PLOS Med：計算機輔助診斷程序讓醫生更早發現腦腫瘤的生長

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根據近日發表在開放獲取雜誌《PLOS Medicine》雜誌上的一項新研究，一種計算機輔助診斷過程可以幫助醫生更準確地發現較低級和體積比較小腦部腫瘤的生長，該研究由來自伯明翰阿拉巴馬大學的Hassan Fathallah-Shaykh及其同事們一起完成。然而，還需要更多的臨床研究來確定早期腫瘤生長檢測所支持的早期治療干預是否能延長患者的生存時間並改善生活質量。

低級別膠質瘤占所有成人腦瘤的15%，會引起嚴重的神經問題。目前還沒有一種普遍接受的客觀技術可以在臨床環境中檢測低級別膠質瘤的生長。目前的黃金標準是通過縱向放射學研究的二維圖像的視覺比較進行主觀評價。而這種新開發的計算機輔助診斷程序可以將腫瘤數字化，並使用成像掃描來分割腫瘤並生成體積測量，從而引導醫生注意腫瘤體積的變化，從而有助於客觀地檢測腫瘤的生長。這一點很重要，因為較小的腫瘤體積與較長的生存時間和較低的神經系統發病率有關。在新的研究中，作者評估了63名病人--其中56診斷為2級神經膠質瘤，另外7名病人有成像異常，但是後來沒有病理診斷，研究人員對他們進行了平均150個月的隨訪期間，比較7個醫生藉助於計算機輔助診斷和回顧性臨床報告中關於腫瘤生長的數據。

計算機輔助診斷程序涉及腫瘤的數字化磁共振成像掃描，包括34例影像學進展的2級膠質瘤和22例影像學穩定的2級膠質瘤。在計算機輔助方法的幫助下，醫生診斷了22例神經膠質瘤患者中的13例，這些患者的放射學報告被標記為臨床穩定，但在影像學異常組中沒有發現腫瘤的生長。在34例進展患者中有29例，計算機輔助方法的中位生長檢測時間為14個月，而目前的標準護理放射學評估為44個月。使用計算機輔助方法，準確檢測腫瘤長大是可能的，腫瘤體積的中位數變化只有57%，而使用標準護理臨床方法所需的中位數變化為174%。作者認為，這些發現表明，目前的臨床實踐與檢測低級別膠質瘤生長的顯著延遲有關，計算機輔助方法可以減少這些延遲。

原始出處：Hassan M. Fathallah-Shaykh et al， Diagnosing growth in low-grade gliomas with and without longitudinal volume measurements： A retrospective observational study， PLOS Medicine (2019). DOI： 10.1371/journal.pmed.1002810

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