Pretreatment IVIM histogram parameters using multiple ROI strategies for predicting treatment response and survival outcomes in locally advanced rectal cancer
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि उपचार-पूर्व IVIM हिस्टोग्राम विश्लेषण, विशेष रूप से जब एक रीडर-परिभाषित लघु-नमूना ROI रणनीति का उपयोग किया जाता है, स्थानीय रूप से उन्नत मलाशय कैंसर के रोगियों में ट्यूमर प्रतिगमन, पैथोलॉजिकल पूर्ण प्रतिक्रिया और उत्तरजीविता परिणामों की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी करता है।
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मलाशय का कैंसर (रेक्टल कैंसर) एक गंभीर बीमारी है जो बड़ी आंत के निचले हिस्से को प्रभावित करती है, और उन्नत मामलों वाले रोगियों के लिए, डॉक्टर अक्सर सर्जरी से पहले ट्यूमर को सिकोड़ने के लिए रेडिएशन और कीमोथेरेपी के संयोजन का उपयोग करते हैं। सर्जरी से पहले का यह उपचार, जिसे नियोएडजुवेंट थेरेपी (neoadjuvant therapy) कहा जाता है, एक मानक दृष्टिकोण है, लेकिन यह सभी के लिए समान रूप से प्रभावी नहीं होता है। कुछ रोगियों में उनके ट्यूमर लगभग पूरी तरह से गायब हो जाते हैं, जबकि अन्य में बहुत कम बदलाव दिखता है। वर्तमान में, यह जानने का एकमात्र तरीका कि उपचार कितना प्रभावी रहा, यह है कि ट्यूमर को सर्जरी द्वारा निकाल लिया जाए और सूक्ष्मदर्शी (microscope) के नीचे इसकी जांच की जाए, एक ऐसी प्रक्रिया जो "ट्यूमर रिग्रेशन ग्रेड" (tumor regression grade) को प्रकट करती है। यह ग्रेड बताता है कि क्या कैंसर कोशिकाएं खत्म हो गई हैं या वे अभी भी संघर्ष कर रही हैं। चूंकि सर्जरी के बाद तक परिणाम जानने का इंतजार करना कुछ रोगियों के लिए उपचार योजना बदलने हेतु बहुत देर हो सकती है, इसलिए शोधकर्ता गैर-आक्रामक इमेजिंग (non-invasive imaging) का उपयोग करके पहले से ही परिणाम का पूर्वानुमान लगाने के बेहतर तरीकों की तलाश कर रहे हैं।
एक आशाजनक उपकरण 'इंट्रावोक्सेल इनकोहेरेंट मोशन' (intravoxel incoherent motion) या IVIM नामक मैग्नेटिक रेजोनेंस इमेजिंग (MRI) का एक विशेष प्रकार है। मानक एमआरआई स्कैन के विपरीत, जो केवल ट्यूमर के आकार और आयतन को दिखाते हैं, IVIM ऊतकों (tissue) के भीतर पानी के अणुओं की गति को देखता है। एक जीवित ट्यूमर में, पानी दो अलग-अलग तरीकों से चलता है: यह कोशिकाओं के माध्यम से यादृच्छिक रूप से विसरित (diffuse) होता है, और यह उन सूक्ष्म रक्त वाहिकाओं के माध्यम से भी बहता है जो कैंसर को पोषण देती हैं। इन गतिविधियों का विश्लेषण करके, यह स्कैन वास्तविक कोशिका घनत्व के संकेत को रक्त प्रवाह के संकेत से अलग कर सकता है। यह डॉक्टरों को ट्यूमर के आंतरिक वातावरण की कहीं अधिक समृद्ध तस्वीर देता है, जिसमें यह शामिल है कि कोशिकाएं कितनी घनी हैं और ट्यूमर को रक्त की आपूर्ति कितनी अच्छी तरह की जा रही है, जो कि कैंसर के उपचार के प्रति प्रतिक्रिया देने के महत्वपूर्ण कारक हैं।
सिचुआन कैंसर अस्पताल और चेंगडू यूनिवर्सिटी के संबद्ध अस्पताल के शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह देखने के लिए अध्ययन किया कि क्या वे इन विस्तृत IVIM मापों का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए कर सकते हैं कि कौन उपचार के प्रति अच्छी प्रतिक्रिया देगा और कौन नहीं। उन्होंने स्थानीय रूप से उन्नत मलाशय के कैंसर वाले 113 रोगियों का अध्ययन किया, जिन्होंने उपचार शुरू करने से पहले इस विशेष स्कैन को करवाया था। उनके शोध का मुख्य केंद्र केवल स्कैन ही नहीं था, बल्कि यह भी था कि डॉक्टर स्क्रीन पर ट्यूमर के चारों ओर सीमाएं कैसे खींचते हैं। ट्यूमर को मापने के लिए, एक रेडियोलॉजिस्ट को 'रीजन ऑफ इंटरेस्ट' (region of interest) को परिभाषित करना होता है, जो अनिवार्य रूप