Современные аспекты КТ-диагностики карциномы щитовидной железы

• Кованцев Сергей Дмитриевич
• Бумбу Анна Васильевна
• Баринов Юрий Владимирович
• Пейкова Марина Николаевна
• Пичугина Наталья Владимировна
• Румер Вероника Борисовна
• Колотильщиков Андрей Александрович
• Гоголашвили Давид Гугушаевич

Резюме

Уровень заболеваемости раком щитовидной железы (ЩЖ) увеличился во многих странах и регионах. Внедрение в широкую практику компьютерной томографии (КТ) привело к росту выявления образований, в том числе ЩЖ, требующих дополнительного обследования. Случайно выявленные узловые образования, или инциденталомы, ЩЖ обнаруживаются у 16-68% пациентов. Однако только у 1,6-3,9% пациентов выявляется карцинома ЩЖ. КТ играет немаловажную роль при крупных образованиях, загрудинном расположении, при инвазии в соседние органы и структуры, а также при подозрении на метастатический процесс или послеоперационный рецидив.

Цель данного исследования - ​обзор литературы о возможностях и применении КТ-диагностики злокачественных образований ЩЖ.

Ключевые слова: карцинома щитовидной железы; компьютерная томография; тонкоигольная аспирационная пункция; ультразвуковая диагностика

Уровень заболеваемости раком щитовидной железы (ЩЖ) увеличился во многих странах и регионах. В 2020 г. стандартизированный по возрасту уровень заболеваемости раком ЩЖ во всем мире составил 10,1 на 100 тыс. женщин и 3,1 на 100 тыс. мужчин [1]. Несмотря на прогресс в диагностике злокачественных новообразований, к сожалению, увеличилась и частота выявления рака ЩЖ IV стадии [2].

Рак ЩЖ обычно выявляется по нескольким причинам: 1) пациент самостоятельно обнаруживает образование на шее; 2) в ходе прицельного клинического обследования; 3) случайная находка при обследованиях, не связанных с ЩЖ [например, в результате компьютерной томографии (КТ) шеи или грудной клетки, ультразвукового исследования (УЗИ) экстракраниальных отделов брахиоцефальных артерий, позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) при патологии, не связанной с ЩЖ]. Выявление подозрительных узлов ЩЖ приводит к диагностическому обследованию, включая лабораторную оценку, дальнейшую визуализацию и тонкоигольную аспирационную пункцию (ТАП) [3].

Случайно выявленные узловые образования, или "инциденталомы", ЩЖ обнаруживаются у 16-68% пациентов [4-7]. При этом в литературе отсутствуют данные по критериям злокачественности при КТ-исследованиях. Внедрение в широкую практику КТ привело к росту выявления образований, в том числе ЩЖ, требующих дополнительного обследования. Однако только у 1,6-3,9% пациентов выявляется карцинома ЩЖ [8].

Цель исследования - обзор литературы о возможностях и применении КТ-диагностики злокачественных образований ЩЖ.

Компьютерная томография щитовидной железы

Наиболее часто ЩЖ имеет форму бабочки или буквы "Н" и состоит из правой и левой долей, соединенных перешейком. По отношению к гортани и шейной части трахеи ЩЖ расположена кпереди, доли распространяются латерально, вдоль боковых полуокружностей. Выделяют переднюю и заднюю границы долей, верхний и нижний полюса, переднелатеральную и переднемедиальную стороны. Границы могут быть вариантны, нижняя граница чаще проецируется на 5-6-е кольцо трахеи, однако при патологическом увеличении, анатомически короткой шее или выраженной кифотической деформации позвоночника граница может распространяться на уровень яремной вырезки грудины или ретростернально. Расположенный между долями перешеек в большей части наблюдений проецируется на уровень 2-4-го трахеальных колец, однако расположение и наличие его также вариабельны. В ряде случаев ЩЖ формирует добавочную пирамидальную долю, отходящую кверху от области перешейка [9].

ЩЖ состоит из фолликулов, заполненных коллоидом, окруженным эпителиальными клетками. Около 25% запасов йода в организме накапливается в ЩЖ для синтеза тиреоидных гормонов. Это обусловливает неравномерную рентгеновскую плотность ЩЖ при КТ, поскольку в зависимости от плотности клеточного состава коэффициент ослабления рентгеновских лучей будет различным [10, 11]. За счет этого плотность ЩЖ составляет 60-80 единиц Хаунсфилда (HU) [9].

