Ⅰ.診 断
4
病期診断
文献検索と採択
- 文献検索期間
-
- 1980年1月1日から2023年11月30日
- 文献検索方法
-
- 2022年版のガイドラインで検索された1990年1月1日から2021年11月30日の期間の文献に加えて,新たに2021年12月1日から2023年11月30日の期間に出版された論文を検索した。
- 検索式(検索日:2023年12月28日)
-
#1 Thymic epithelial neoplasm OR Thymic neuroendocrine tumor OR Thymoma OR Thymic carcinoma OR Thymic cancer OR Thymic carcinoid OR Thymic epithelial tumor OR Thymic neuroendocrine carcinoma #2 Staging OR Masaoka stage OR Masaoka classification OR Masaoka clinical stage OR Masaoka clinicopathological stage OR Masaoka tumor stage OR Masaoka-Koga stage OR TNM stage OR Clinical stage OR TNM classification #3 Clinical Diagnosis OR Pathological diagnosis OR Pathologic Diagnosis OR Imaging OR Computed tomography OR MRI OR Magnetic resonance imaging OR Positron emission tomography OR PET OR FDG #4 #1 AND #2 AND #3
- 採択方法
-
- 胸腺上皮性腫瘍の病期診断目的の文献に限った。また,病期分類法の原案の論文以外は画像診断を用いた診断法の文献に限った。
- 上記条件以外のもので,必要と判断したものは採用した。
本文中に用いた略語および用語の解説
ADC | apparent diffusion coefficient |
---|---|
ESTS | European Society of Thoracic Surgeons |
IASLC | International Association for the Study of Lung Cancer |
ITMIG | International Thymic Malignancies Interest Group |
SUV | standardized uptake value |
CQ8.
胸腺上皮性腫瘍が疑われる場合,病期診断のために勧められる診断法は何か?
- 推 奨
- 上腹部を含めた胸部造影CTを行うよう強く推奨する。
〔推奨の強さ:1,エビデンスの強さ:C〕
- *胸部MRIは,ヨードアレルギーなどのためCTで造影剤が使用できない場合には,単純CTに加えて行うよう弱く推奨する。 *FDG-PETは,予期せぬ転移の発見の可能性はあるが,術前のリンパ節転移,遠隔転移の評価に用いるよう勧められるだけの根拠が明確ではない。
胸腺上皮性腫瘍の臨床病期分類法としては,IASLC/ITMIGによる大規模な統計学的解析から,新たなTNM病期分類法が提案されており1)~3),近年,この病期診断における画像診断の役割についての研究成果が報告されている。
これまで一般的に用いられている正岡4)または正岡-古賀5)病期分類においては,胸部造影CT所見のうち辺縁が不整,内部性状が不均一,リンパ節腫大,血管浸潤を認める場合は有意に癌の可能性が高く,Ⅲ期以上の浸潤性腫瘍が多いという報告6),大きさが7 cm以上,辺縁が分葉状を呈する,周囲脂肪層への浸潤所見が認められる場合は有意にⅢ-Ⅳ期の頻度が高いという報告7),短径が小さい,形態が三角形を呈する,脂肪層浸潤の欠如がⅠ-Ⅱ期を推測し得るという報告8),正岡-古賀病期分類とCTによる病期分類とが良好に相関していたという報告9)10)がある。
TNM病期分類においては,片側性横隔膜挙上,血管内浸潤,胸膜結節,腫瘍の分葉状輪郭,不均一な内部吸収値などのCT所見は,TNM病期分類Ⅰ期とⅡ-Ⅳ期の間で有意差があったとする報告11),さらにCT画像情報の機械学習によるRadiomics評価では,TNM病期分類Ⅰ-Ⅱ期とⅢ-Ⅳ期の区別に有用とする報告12)13)もあり,造影CTの有用性は一定の見解が得られている。また,術前CT所見で隣接血管との接触度が高い,あるいは胸膜結節を認める場合は浸潤性腫瘍であり非完全切除の可能性が高くなる14)など,造影CT所見を治療前に評価する有用性も報告されている。また,ESTSメンバーを対象としたサーベイランスにおいては,全施設で術前に胸部造影CTを行っていると回答している15)。一方,胸部以外の領域をどこまで撮像するかに関しては一定の見解はないが,先のサーベイランスでは,多くの施設が胸腹部ないし上腹部を含む胸部撮影であった15)。胸腺腫の播種は横隔膜の裂孔を介して腹腔内へも進展することが知られており16),造影を用いた胸部CTは少なくとも上腹部まで含めることに関してはエキスパートのコンセンサスは得られていると考えられる。
