Development and Validation of a Nomogram Integrating Multimodal Ultrasound and Radiomics for Differentiating Granulomatous Mastitis from Invasive Ductal Carcinoma

स्तन स्वास्थ्य के परिदृश्य में, दो बहुत ही अलग स्थितियाँ अक्सर स्कैन पर एक जैसी दिखाई देती हैं। एक है इनवेसिव डक्टल कार्सिनोमा (invasive ductal carcinoma), जो स्तन कैंसर का एक सामान्य और गंभीर रूप है जिसके लिए तत्काल उपचार की आवश्यकता होती है। दूसरा है ग्रैनुलोमेटस मैस्टाइटिस (granulomatous mastitis), जो एक दुर्लभ और सौम्य सूजन संबंधी बीमारी है जो कैंसर की तरह दिखती है लेकिन जीवन के लिए खतरा नहीं है। डॉक्टरों के लिए, यह दृश्य समानता एक कठिन दुविधा पैदा करती है। जब कोई मरीज संदिग्ध गांठ के साथ आता है, तो मानक प्रक्रिया बायोप्सी करने की होती है, जो एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें सुई के माध्यम से ऊतक का नमूना लिया जाता है। हालांकि यह निश्चित होने का एकमात्र तरीका है, लेकिन यह एक आक्रामक कदम है जिसे कई मरीज टालना पसंद करेंगे यदि गांठ हानिरहित निकलती है। चुनौती इन दोनों स्थितियों के बीच अंतर करने का तरीका खोजने में है, इससे पहले कि सुई त्वचा को छुए, केवल अल्ट्रासाउंड मशीनों द्वारा कैप्चर की गई छवियों का उपयोग करके।

अल्ट्रासाउंड लंबे समय से स्तन ऊतकों की जांच के लिए प्राथमिक उपकरण रहा है, विशेष रूप से एशिया में महिलाओं के लिए। यह शरीर के अंदर की तस्वीरें बनाने के लिए ध्वनि तरंगों का उपयोग करता है, जो किसी भी गांठ के आकार, आकार और बनावट को दर्शाता है। हाल के वर्षों में, डॉक्टरों ने इस तकनीक में और अधिक परतें जोड़ी हैं। अब वे रक्त प्रवाह को देखने के लिए कलर डॉपलर (color Doppler) और ऊतक के दबाव के साथ कठोर या नरम होने को मापने के लिए इलास्टोग्राफी (elastography) का उपयोग करते हैं। ये जोड़ एक समृद्ध चित्र प्रदान करते हैं, लेकिन इन उन्नत उपकरणों के साथ भी, सूजन संबंधी नकल (inflammatory mimic) और घातक ट्यूमर के बीच अंतर करना एक महत्वपूर्ण नैमिक चुनौती बनी हुई है। कभी-कभी छवियां इतनी समान होती हैं कि एक डॉक्टर सुनिश्चित नहीं हो पाता, जिससे एक "ग्रे एरिया" बन जाता है जहाँ सबसे सुरक्षित चिकित्सा सलाह हर संदिग्ध गांठ की बायोप्सी करना होती है, जिसके परिणामस्वरूप कई अनावश्यक प्रक्रियाएं होती हैं।

हांग्जो, चीन के अस्पतालों के शोधकर्ताओं की एक टीम ने मानव अवलोकन को कंप्यूटर विश्लेषण के साथ जोड़कर इस विशिष्ट समस्या को हल करने का प्रयास किया। उन्होंने उन 460 महिलाओं के अल्ट्रासाउंड चित्र और रोगी रिकॉर्ड एकत्र किए जिनका सर्जरी या बायोप्सी के माध्यम से या तो ग्रैनुलोमेटस मैस्टाइटिस या इनवेसिव डक्टल कार्सिनोमा के रूप में निदान किया जा चुका था। शोधकर्ताओं ने इन रोगियों को दो समूहों में विभाजित किया: एक बड़ा समूह जिसका उपयोग कंप्यूटर सिस्टम को यह सिखाने के लिए किया गया कि क्या देखना है, और एक छोटा, अलग समूह जिसका उपयोग यह परीक्षण करने के लिए किया गया कि क्या सिस्टम नए, अनदेखे मामलों पर सटीक भविष्यवाणियां कर सकता है। लक्ष्य एक मात्रात्मक उपकरण बनाना था जो यह बताने के लिए कई कारकों को एक साथ तौल सके कि क्या गांठ कैंसरकारी है।

शोधकर्ताओं ने कच्चे अल्ट्रासाउंड चित्रों का पिक्सेल दर पिक्सेल विश्लेषण करने के लिए एक कंप्यूटर को प्रशिक्षित करना शुरू किया। रेडियोमिक्स (radiomics) के रूप में जानी जाने वाली यह प्रक्रिया, छवि से सैकड़ों सूक्ष्म विवरण निकालती है जो मानवीय आंख के लिए बहुत सूक्ष्म होते हैं, जैसे कि गांठ के भीतर ग्रे और ब्लैक के विशिष्ट पैटर्न। कंप्यूटर ने इन छिपे हुए टेक्सचर (texture) के आधार पर एक स्कोर की गणना की। साथ ही, टीम ने मानक नैदानिक विवरण भी दर्ज किए, जैसे कि रोगी की आयु, और अल्ट्रासाउंड में दिखने वाली विशिष्ट विशेषताएं, जैसे कि गांठ का आकार, उसके किनारों की स्पष्टता, क्या उसमें कैल्शियम जमा है, और दबाव में वह कितनी सख्त महसूस होती है। फिर उन्होंने सांख्यिकीय विधियों का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया कि कौन से कारक इन दोनों बीमारियों के बीच अंतर करने में सबसे शक्तिशाली थे।

