Vergleich von ultra-hohem b-Wert-ADC, Diffusions-Kurtosis-Parametern und quantitativem DCE zur Verbesserung der biparametrischen MRT bei der Erkennung von klinisch signifikanten Prostatakarzinomen

Zielsetzung In dieser Studie untersuchen wir, ob aus ultra-hoch b-Wert (UHB) Diffusions-Daten abgeleitete Parameter zur Verbesserung der bi-parametrischen MRT (T2 und ADC) für die Vorhersage von klinisch signifikanten Prostatakarzinomen beitragen können. Darüber hinaus vergleichen wir den Mehrwert dieser Parameter mit dem der frühen Kontrastmittel-(DCE)-MRT.

Material und Methoden 73 Patienten erhielten 3T Prostata-MR Untersuchungen mit Diffusionsaufnahmen bei b=50/500/1000/1500 s/mm² und bei b=100/500/1000/2250/3000/4000 s/mm². Gezielte TRUS/MR-Biopsien der prospektiven MR-Läsionen sowie systematische Saturationsbiopsien wurden durchgeführt. Die MR-Läsionen wurden auf ADC, UHB-ADC, DCE-und T2-Bildern in 3D segmentiert und den histologischen Befunden zugeordnet. Die DCE der Läsionen wurde zu gesundem, ebenfalls gering KM-aufnehmenden Gewebe zum gleichen Zeitpunkt normalisiert (nDCE). T2-gewichtete Läsionen wurden gegenüber gesundem Muskelgewebe normalisiert (nT2). Die UHB-Wert-Daten erlaubten ADC-Berechnungen anhand aller b-Werte (MB-ADC), sowie der ADC-Kurtosis-Parameter Dapp und Kapp. Vier logistische Regressions-Modelle wurden ausgewertet und die AUC berechnet. Eine Gleason Grade Group (GGG) ≥ 2 war die positive Grenze für den Antwortvektor.

Ergebnisse In den MRT-Untersuchungen der 73 Patienten wurden 55 MRT-Läsionen definiert. In der Histologie zeigten 23 dieser Läsionen kein Prostatakarzinom (42%), 10 Läsionen zeigten GGG=1 (18%), 12 Läsionen GGG=2 (22%), 4 Läsionen GGG=3 (7%), 4 Läsionen GGG=4 (7%) und 2 Läsionen GGG=5. Die ROC-Kurven der Regressionsmodelle ergaben folgende AUCs: AUC nT2+ADC =0,809, AUC nT2+ADC +nDCE =0,822, AUC nT2+ADC+UHB-ADC = 0,806, AUC nT2+ADC+Kapp+Dapp =0,806.

Schlußfolgerungen Der mittlere Standard ADC-Wert war den Diffusions-Kurtosis Parametern und dem MB-ADC in der Vorhersage von klinisch signifikanten Prostatakarzinomen überlegen. Das Modell basierend auf dem mittleren ADC und der DCE hatte die beste diagnostische Aussagekraft der vier getesteten Modelle und übertraf auch das alleinige ADC-Modell.