The Use of Multiparametric Magnetic Resonance Imaging (mpMRI) in the Detection, Evaluation, and Surveillance of Clinically Significant Prostate Cancer (csPCa)

Patel, Parth; Wang, Shu; Siddiqui, Mohummad Minhaj

doi:10.1007/s11934-019-0926-0

“…Multiparametric MRI (mpMRI) is considered a standard tool for diagnostic evaluations of PCa and can help reduce unnecessary biopsies by a quarter [ 13 , 14 ]. The accurate assessment of PCa by mpMRI before RP can help clinicians distinguish extraprostatic disease, identify risk factors associated with PSM, and evaluate intraoperative complications and functional recovery after surgery [ 15 ].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

MRI-based radiomics models to assess prostate cancer, extracapsular extension and positive surgical margins

He

¹

,

Wang

²

,

Fu

³

et al. 2021

View full text Add to dashboard Cite

Purpose To investigate the performance of magnetic resonance imaging (MRI)-based radiomics models for benign and malignant prostate lesion discrimination and extracapsular extension (ECE) and positive surgical margins (PSM) prediction. Methods and materials In total, 459 patients who underwent multiparametric MRI (mpMRI) before prostate biopsy were included. Radiomic features were extracted from both T2-weighted imaging (T2WI) and the apparent diffusion coefficient (ADC). Patients were divided into different training sets and testing sets for different targets according to a ratio of 7:3. Radiomics signatures were built using radiomic features on the training set, and integrated models were built by adding clinical characteristics. The areas under the receiver operating characteristic curves (AUCs) were calculated to assess the classification performance on the testing sets. Results The radiomics signatures for benign and malignant lesion discrimination achieved AUCs of 0.775 (T2WI), 0.863 (ADC) and 0.855 (ADC + T2WI). The corresponding integrated models improved the AUC to 0.851/0.912/0.905, respectively. The radiomics signatures for ECE achieved the highest AUC of 0.625 (ADC), and the corresponding integrated model achieved the highest AUC (0.728). The radiomics signatures for PSM prediction achieved AUCs of 0.614 (T2WI) and 0.733 (ADC). The corresponding integrated models reached AUCs of 0.680 and 0.766, respectively. Conclusions The MRI-based radiomics models, which took advantage of radiomic features on ADC and T2WI scans, showed good performance in discriminating benign and malignant prostate lesions and predicting ECE and PSM. Combining radiomics signatures and clinical factors enhanced the performance of the models, which may contribute to clinical diagnosis and treatment.

show abstract

“…Multiparametric magnetic resonance imaging (mp-MRI) offers increasingly reliable visualization for the diagnosis of PCa, especially for clinically significant PCa (cs-PCa, defined as Gleason score ≥ 7 and/or volume ≥ 0.5 cm 3 and/or extra prostatic extension), and provides information for evaluating tumor staging and monitoring treatment response [ 5 ]. To improve the accuracy of performance and reporting standardization of prostate mp-MRI examination, the original version of the Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS v1) was published in 2012 [ 6 ] and then updated as PI-RADS v2 in 2014 [ 7 ].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

The Role of PSA Density among PI-RADS v2.1 Categories to Avoid an Unnecessary Transition Zone Biopsy in Patients with PSA 4-20 ng/mL

Wang

¹

,

Wei

²

,

Zhang

³

et al. 2021

BioMed Research International

View full text Add to dashboard Cite

Objective. To evaluate the role of prostate-specific antigen density (PSAD) in different Prostate Imaging Reporting and Data System version 2.1 (PI-RADS v2.1) categories to avoid an unnecessary biopsy in transition zone (TZ) patients with PSA ranging from 4 to 20 ng/mL. Materials and Methods. In this retrospective and single-center study, 333 biopsy-naïve patients with TZ lesions who underwent biparametric magnetic resonance imaging (bp-MRI) were analyzed from January 2016 to March 2020. Multivariate logistic regression analyses were performed to determine independent predictors of clinically significant prostate cancer (cs-PCa). The receiver operating characteristic (ROC) curve was used to compare diagnostic performance. Results. PI-RADS v2.1 and PSAD were the independent predictors for TZ cs-PCa in patients with PSA 4-20 ng/mL. 0.9% (2/213), 10.0% (7/70), and 48.0% (24/50) of PI-RADS v2.1 score 1-2, 3, and 4-5 had TZ cs-PCa. However, for patients with PI-RADS v2.1 score 1-2, there were no obvious changes in the detection of TZ cs-PCa (0.8% (1/129), 1.3% (1/75), and 0.0% (0/9)) combining with different PSAD stratification ( PSAD < 0.15 , 0.15-0.29, and ≥0.30 ng/mL/mL). For patients with PI-RADS v2.1 score ≥ 3 , the TZ cs-PCa detection rate significantly varied according to different PSAD stratification. A PI-RADS v2.1 score 3 and PSAD < 0.15 and 0.15-0.29 ng/mL/mL had 8.6% (3/35) and 3.7% (1/27) of TZ cs-PCa, while a PI-RADS v2.1 score 3 and PSAD ≥ 0.30 ng / mL / mL had a higher TZ cs-PCa detection rate (37.5% (3/8)). A PI-RADS v2.1 score 4-5 and PSAD <0.15 ng/mL/mL had no cs-PCa (0.0% (0/9)). In contrast, a PI-RADS v2.1 score 4-5 and PSAD 0.15-0.29 and ≥0.30 ng/mL/mL had the highest cs-PCa detection rate (50.0% (10/20), 66.7% (14/21)). It showed the highest AUC in the combination of PI-RADS v2.1 and PSAD (0.910), which was significantly higher than PI-RADS v2.1 (0.889, P = 0.039 ) or PSAD (0.803, P < 0.001 ). Conclusions. For TZ patients with PSA 4-20 ng/mL, PI-RADS v2.1 score ≤ 2 can avoid an unnecessary biopsy regardless of PSAD. PI-RADS v2.1 score ≥ 3 may avoid an unnecessary biopsy after combining with PSAD. PI-RADS v2.1 combined with PSAD could significantly improve diagnostic performance.