КТ-исследование ЩЖ применятся преимущественно при больших размерах новообразования, его экстраорганном распространении, загрудинном расположении и подозрении на наличие метастатического процесса [12, 13]. При этом в мировой литературе появляется все больше исследований использования КТ с целью дифференцирования злокачественных новообразований от доброкачественных, а также с целью отличить карциному, рецидив в области операции и метастазирование [10, 11, 14, 15].

Авторы ретроспективно анализировали плотностные характеристики образований, выявляемых по данным КТ ОГК (органов грудной клетки) у 51 пациента с узловыми образованиями ЩЖ, подвергшимися тонкоигольной аспирационной биопсии. Исследование с контрастированием было проведено 40 пациентам, у них выявлено 25 доброкачественных новообразований и 15 злокачественных. В 11 случаях нативного исследования - 6 доброкачественных и 5 злокачественных. При оценке контрастных серий было выявлено, что злокачественные узлы демонстрировали значительно более интенсивное контрастирование и соответственно более высокие плотностные показатели (116,26±17,74 HU) в сравнении с доброкачественными (93,84±24,33 HU) (р=0,004). Чувствительность и специфичность были равны 80% при пороговом значении 104,5 HU. При этом статистическая значимость выявлена только при исследованиях с внутривенным контраст­ным усилением [14, 16].

Трехуровневая система оценки узловых образований по Duke

Американская ассоциация радиологов опубликовала консенсус о необходимости обследования пациентов при выявлении образования ЩЖ при проведении КТ или магнитно-резонансной томографии (МРТ). Предложенная трех­уровневая система по Duke показана в табл. 1 [17].

Применение трехуровневой системы Duke снижает частоту ТАП при случайных находках узлов ЩЖ на 34-46% [7, 17]. При этом случайный рак ЩЖ, пропущенный трехуровневой системой, составляет 1% всех случаев [18].

Экстракапсулярная инвазия

Вследствие расположения ЩЖ в узком анатомическом пространстве экстракапсулярная инвазия может приводить к расширенным оперативным вмешательствам или в целом к отказу от операции (рис. 1, 2). Основным признаком инвазии трахеи и пищевода считают объемное образование, контактирующее на 180° или более окружности этих органов. Другие признаки, указывающие на инвазию трахеи, - деформация просвета, очаговая неровность или утолщение слизистой оболочки и внутрипросветное объемное образование [19, 20]. Стенку пищевода оценить несколько сложнее, чем трахею, поскольку она обычно находится в спавшемся состоянии. Нарушение нормальной структуры, контуров или просвета пищевода может указывать на инвазию опухоли [19]. Наличие экстратиреоидной инвазии в области трахеопищеводной борозды может указывать на поражение возвратного гортанного нерва [21]. К другим визуальным признакам инвазии возвратного гортанного нерва относятся признаки дисфункции голосовых связок (складок) и 25% или более окружности первичной опухоли, примыкающей к капсуле в задней части ЩЖ (так называемый признак задней экстракапсулярной инвазии) [19]. Чувствительность и специфичность КТ представлены в табл. 2 [20].

Оценка метастатического поражения при раке щитовидной железы

Одна из важнейших функций КТ в диагностике злокачественных новообразований ЩЖ - это оценка распространенности онкологического процесса. Чаще всего метастазы выявляются в центральном компартменте (уровень VI) и боковых группах лимфатических узлов (уровни II-IV) (рис. 3, 4) [22, 23]. Самый высокий лимфатический узел (ЛУ) в центральном компартменте - это дельфийский, или преларингеальный, ЛУ. При вовлечении этого ЛУ в 9 раз чаще наблюдается вовлечение боковых лимфатических узлов [24]. Другими важными зонами считаются ЛУ в верхнем средостении (уровень VII), а также ретрофарингеальная и ретроэзофагеальная группы [25]. Чувствительность метода для оценки метастатического поражения составляет 74-82%, а зачастую ниже при ЛУ менее 9 мм [26, 27]. При этом в большей части случаев размеры верифицированных метастатически измененных ЛУ при раке ЩЖ не превышают 10 мм в диаметре [28].

Обследование после компьютерной томографии

УЗИ служит первоначальным методом выбора для оценки узлов ЩЖ и дифференциации доброкачественных узлов от неопластических. В случае выявления образования ЩЖ при проведении КТ дальнейшее обследование включает УЗИ шеи с решением вопроса о необходимости ТАП. Ультразвук экономически эффективен, легко доступен и не подвергает пациентов воздействию радиации [3, 29].