*胸部MRIについて
MRIを用いた胸腺上皮性腫瘍の検討では,これまでは正岡4)または正岡-古賀5)病期分類を用いた報告が多かったが,TNM分類への貢献についての報告がなされてきている。
胸腺上皮性腫瘍を対象としてCTとMRIの各所見の描出能を比較した報告6)によると,MRIで腫瘍を分割する線維性の隔壁や腫瘍を取り囲む被膜が描出された場合には,低悪性度の胸腺腫を示唆し,浸潤性が低い(Ⅰ-Ⅱ期)とされる。なお,胸腺上皮性腫瘍の大血管浸潤の評価に関しては,CTとMRIは同程度6)であることから,ヨードアレルギーなどのためCTで造影剤が使用できない場合に,MRIを用いた評価が可能なことがある。造影剤が使用できないことを前提として,非造影MRIのみを用いた106例の胸腺上皮性腫瘍の検討17)では,多変量解析でTNM病期分類Ⅰ-Ⅱ期とⅢ-Ⅳ期の区別に有用な所見として,腫瘍と肺との境界の不整像,血管浸潤サイン陽性の2つが得られ,これらは予後推測にも役立つと報告されている。その他,胸腺上皮性腫瘍の拡散強調像の検討18)19)では,高リスク胸腺腫や胸腺癌は低リスク胸腺腫よりも見かけ上の拡散係数(ADC)の値が低く,進行したⅢ-Ⅳ期の腫瘍はⅠ-Ⅱ期のものよりもADC値が低いと報告されている。以上のように,非造影で縦隔腫瘍の内部性状や周囲臓器との関係について付加的な情報が得られる可能性がある。さらに少数例の検討ではあるが,cine MRIは心大血管浸潤の術前判定に有用であったという報告もある20)。MRI画像情報の機械学習によるRadiomics評価で,TNM病期分類Ⅰ-Ⅱ期とⅢ-Ⅳ期の区別に有用なモデルを作成し,test cohortでも有用性が確認されたとする報告21)もある。
胸腺上皮性腫瘍におけるMRIの役割は多数例による検討が行われているとは言い難いことから限定的ではあるが,上記のようにCT診断に付加的情報を得られることがあり,MRIを行うことを考慮してもよいと考えられる。
*FDG-PET/CTについて
PETを用いた胸腺上皮性腫瘍の検討では,FDGのSUVmaxはWHO組織型や正岡4)ないし正岡-古賀5)病期分類と相関したとする報告が多く22)23),ITMIGによる前向きデータベース構築で得られた胸腺上皮性腫瘍の検討では,926例のうち154例でFDG-PETが行われ,SUVmaxとWHO組織型,正岡-古賀病期とはある程度,正の相関関係がみられ,SUVmaxが高いほど腫瘍の悪性度が高く,病期Ⅲ/Ⅳ期の頻度が高い傾向にあると報告されている24)。一方,FDG集積の測定値はSUVmaxのみでは不十分で,縦隔との集積比(SUV T/M ratio)も重要とされる25)~27)。SUVmaxおよびT/M ratioは胸腺腫に比して胸腺癌で高く22)~27),次いで高リスク,低リスク胸腺腫の順に低い22)~26)とされ,胸腺癌と胸腺腫の鑑別には有用とする報告は多い22)~27)。その他,Ⅳ期の腫瘍はⅠ-Ⅱ期に比して有意にFDG集積は高い27)と報告されている。
TNM病期分類に関しては,限定的ではあるが,T3腫瘍のSUVmaxはT1a腫瘍より明らかに高値とする報告28),T3およびT1b胸腺腫のSUVmaxはT1a胸腺腫より高いとする報告29)やSUVmax>5.6はTNM病期分類Ⅰ-Ⅱ期よりもⅢ-Ⅳ期の可能性が高く(感度81%,特異度85%),予後不良とする報告30)もあり,ある程度は病期分類に寄与する可能性が示されているが,総合的な判定が必要なのが現状である。
FDG-PET/CTの検討では,予期せぬ遠隔転移の発見の可能性について述べられている22)26)が,術前のリンパ節転移や遠隔転移の評価にPETを勧められるだけの科学的根拠が明確ではない。
以上より,胸腺上皮性腫瘍が疑われる場合,病期診断のために上腹部を含めた造影胸部CTを行うよう推奨する。エビデンスの強さはC,また総合的評価では行うよう強く推奨(1で推奨)できると判断した。下記に,推奨度決定のために行われた投票結果を記載する。
行うことを 強く推奨 |
行うことを 弱く推奨 |
推奨に至る根拠が 明確ではない |
行わないことを 弱く推奨 |
行わないことを 強く推奨 |
---|---|---|---|---|
100% (16/16) |
0% | 0% | 0% | 0% |
- 1)