show abstract

“…Kết quả nghiên cứu này có một số điểm tương đồng với nghiên cứu của tác giả S.M.Walker cho thấy tỷ lệ phát hiện ung thư có ý nghĩa lâm sàng trong các loại PI-RADS 2, 3, 4, 5 lần lượt là 5.7%, 14.8%, 44.2%, 80.0% [6]. Trong nghiên cứu, 12 bệnh nhân ung thư tuyến tiền liệt có ý nghĩa lâm sàng đều có tổn thương trên cộng hưởng từ phân loại PI-RADS từ 3 trở lên, điều này cho thấy cộng hưởng từ có giá trị trong phát hiện các tổn thương UTTTL có ý nghĩa lâm sàng [7]. Tuy nhiên trong nghiên cứu của chúng tôi không có trường hợp nào ung thư có xếp loại PI-RADS 2 và không có trường hợp nào phát hiện ung thư không có ý nghĩa lâm sàng có xếp loại PI-RADS 4 hoặc 5 so với một số nghiên cứu khác, do cỡ mẫu của chúng tôi nhỏ chưa đại diện được hết các trường hợp.…”

Section: Bàn Luậnunclassified

GIÁ TRỊ BƯỚC ĐẦU CỦA CỘNG HƯỞNG TỪ ĐA THÔNG SỐ THEO PHÂN LOẠI PI-RADSv2.1 TRONG PHÁT HIỆN UNG THƯ TUYẾN TIỀN LIỆT CÓ Ý NGHĨA LÂM SÀNG

Nhân¹,

Hải²,

Chiến³

et al. 2021

VMJ

0

View full text Add to dashboard Cite

Mục tiêu: Bước đầu nghiên cứu về giá trị của cộng hưởng từ đa thông số theo phân loại PI- RADSv2.1 trong phát hiện ung thư tuyến tiền liệt có ý nghĩa lâm sàng. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu thực hiện trên 30 bệnh nhân với 38 tổn thương tuyến tiền liệt tại bệnh viện đa khoa quốc tế Vinmec Times City từ tháng 7 năm 2018 đến tháng 1 năm 2021. Chúng tôi phân loại tổn thương phát hiện trên cộng hưởng từ đa thông số (mpMRI) dựa theo phân loại PI-RADSv2.1. Các tổn thương nghi ngờ ung thư được sinh thiết hệ thống dưới hướng dẫn siêu âm qua đường trực tràng. Phân tích mối tương quan giữa tổn thương trên cộng hưởng từ theo phân loại PI- RADSv2.1 với kết quả mô bệnh học từ các bệnh phẩm sinh thiết thu nhận được. Kết quả: Tỷ lệ ung thư tuyến tiền liệt có ý nghĩa lâm sàng theo phân loại PI-RADS nhóm £2, 3, 4, 5 trong nghiên cứu lần lượt là: 0%; 12.5%; 58.3%; 85.7%. PI-RADS 3 chỉ gặp ung thư tuyến tiền liệt có phân nhóm Gleason 1, 2; PI-RADS 4,5 gặp trong ung thư tuyến tiền liệt có phân nhóm Gleason ³2. Kết luận: Cộng hưởng từ đa thông số có giá trị trong phát hiện ung thư tuyến tiền liệt có ý nghĩa lâm sàng với mối tương quan có ý nghĩa thống kê giữa loại PI-RADS 4,5 với phân nhóm Gleason ³2.

show abstract

The Use of Multiparametric Magnetic Resonance Imaging (mpMRI) in the Detection, Evaluation, and Surveillance of Clinically Significant Prostate Cancer (csPCa)

Cited by 24 publications

References 35 publications

MRI-based radiomics models to assess prostate cancer, extracapsular extension and positive surgical margins

MRI-based radiomics models to assess prostate cancer, extracapsular extension and positive surgical margins

The Role of PSA Density among PI-RADS v2.1 Categories to Avoid an Unnecessary Transition Zone Biopsy in Patients with PSA 4-20 ng/mL

GIÁ TRỊ BƯỚC ĐẦU CỦA CỘNG HƯỞNG TỪ ĐA THÔNG SỐ THEO PHÂN LOẠI PI-RADSv2.1 TRONG PHÁT HIỆN UNG THƯ TUYẾN TIỀN LIỆT CÓ Ý NGHĨA LÂM SÀNG

Contact Info

Product

Resources

About