Для оценки рисков злокачественности образования лечения опухолей ЩЖ используется классификация Thyroid Imaging Reporting and Data System (TI-RADS - Система интерпретации и протоколирования визуализации очаговой патологии ЩЖ).

Систему стратификации признаков злокачественности узлов ЩЖ TI-RADS впервые предложили E. Horvath и соавт. в 2009 г. [30]. Данная система позволяет конкретизировать критерии отбора узлов ЩЖ, выявленных при УЗИ, на ТАП у пациентов с узловыми образованиями. В последующем были предложены различные ее модификации [30, 31]. В настоящее время существуют различные варианты системы TI-RADS: American College of Radiology TI-RADS (ACR TI-RADS), Korean-TI-RADS (K-TI-RADS), Chinese-TI-RADS (C-TI-RADS) и EU-TIRADS [32-35]. В целом эти системы сопоставимы по эффективности, но различаются по классификации узлов [29].

Полное УЗИ щитовидной железы включает в себя следую­щие методики [31].

1. Основные: исследование в серошкальном режиме (B-режим) и исследование в режиме ЦДК/ЭК (цветовое допплеровское/энергетическое картирование).
2. Дополнительные: в зависимости от возможностей аппаратуры и цели исследования можно расширить исследования методами ультразвуковой эластографии, спектрального анализа кровотока, контрастного усиления и т. д.).

Критерии TI-RADS основаны на визуальной оценке очагового образования [36], т. е. по ряду параметров (размер образования, форма, эхогенность, тип васкуляризации, жесткость и др.), очаговому образованию выставляется категория, на основании которой пациенту рекомендуется дальнейшая верификация при необходимости.

Таким образом, на проведение ТАП направляются пациенты категории TI-RADS 4 и выше (т. е. от среднего риска злокачественного образования до высокого риска злокачественности), пациентам с категорией TI-RADS 6 рекомендовано хирургическое лечение, а пациентам с категориями TI-RADS 1-3 рекомендуются плановые осмотры и динамическое УЗИ.

Главная диагностическая цель такого подхода: во‑первых, своевременно оценить риски и заподозрить злокачественное очаговое образования, а во‑вторых, избежать гипердиагностики очаговых образований в пользу консервативного наблюдения.

Заключение

Таким образом, данные УЗИ очаговых образований ЩЖ считаются ценными в прогностическом плане при решении вопроса о целесообразности выполнения тонкоигольной аспирационной биопсии, а также при динамическом наблюдении пациентов. Однако КТ играет немаловажную роль при крупных образованиях, загрудинном расположении, при инвазии в соседние органы и структуры, а также при подозрении на метастатический процесс или послеоперационный рецидив.