- Detterbeck FC, Stratton K, Giroux D, et al. The IASLC/ITMIG Thymic Epithelial Tumors Staging Project:proposal for an evidence-based stage classification system for the forthcoming(8th)edition of the TNM classification of malignant tumors. J Thorac Oncol. 2014;9(9 Suppl 2):S65-72.
- 2)
- Nicholson AG, Detterbeck FC, Marino M, et al. The IASLC/ITMIG Thymic Epithelial Tumors Staging Project:proposals for the T Component for the forthcoming(8th)edition of the TNM classification of malignant tumors. J Thorac Oncol. 2014;9(9 Suppl 2):S73-80.
- 3)
- Kondo K, Van Schil P, Detterbeck FC, et al. The IASLC/ITMIG Thymic Epithelial Tumors Staging Project:proposals for the N and M components for the forthcoming(8th)edition of the TNM classification of malignant tumors. J Thorac Oncol. 2014;9(9 Suppl 2):S81-7.
- 4)
- Masaoka A, Monden Y, Nakahara K, et al. Follow-up study of thymomas with special reference to their clinical stages. Cancer. 1981;48(11):2485-92.
- 5)
- Koga K, Matsuno Y, Noguchi M, et al. A review of 79 thymomas:modification of staging system and reappraisal of conventional division into invasive and non-invasive thymoma. Pathol Int. 1994;44(5):359-67.
- 6)
- Sadohara J, Fujimoto K, Müller NL, et al. Thymic epithelial tumors:comparison of CT and MR imaging findings of low-risk thymomas, high-risk thymomas, and thymic carcinomas. Eur J Radiol. 2006;60(1):70-9.
- 7)
- Marom EM, Milito MA, Moran CA, et al. Computed tomography findings predicting invasiveness of thymoma. J Thorac Oncol. 2011;6(7):1274-81.
- 8)
- McErlean A, Huang J, Zabor EC, et al. Distinguishing benign thymic lesions from early-stage thymic malignancies on computed tomography. J Thorac Oncol. 2013;8(7):967-73.
- 9)
- Moon JW, Lee KS, Shin MH, et al. Thymic epithelial tumors:prognostic determinants among clinical, histopathologic, and computed tomography findings. Ann Thorac Surg. 2015;99(2):462-70.
- 10)
- Zhao Y, Chen H, Shi J, et al. The correlation of morphological features of chest computed tomographic scans with clinical characteristics of thymoma. Eur J Cardiothorac Surg. 2015;48(5):698-704.
