ÜYE OL ÜYE GİRİŞ
ÜYE OLUN / GİRİŞ YAPIN
RxMediaPharma

MS Lezyonlarını Saymanın Daha Kolay Bir Yolu Mümkün mü?

Tek bir kesitsel MR görüntüleme çalışmasından lezyon sayımlarının geçerli ve güvenilir tahminlerini elde etmek için istatistiksel bir analiz tekniği geliştirildi.
31 Mart 2018

Multipl skleroz, merkezi sinir sisteminde oluşan demiyelinizan lezyonlarla karakterize edilen nöroenflamatuvar bir hastalıktır. MR görüntüleme, özellikle beynin beyaz maddesinde, bu lezyonların gözlenmesi için en yaygın kullanılan yöntemdir. MR görüntülemede yeni lezyonların bulunması sıklıkla hastalık aktivitesinin önemli bir klinik belirteci olarak kabul edilir, ancak hastalığın ciddiyetinin MR görüntülemeye dayalı ölçümleri zordur. Beyaz cevherdeki toplam lezyon yükü veya beyin boyutunun hacim veya hacim fraksiyonu olarak ölçülen "lezyon yükü" genellikle MS çalışmalarında, tipik olarak hastalık ciddiyetinin bir ölçümü olarak ve bir klinik araştırma sonucu olarak kullanılır. Bununla birlikte, lezyon yükü, hastalığın şiddetinin klinik ölçümleri ile şaşırtıcı derecede zayıf bir ilişki gösterir.

Konfluent Lezyonları Saymak Zor

Geçmiş yıllarda, birkaç klinik çalışma, hastanın beynindeki lezyon sayısını olası bir ilgi sonucu olarak tartıştı. Bu çalışmalarda, başlangıçtaki lezyon sayımının Genişletilmiş Özürlülük Durum Ölçeği (EDSS) ile korelasyonlu olduğu gösterilmiş ve lezyon sayımındaki değişiklikler, EDSS'deki değişikliklerle korele olduğu gösterilmiştir. Bununla birlikte, beynin biyolojik açıdan belirgin lezyonlarının doğru bir şekilde bulunması maliyetli ve lojistik açıdan zorlayıcı olabilir, tipik olarak sık takip ziyaretlerinde elde edilen taramaların uzman incelemesi veya otomatik analizini gerektirir. Lezyon yükü yüksek ve birçok konfluent (birleşik) lezyonu olan hastalarda bu süreç özellikle zordur. Konfluent lezyonlar genellikle, patolojik olarak farklı lezyonlar (yani zamanla birbirinden ayrılan uzaysal olarak yapısal hasar kaynaklarına bağlı olarak ortaya çıkan lezyonlar) birbirine yakın olduğunda ortaya çıkar ve lezyon dokusundan daha geniş bir bağlantı bölgesi oluşturur. Lezyon yükünün seviyesine bağlı olarak, konfluent lezyonlar tek bir bağlantı kenarına sahip 2 üst üste yerleşmiş lezyondan, geniş beyaz madde paylarını kapsayan düzinelerce bağlı lezyona kadar değişebilir. Bu tür konfluent dokuların varlığı, herhangi bir ziyarette beyindeki farklı lezyonların sayısını tahmin etmeyi zorlaştırabilir veya imkansız hale getirebilir.

Amerika’dan araştırmacılar bu sorunu gidermek için yaptıkları çalışmada, tek bir kesitsel MR görüntüleme çalışmasından lezyon sayımlarının geçerli ve güvenilir tahminlerini elde etmek için istatistiksel bir analiz tekniği geliştirdiler.  

Araştırmacılar, her bir lokalizasyonda bir lezyon olasılığını değerlendirmek için MR görüntüleme kullandılar. Bu haritanın dokusunu yeni bir teknik kullanarak nicelleştirdiler ve bir lezyon merkezine benzeyen kümeleri saydılar. Tekniğin geçerliliği,  bir ölçüt standart sayıma kıyasla, 60 kişide derinlemesine incelendi ve güvenilirlik, klinik olarak stabil bir denekten 7 noktada elde edilen 14 tarama kullanılarak belirlendi.

Önerilen sayı ve ölçüt standart sayısı, yüksek korelasyona sahipti ve anlamlı olarak farklı değildi. Tekrarlanan taramalarda önerilen sayının değişkenliği lezyon yükününkiyle eşdeğerdi. Lezyon yükü ve yaşı hesaplandıktan sonra, Genişletilmiş Özürlülük Durumu Ölçeği ile lezyon sayımı negatif olarak ilişkilendirildi. Ortalama lezyon boyutu, tek başına lezyon yüküne veya lezyon sayısına göre Genişletilmiş Özürlülük Durumu Ölçeği ile daha yüksek bir ilişkiye sahipti.

Araştırmacılar çalışmalarında, kesitsel verileri kullanarak patolojik olarak farklı lezyonları saymak için yeni bir teknik sunduklarını ve belirsiz bilgileri kurtarma kabiliyetini gösterdiklerini belirttiler. Önerilen sayının, lezyon yüküne ya da tek başına lezyon sayımına göre daha fazla EDSS puanıyla korele olan lezyon boyutunun daha doğru tahmin edilmesini sağladığını aktardılar.

Referanslar

Dworkin et al. An Automated Statistical Technique for Counting Distinct Multiple Sclerosis Lesions, AJNR Am J Neuroradiol 2018.