Литература

1. Pizzato M., Li M., Vignat J., Laversanne M., Singh D., La Vecchia C. et al. The epidemiological landscape of thyroid cancer worldwide: GLOBOCAN estimates for incidence and mortality rates in 2020 // Lancet Diabetes Endocrinol. 2022. Vol. 10, N 4. P. 264-272.
2. Olson E., Wintheiser G., Wolfe K.M., Droessler J., Silberstein P.T. Epidemiology of thyroid cancer: a review of the national cancer database, 2000-2013 // Cureus. 2019. Vol. 11, N 2. Article ID e4127.
3. Bonjoc K.J., Young H., Warner S., Gernon T., Maghami E., Chaudhry A. Thyroid cancer diagnosis in the era of precision imaging // J. Thorac. Dis. 2020. Vol. 12, N 9. P. 5128-5139.
4. Fisher S.B., Perrier N.D. The incidental thyroid nodule // CA Cancer J. Clin. 2018. Vol. 68, N 2. P. 97-105.
5. Wilhelm S. Evaluation of thyroid incidentaloma // Surg. Clin. North Am. 2014. Vol. 94, N 3. P. 485-497.
6. Youserm D.M., Huang T., Loevner L.A., Langlotz C.P. Clinical and economic impact of incidental thyroid lesions found with CT and MR // AJNR Am.J. Neuroradiol. 1997. Vol. 18, N 8. P. 1423-1428.
7. . Nguyen X.V., Choudhury K.R., Eastwood J.D., Lyman G.H., Esclamado R.M., Werner J.D. et al. Incidental thyroid nodules on CT: evaluation of 2 risk-categorization methods for work-up of nodules // AJNR Am.J. Neuroradiol. 2013. Vol. 34, N 9. P. 1812-1817.
8. Smith-Bindman R., Lebda P., Feldstein V.A., Sellami D., Goldstein R.B., Brasic N. et al. Risk of thyroid cancer based on thyroid ultrasound imaging characteristics: results of a population-based study // JAMA Intern. Med. 2013. Vol. 173, N 19. P. 1788-1796.
9. Zou Y., Xia S., Chen W. Imaging anatomy of thyroid gland // Radiology of Infectious and Inflammatory Diseases. Vol. 2: Head and Neck / eds H. Li, S. Xia, Y. Lyu. Singapore: Springer Singapore, 2022. P. 81-83.
10. Debnam J.M., Guha-Thakurta N., Sun J., Wei W., Zafereo M.E., Cabanillas M.E. et al. Distinguishing recurrent thyroid cancer from residual nonmalignant thyroid tissue using multiphasic multidetector CT // AJNR Am.J. Neuroradiol. 2020. Vol. 41, N 5. P. 844-851.
11. Han Y.M., Kim Y.C., Park E.K., Choe J.G. Diagnostic value of CT density in patients with diffusely increased FDG uptake in the thyroid gland on PET/CT images // AJR Am.J. Roentgenol. Vol. 195, N 1. P. 223-228.
12. Качко В.А., Семкина Г.В., Платонова Н.М., Ванушко В.Э., Абросимов А.Ю. Диагностика новообразований щитовидной железы // Эндокринная хирургия. 2018. Т. 12, № 3. С. 109-127. DOI: https://doi.org/10.14341/serg9977
13. Тарбаева Н.В., Бурякина С.А., Волеводз Н.Н., Ковалевич Л.Д., Корнелюк А.Ю., Мокрышева Н.Г. Мультиспиральная компьютерная томография в эндокринологии / под ред. И.И. Дедова. Москва : Видар-М, 2020. 176 с. ISBN: 978-5-88429-258-1.
14. Durmaz F., Özgökçe M. Effectiveness of hounsfield unit values in the differentiation of malign and benign thyroid nodules // Eastern J. Med. 2021. Vol. 26, N 2. P. 326-333.
15. Fitzgerald R.T., Kuruva M., David R., Samant R.S., Kumar M., Van Hemert R. et al. Characterization of thyroid nodules by 4-dimensional computed tomography: initial experience // J. Comput. Assist. Tomogr. 2017. Vol. 41, N 2. P. 195-198.
16. Bin Saeedan M., Aljohani I.M., Khushaim A.O. et al. Thyroid computed tomography imaging: pictorial review of variable pathologies // Insights Imaging. 2016. Vol. 7. P. 601-617. DOI: https://doi.org/10.1007/s13244-016-0506-5
17. Hoang J.K., Langer J.E., Middleton W.D., Wu C.C., Hammers L.W., Cronan J.J. et al. Managing incidental thyroid nodules detected on imaging: white paper of the ACR Incidental Thyroid Findings Committee // J. Am. Coll. Radiol. 2015. Vol. 12, N 2. P. 143-150.
18. Bahl M., Sosa J.A., Eastwood J.D., Hobbs H.A., Nelson R.C., Hoang J.K. Using the 3-tiered system for categorizing workup of incidental thyroid nodules detected on CT, MRI, or PET/CT: how many cancers would be missed? // Thyroid. 2014. Vol. 24, N 12. P. 1772-1778.
19. Seo Y.L., Yoon D.Y., Lim K.J., Cha J.H., Yun E.J., Choi C.S. et al. Locally advanced thyroid cancer: can CT help in prediction of extrathyroidal invasion to adjacent structures? // AJR Am.J. Roentgenol. 2010. Vol. 195, N 3. P. W240-W244.