विश्लेषण से पता चला कि छह विशिष्ट कारक सबसे विश्वसनीय भविष्यवक्ता थे। इनमें रोगी की आयु, घाव का आकार, मार्जिन (किनारों) की प्रकृति, कैल्सीफिकेशन की उपस्थिति, इलास्टोग्राफी से प्राप्त कठोरता स्कोर और कंप्यूटर-जनित टेक्सचर स्कोर शामिल थे। दिलचस्प बात यह है कि हालांकि कंप्यूटर का टेक्सचर विश्लेषण अपने आप में उपयोगी था, लेकिन यह मानवीय अवलोकन वाली विशेषताओं जितना सटीक नहीं था। हालांकि, जब कंप्यूटर के स्कोर को मानवीय अवलोकन के साथ जोड़ा गया, तो परिणाम एक अत्यधिक सटीक नैदानिक उपकरण के रूप में सामने आया। शोधकर्ताओं ने इन छह कारकों के इस संयोजन को एक नोमोग्राम (nomogram) नामक विजुअल चार्ट में बदल दिया। यह चार्ट एक डॉक्टर को रोगी के विशिष्ट विवरणों को देखने, प्रत्येक कारक के लिए संबंधित अंक खोजने, उन्हें जोड़ने और एक अंतिम प्रतिशत पढ़ने की अनुमति देता है जो कैंसर होने की संभावना को दर्शाता है।

जब शोधकर्ताओं ने इस नए उपकरण का परीक्षण उन रोगियों के समूह पर किया जिनका उपयोग प्रशिक्षण के लिए नहीं किया गया था, तो परिणाम आश्चर्यजनक थे। उपकरण ने कैंसर के 99 प्रतिशत मामलों की सही पहचान की और 8 de 83 प्रतिशत सौम्य मामलों की सही पहचान की। चिकित्सा निदान की दुनिया में, सटीकता का यह स्तर असाधारण है। यह उपकरण अकेले अल्ट्रासाउंड विशेषताओं का उपयोग करने की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करता है और अकेले कंप्यूटर टेक्सचर विश्लेषण की तुलना में कहीं बेहतर है। शोधकर्ताओं ने पाया कि सबसे महत्वपूर्ण सुराग अक्सर गांठ के किनारे और कैल्शियम की उपस्थिति थे। कैंसरयुक्त गांठों के किनारे अक्सर टेढ़े-मेढ़े और अस्पष्ट होते हैं और उनमें कैल्शियम जमा होने की अधिक संभावना होती है, जबकि सौम्य सूजन वाली गांठों की सीमाएं अक्सर चिकनी होती हैं और उनमें ये जमाव नहीं होते हैं। ऊतक की कठोरता ने भी प्रमुख भूमिका निभाई, क्योंकि कैंसरयुक्त ऊतक आमतौर पर सूजन वाले ऊतक की तुलना में बहुत अधिक कठोर महसूस होते हैं।

यह अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि हालांकि इमेज टेक्सचर का कंप्यूटर विश्लेषण एक शक्तिशाली जोड़ है, लेकिन यह एक कुशल सोनोग्राफर के सावधानीपूर्वक अवलोकन को प्रतिस्थापित करने के बजाय उसका समर्थन करने के लिए सबसे अच्छा काम करता है। इस अंतिम उपकरण के लिए सुपरकंप्यूटर की आवश्यकता नहीं है; यह एक सरल स्कोरिंग सिस्टम है जिसे बेडसाइड (बिस्तर के पास) पर लागू किया जा सकता है। एक स्पष्ट, संख्यात्मक संभावना प्रदान करके, यह उपकरण डॉक्टरों को अधिक आत्मविश्वासी निर्णय लेने में मदद करता है। यदि गणना की गई जोखिम कम है, तो एक डॉक्टर बायोप्सी कराने के बजाय रोगी की बारीकी से निगरानी करने में सहज महसूस कर सकता है। यदि जोखिम अधिक है, तो यह उपकरण हस्तक्षेप के लिए आगे बढ़ने के लिए पुख्ता सबूत प्रदान करता है।

लेखक सावधानीपूर्वक नोट करते हैं कि यह उपकरण डॉक्टर के निर्णय का विकल्प नहीं है, न ही यह हर रोगी के लिए अंतिम उत्तर है। इसे विशेष रूप से उन कठिन मामलों के लिए डिज़ाइन किया गया है जहाँ अल्ट्रासाउंड चित्र स्पष्ट नहीं होते हैं। चूंकि यह अध्ययन एक एकल अस्पताल में पुराने डेटा का उपयोग करके किया गया था, इसलिए शोधकर्ता स्वीकार करते हैं कि इस उपकरण को अन्य अस्पतालों और विभिन्न मशीनों के साथ परीक्षण करने की आवश्यकता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह सार्वभौमिक रूप से काम करता है। वे गांठों को रेखांकित करने के लिए स्वचालित कंप्यूटर प्रोग्रामों का उपयोग करके इस पद्धति को और परिष्कृत करने की भी योजना बना रहे हैं, जिससे उन मामूली विविधताओं को हटाया जा सके जो अलग-अलग डॉक्टरों द्वारा हाथ से सीमाएं खींचने पर आती हैं। जब तक ये भविष्य के अध्ययन पूरे नहीं हो जाते, यह नया स्कोरिंग सिस्टम एक आशाजनक कदम के रूप में खड़ा है, जो अनावश्यक बायोप्सी को कम करने और स्तन स्वास्थ्य के एक भ्रमित करने वाले कोने में स्पष्टता लाने का एक तरीका प्रदान करता है।