Horvátországi onkológiai képalkotó kurzus

Beszámolók | 2018. július 16. 10:52 | Utolsó módosítás dátuma - 2018. július 31. 15:55 | Forrás: radiologia.hu - dr. Sükösd Hunor

Beszámoló a hagyományos dubrovniki onkológiai képalkotás kurzusról, dr. Sükösd Hunor tollából.

Idén június 27-30-a között nyolcadik alkalommal került megrendezésre a hagyományosan Horvátországban, Dubrovnikban megtartott Onkológiai Képalkotó Kurzus (Oncologic Imaging Course). Az esemény Magyarországon kevésbé ismert, idén egyedüli magyar radiológusként vehettem részt. Az évek során sokat fejlődött és egyre bővült a rendezvény: idén először, nem csak támogatóként, hanem közös szervező partnerként volt jelen az Európai Onkológiai Képalkotó Társaság (European Society of Oncologic Imaging).

A kurzus szervezői, előadói a világ számos országából származnak, többek között horvát, olasz, német, osztrák és amerikai radiológusok, akik a szakma kiemelkedő tagjai, csak néhányat említve név szerint: Hedvig Hricak, Daniele Regge, Maximilian F. Reiser, Andrea Laghi. A teljes kurzust rendkívül precíz, jól átgondolt szervezés jellemezte mind a helyszín kiválasztást, az előadások sorrendjét, időtartamát, a kávészünetek időzítését, mind a műhelymunkák (workshopok) és azok színvonalát illetően.

Az idei kurzus központi témái a képalkotó biomarkerek (imaging biomarkers), valamint a radiomika (radiomics) voltak. A képalkotó biomarkerek definíció szerint, olyan mérhető vagy megítélhető objektív képi tulajdonságok, melyek jellemeznek egy biológiai folyamatot vagy annak hiányát. Ilyen például a falvastagság, kontrasztanyag halmozás, diffúzió gátlás vagy maga a RECIST rendszer is. Több előadás is ezeknek a biomarkereknek az azonosítását, hasznosságát, prediktív értékét, illetve megbízhatóságát, szenzitivitását és specificitását vizsgálta. A célszerűség növelése érdekében érdemes ezeket a biomarkereket kombinációban használni, létrehozva egy adott biológiai folyamatnak megfelelő biomarker profilt (biomarker signature). Ez döntéstámogatási és tudásalapú algoritmusokkal valósítható meg.

A radiomics a képelemzésnek egy olyan alága, ahol már nem a keletkezett képet, hanem a nyers digitális adatokat elemezzük és értékeljük ki. Ez természetesen már a számítástechnika, a mesterséges inteligencia és a deep learning területe, melyben olyan képi jellemzők kerülnek felszínre, amit az emberi szem képtelen felismerni. Ebben az esetben is a biomarkerek keresésére irányulnak a kutatások: textura, átlag határ denzitás, átlag denzitáskülönbség és hasonló adatok vizsgálatával.

Szintén fontos téma volt a strukturált leletezés, mely előre részben megírt, egységesített nyelvezetű és szerkezetű leletezésből áll. Bár ki volt emelve, hogy ennek használata a finomabb részletekben információ vesztéssel járhat, számos pozitív hozadéka is érezhető, mérhető kezdve az egységes nyelvezettől, a könnyebb értelmezhetőségig. Az egységes szerkezet ráadásul jelentősen megkönnyíti a leletek adatbázisban való tárolását és csoportosítását, mely egyszerűbb visszakeresést és retrospektív tanulmányok elkészítését teszi lehetővé.

A kutatási témák mellett számos szinten tartó onkológiai és radiológiai előadás volt, melyeken nem csak radiológusok, hanem több szakma kezelőorvosai, sebészei is adtak elő. Minden előadást interaktív esetmegbeszélés követett, melynek kapcsán bőven jutott idő megbeszélésre, kérdésekre is.

Több előadásban szerepelt a rák kezelés hatékonyságának megítélésben használt RECIST rendszer, melynek több variációja (iRECIST, irRECIST, PERCIST, RECIST 1.1.) volt bemutatva, összehasonlítva. Ennek alapján egy terápiára adott választ nem csak a méretbeli növekedés jellemez, hanem a denzitás, szolid komponens arány, kontrasztanyag/radiofarmakon halmozás, valamint maga a terápiának a mibenléte (immunterápia) is fontos tényező. Számos esetben a méretbeli növekedés nem jelenti a terápia hatástalanságát, hanem cisztózus degenráció vagy limfocitás beszűrődés is állhat a folyamat hátterében, mely alapján egy terápia felfüggesztése hibának számítana.
Kiemelték, ugyanakkor, hogy a RECIST rendszerek elsődlegesen a klinikai vizsgálatokban használandók és nem ajánlott a mindennapi gyakorlatban való alkalmazásuk.

Külön napot szántak az emlő onkológiára, ahol a szűrőprogramok jelentőségét emelték ki. Az amerikai ajánlások alapján már 45 éves kortól kellene szűrni az átlagos veszélyeztetettségű populációt, a magasabb rizikójúaknál pedig akár már 40 évesen is el lehet kezdeni az éves szűrést. A magas rizikójú nőknél MR vizsgálat is ajánlott elsődlegesen a mammográfia és az ultrahang vizsgálat mellett. Említésre került a szűrő programok keretén belül használható számítógépes diagnosztika, segítve a számottevően megnövekedett képanyag leletezését mesterséges intelligencia, Deep learning módszerekkel. Ígéretes eredményt mutat a kontrasztanyagos mammográfia, mely során intravénás, jódos kontrasztanyag beadása után készítenek képeket, mely nagymértékben növeli a szenzitivitást (kb. 60-70%-ról 90% fölé) és a specificitást. A kontrasztanyagos ultrahang vizsgálat ugyanakkor kevésbé tűnik használhatónak, elsősorban a ciszták megítélésében mutatott jó eredményeket.

Összefoglalásként a négynapos eseményen kiváló nemzetközi előadók és előadások voltak. A szervezés jól átgondolt, precíz, a program jól követhető volt. A multidiszciplináris részvételnek köszönhetően a rendezvényen széleskörű klinikai nézőpontot ismerhettünk meg mind az előadásokban, mind a megbeszélések, érvelések kapcsán, mely elengedhetetlen a megfelelő onkológiai képalkotásban.

Az esemény jövőre 2019. június 19-22-e között kerül megrendezésre. Rezidens orvosoknak, valamint az Európai Onkológiai Képalkotó Társaság tagjainak kedvezményes regisztrációs díj biztosított.
Ezúton szeretném megköszönni a Radizone Diagnost-X Kft.-nek és személyesen Hetényi Ferencnek a támogatását, mely nélkül nem vehettem volna részt ezen az eseményen.

A beszámoló szerzője: Dr. Sükösd Hunor
Semmelweis Egyetem, Radiológiai Klinika
1082 Budapest, Üllői út 78/a
E-mail: hunor.suksod@gmail.com

Kép forrása: https://twitter.com/myESOI/media