20. Hoang J.K., Branstetter B.F., Gafton A.R., Lee W.K., Glastonbury C.M. Imaging of thyroid carcinoma with CT and MRI: approaches to common scenarios // Cancer Imaging. 2013. Vol. 13, N 1. P. 128-139.
21. Takashima S., Takayama F., Wang J., Kobayashi S., Kadoya M. Using MR imaging to predict invasion of the recurrent laryngeal nerve by thyroid carcinoma // AJR Am.J. Roentgenol. 2003. Vol. 180, N 3. P. 837-842.
22. Nam I.C., Park J.O., Joo Y.H., Cho K.J., Kim M.S. Pattern and predictive factors of regional lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma: a prospective study // Head Neck. 2013. Vol. 35, N 1. P. 40-45.
23. Dolidze D.D., Shabunin A.V., Mumladze R.B., Vardanyan A.V., Covantsev S.D., Shulutko A.M. et al. A narrative review of preventive central lymph node dissection in patients with papillary thyroid cancer - a necessity or an excess // Front. Oncol. 2022. Vol. 12. Article ID 906695.
24. Isaacs J.D., McMullen T.P., Sidhu S.B., Sywak M.S., Robinson B.G., Delbridge L.W. Predictive value of the Delphian and level VI nodes in papillary thyroid cancer // ANZ J. Surg. 2010. Vol. 80, N 11. P. 834-838.
25. Kaplan S.L., Mandel S.J., Muller R., Baloch Z.W., Thaler E.R., Loevner L.A. The role of MR imaging in detecting nodal disease in thyroidectomy patients with rising thyroglobulin levels // AJNR Am.J. Neuroradiol. 2009. Vol. 30, N 3. P. 608-612.
26. So Y.K., Kim M.J., Kim S., Son Y.I. Lateral lymph node metastasis in papillary thyroid carcinoma: a systematic review and meta-analysis for prevalence, risk factors, and location // Int. J. Surg. 2018. Vol. 50. P. 94-103.
27. Liu J., Wang Z., Shao H., Qu D., Liu J., Yao L. Improving CT detection sensitivity for nodal metastases in oesophageal cancer with combination of smaller size and lymph node axial ratio // Eur. Radiol. 2018. Vol. 28, N 1. P. 188-195. PMID: 28677059.
28. Takashima S., Sone S., Takayama F., Wang Q., Kobayashi T., Horii A. et al. Papillary thyroid carcinoma: MR diagnosis of lymph node metastasis // AJNR Am.J. Neuroradiol. 1998. Vol. 19, N 3. P. 509-513.
29. Долидзе Д.Д., Багателия З.А., Лукин А.Ю., Кованцев С.Д., Шевякова Т.В., Пичугина Н.В. и др. Возможности ультразвукового исследования в диагностике фолликулярных образований щитовидной железы // Опухоли головы и шеи. 2023. Т. 13, № 1. С. 81-90. DOI: https://doi.org/10.17650/2222-1468-2023-13-1-81-90
30. Horvath E., Majlis S., Rossi R., Franco C., Niedmann J.P., Castro A. et al. An ultrasonogram reporting system for thyroid nodules stratifying cancer risk for clinical management // J. Clin. Endocrinol. Metab. 2009. Vol. 94, N 5. P. 1748-1751.
31. Фисенко Е.П., Ветшева Н.Н., Катрич А.Н., Сенча А.Н., Сыч Ю.П. Применение классификации ТI-RADS при ультразвуковой мультипараметрической оценке узлов щитовидной железы. Москва, 2024.
32. Shin J.H., Baek J.H., Chung J., Ha E.J., Kim J.H., Lee Y.H. et al. Ultrasonography diagnosis and imaging-based management of thyroid nodules: revised korean society of thyroid radiology consensus statement and recommendations // Korean J. Radiol. 2016. Vol. 17, N 3. P. 370-395.
33. Tessler F.N., Middleton W.D., Grant E.G., Hoang J.K., Berland L.L., Teefey S.A. et al. ACR thyroid imaging, reporting and data system (TI-RADS): white paper of the ACR TI-RADS committee // J. Am. Coll. Radiol. 2017. Vol. 14, N 5. P. 587-595.
34. Zhou J., Yin L., Wei X., Zhang S., Song Y., Luo B. et al. 2020 Chinese guidelines for ultrasound malignancy risk stratification of thyroid nodules: the C-TIRADS // Endocrine. 2020. Vol. 70, N 2. P. 256-279.
35. Castellana M., Grani G., Radzina M., Guerra V., Giovanella L., Deandrea M. et al. Performance of EU-TIRADS in malignancy risk stratification of thyroid nodules: a meta-analysis // Eur. J. Endocrinol. 2020. Vol. 183, N 3. P. 255-264.
36. Zhu J., Li X., Wei X., Yang X., Zhao J., Zhang S. et al. The application value of modified thyroid imaging report and data system in diagnosing medullary thyroid carcinoma // Cancer Med. 2019. Vol. 8, N 7. P. 3389-400.

Материалы данного сайта распространяются на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License («Атрибуция - Всемирная»)