से एक डिजिटल रूपरेखा है जो कंप्यूटर को बताती है कि किन पिक्सेल का विश्लेषण करना है। शोधकर्ताओं ने इन रूपरेखाओं को खींचने के तीन अलग-अलग तरीकों की तुलना की। पहले तरीके में ट्यूमर के संपूर्ण तीन-आयामी आयतन (3D volume) को रेखांकित किया गया। दूसरे ने ट्यूमर के केवल एकल सबसे बड़े स्लाइस (slice) पर ध्यान केंद्रित किया। तीसरा, और सबसे विशिष्ट तरीका, रेडियोलॉजिस्ट को ट्यूमर के ठोस और सबसे सक्रिय हिस्से के भीतर तीन छोटे, गोलाकार घेरे बनाने के लिए कहता था, जिसमें मृत ऊतक, तरल पदार्थ या सामान्य रक्त वाहिकाओं जैसे क्षेत्रों से सावधानीपूर्वक बचा गया था।
टीम ने फिर एक कंप्यूटर का उपयोग करके एक हिस्टोग्राम (histogram) तैयार किया, जो अनिवार्य रूप से उन सभी विभिन्न मूल्यों का एक विस्तृत मानचित्र है जो उन रेखांकित क्षेत्रों के भीतर पाए गए। केवल एक औसत संख्या लेने के बजाय, यह विधि ट्यूमर के भीतर भिन्नता की पूरी सीमा को पकड़ती है, जिससे यह पता चलता है कि ऊतक कितना मिश्रित या एकसमान है। उन्होंने स्कैन से प्राप्त विशिष्ट संख्याओं को देखा: एक जिसने औसत रक्त प्रवाह अंश (blood flow fraction) को मापा, दूसरा जिसने कोशिकाओं के माध्यम से पानी की वास्तविक गति को मापा, और अन्य जिन्होंने डेटा वितरण के आकार का वर्णन किया। इसके बाद उन्होंने सांख्यिकीय मॉडल बनाए यह देखने के लिए कि इन संख्याओं और रेखांकित करने के तरीकों के कौन से संयोजन उपचार के प्रति अच्छी प्रतिक्रिया (जिसका अर्थ है कैंसर कोशिकाओं में महत्वपूर्ण कमी) या खराब प्रतिक्रिया का सर्वोत्तम अनुमान लगा सकते हैं।
परिणामों ने दिखाया कि ट्यूमर को रेखांकित करने का तरीका भविष्यवाणी की सटीकता में भारी अंतर पैदा करता है। वह मॉडल जो ट्यूमर के ठोस हिस्से के भीतर छोटे, पाठक-निर्धारित घेरों पर आधारित था, सबसे अच्छा प्रदर्शन कर रहा था। इसने 0.88 के AUC के साथ उन रोगियों की सही पहचान की जो अच्छी प्रतिक्रिया देंगे। इसके विपरीत, वह मॉडल जिसने पूरे ट्यूमर वॉल्यूम का विश्लेषण किया, बहुत कम सटीक था (AUC 0.69)। शोधकर्ताओं ने पाया कि सफल मॉडल में सबसे महत्वपूर्ण कारक औसत रक्त प्रवाह अंश था; उपचार से पहले जिन रोगियों के ट्यूमर में उच्च रक्त प्रवाह था, उनके उपचार के प्रति अच्छी प्रतिक्रिया देने की संभावना बहुत अधिक थी। सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले मॉडल में उस माप को भी शामिल किया गया जो ट्यूमर के ठोस हिस्से के भीतर पानी की गति की असमानता को दर्शाता है।
केवल उपचार के प्रति तत्काल प्रतिक्रिया का अनुमान लगाने के अलावा, अध्ययन ने दीर्घकालिक उत्तरजीविता (long-term survival) को भी देखा। जो रोगी इस सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले मॉडल पर उच्च स्कोर रखते थे, उनके सर्जरी के तीन साल बाद भी कैंसर की पुनरावृत्ति से मुक्त रहने की संभावना काफी बेहतर थी। विशेष रूप से, उच्च-स्कोर वाले समूह में 87.2 प्रतिशत लोग रोग-मुक्त रहे, जबकि निम्न-स्कोर वाले समूह में यह संख्या 70.1 प्रतिशत थी। यह सुझाव देता है कि ट्यूमर के नमूने लेने का विशिष्ट तरीका—अर्थात, अस्त-व्यस्त किनारों या पूरे आयतन के बजाय सबसे सक्रिय कोर (core) पर ध्यान केंद्रित करना—कैंसर की जैविक वास्तविकता को अधिक प्रभावी ढंग से पकड़ता है। अध्ययन ने निष्कर्ष निकाला कि हालांकि पूरे ट्यूमर को देखना आसान और विभिन्न डॉक्टरों के बीच सुसंगत है, लेकिन सबसे सक्रिय कोर को बारीकी से देखना यह बताने के लिए एक स्पष्ट संकेत प्रदान करता है कि कौन उपचार के बाद जीवित रहेगा और स्वस्थ रहेगा। यह दृष्टिकोण डॉक्टरों को अपनी रणनीतियों को पहले ही अनुकूलित करने में मदद कर सकता है, जिससे इस कठिन बीमारी का सामना कर रहे रोगियों को एक व्यक्तिगत मार्ग मिल सके।
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