma: biological hallmarks, current status, and future perspectives of combined modality treatment approaches. Radiat Oncol. 2019; 14: 141. https://doi.org/10.1186/s13014-019-1345-6.

2. Murakami T, Hiroshima Y, Matsuyama R, et al. Role of the tumor microenvironment in pancreatic cancer. Ann Gastroenterolo Surg. 2019; 3(2): 130–7. https://doi.org/10.1002/ags3.12225.

3. Ho WJ, Jaffee EM, Zheng L. The tumour microenvironment in pancreatic cancer – clinical challenges and opportunities. Nat Rev Clin Oncol. 2020; 17(9): 527–40. https://doi.org/10.1038/s41571-020-0363-5.

4. Hu JX, Zhao CF, Chen WB, et al. Pancreatic cancer: a review of epidemiology, trend, and risk factors. World J Gastroenterol. 2021; 27(27): 4298–321. https://doi.org/10.3748/wjg.v27.i27.4298.

5. Жук Л.А., Тур Г.Е. Структура заболеваемости больных раком поджелудочной железы. В кн.: Маскевич С.А., Позняк С.С. (ред.) Сахаровские чтения 2019 года: экологические проблемы XXI века. Материалы 19-й международной научной конференции, 23–24 мая 2019 г. Часть 1. Минск: ИВЦ Минфина; 2019: 216–9.

6. Райн В.Ю., Чернов А.А., Заботкин С.О. Выживаемость при протоковой аденокарциноме головки поджелудочной железы после панкреатодуоденальной резекции. Медицинская наука и образование Урала. 2020; 21(4): 127–30. https://doi.org/10.36361/1814-8999-2020-21-4-127-130.

7. Singh RR, O’Reilly EM. New treatment strategies for metastatic pancreatic ductal adenocarcinoma. Drugs. 2020; 80(7): 647–69. https://doi.org/10.1007/s40265-020-01304-0.

8. Подкопаева Д.С. Рак головки поджелудочной железы – протоковая аденокарцинома, с позиции современной онкохирургии. В кн.: Эксперимент в хирургии и онкологии: сборник научных трудов и материалов научно-практической конференции с международным участием. Курск: КГМУ; 2020: 20–1. https://doi.org/10.21626/cb.20.surgeryexperiment-sept.

9. Fang C, Zhu W, Wang H, et al. A new approach for evaluating the resectability of pancreatic and periampullary neoplasms. Pancreatology. 2012; 12(4): 364–71. https://doi.org/10.1016/j.pan.2012.05.006.

10. Захарова О.П., Кубышкин В.А., Кармазановский Г.Г. Протокол КТ-исследования при оценке резектабельности рака поджелудочной железы. Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2012; 8: 44–50.

11. Тюрина А.Н., Пронин И.Н., Фадеева Л.М. и др. Протонная 3D-МР-спектроскопия в диагностике глиальных опухолей головного мозга. Медицинская визуализация. 2019; 3: 8–18. https://doi.org/10.24835/1607-0763-2019-3-8-18.

12. Rasenberg D, Ramaekers M, Jacobs I, et al. Computer-aided decision support and 3D modelling in pancreatic cancer surgery. Eur J Surg Oncol. 2023; 49(2): e162–3. https://doi.org/10.1016/j.ejso.2022.11.625.

13. Duan H, Liu P, Chen C, et al. Reconstruction of threedimensional vascular models for lymphadenectomy before surgery. Minim Invasive Ther Allied Technol. 2020; 29(1): 42–8. https://doi.org/10.1080/13645706.2019.1569533.

14. Rossetti D, Vitale SG, Tropea A, et al. New procedures for the identification of sentinel lymph node: shaping the horizon of future management in early stage uterine cervical cancer. Updates Surg. 2017; 69(3): 383–8. https://doi.org/10.1007/s13304-017-0456-6.

15. Chen C, Chen L, Tang L, et al. Application of digital threedimensional model of abdominal and pelvic vessels in selecting intravascular catheterization method. J Interv Radiol. 2015; 24(3): 252–6 (in Chinese). http://doi.org/10.3969/j.issn.1008-794X.2015.03.017.

16. Hu HJ, Huang YW, Zhu YC. Tumor feeding artery reconstruction with multislice spiral CT in the diagnosis of pelvic tumors of unknown origin. Diagn Interv Radiol. 2014; 20(1): 9–16. http://doi.org/10.5152/dir.2013.12176.