- 11)
- Padda SK, Terrone D, Tian L, et al. Computed tomography features associated with the eighth edition TNM stage classification for thymic epithelial tumors. J Thorac Imaging. 2018;33(3):176-83.
- 12)
- Blüthgen C, Patella M, Euler A, et al. Computed tomography radiomics for the prediction of thymic epithelial tumor histology, TNM stage and myasthenia gravis. PLoS One. 2021;16(12):e0261401.
- 13)
- Araujo-Filho JAB, Mayoral M, Zheng J, et al. CT radiomic features for predicting resectability and TNM staging in thymic epithelial tumors. Ann Thorac Surg. 2022;113(3):957-65.
- 14)
- Hayes SA, Huang J, Plodkowski AJ, et al. Preoperative computed tomography findings predict surgical resectability of thymoma. J Thorac Oncol. 2014;9(7):1023-30.
- 15)
- Ruffini E, Van Raemdonck D, Detterbeck F, et al. Management of thymic tumors:a survey of current practice among members of the European Society of Thoracic Surgeons. J Thorac Oncol. 2011;6(3):614-23.
- 16)
- Zerhouni EA, Scott WW Jr, Baker RR, et al. Invasive thymomas:diagnosis and evaluation by computed tomography. J Comput Assist Tomogr. 1982;6(1):92-100.
- 17)
- Kuhara A, Sumi A, Chikasue T, et al. Utility of non-contrast-enhanced magnetic resonance imaging in predicting preoperative clinical stage and prognosis in patients with thymic epithelial tumor. Jpn J Radiol. 2023;41(3):302-11. Epub 2022 Nov 14.
- 18)
- Abdel Razek AA, Khairy M, Nada N. Diffusion-weighted MR imaging in thymic epithelial tumors:correlation with World Health Organization classification and clinical staging. Radiology. 2014;273(1):268-75.
- 19)
- Kong LY, Zhang W, Zhou Y, et al. Histogram analysis of apparent diffusion coefficient maps for assessing thymic epithelial tumours:correlation with world health organization classification and clinical staging. Br J Radiol. 2018;91(1084):20170580.
- 20)
- Ried M, Hnevkovsky S, Neu R, et al. Impact of surgical evaluation of additional cine magnetic resonance imaging for advanced thymoma with infiltration of adjacent structures:the thoracic surgeon's view. Thorac Cardiovasc Surg. 2017;65(3):244-9.
- 21)
- Xiao G, Rong WC, Hu YC, et al. MRI radiomics analysis for predicting the pathologic classification and TNM staging of thymic epithelial tumors:a pilot study. AJR Am J Roentgenol. 2020;214(2):328-40.
- 22)
- Sung YM, Lee KS, Kim BT, et al. 18F-FDG PET/CT of thymic epithelial tumors:usefulness for distinguishing and staging tumor subgroups. J Nucl Med. 2006;47(10):1628-34.
- 23)
- Park SY, Cho A, Bae MK, et al. Value of 18F-FDG PET/CT for Predicting the World Health Organization malignant grade of thymic epithelial tumors:focused in volume-dependent parameters. Clin Nucl Med. 2016;41(1):15-20.
- 24)
- Korst RJ, Fernando S, Catlin AC, et al. Positron emission tomography in thymic tumors:analysis using a prospective research database. Ann Thorac Surg. 2017;104(6):1815-20.
- 25)
- Endo M, Nakagawa K, Ohde Y, et al. Utility of 18FDG-PET for differentiating the grade of malignancy in thymic epithelial tumors. Lung Cancer. 2008;61(3):350-5.
- 26)
- Terzi A, Bertolaccini L, Rizzardi G, et al. Usefulness of 18-F FDG PET/CT in the pre-treatment evaluation of thymic epithelial neoplasms. Lung Cancer. 2011;74(2):239-43.
- 27)
- Matsumoto I, Oda M, Takizawa M, et al. Usefulness of fluorine-18 fluorodeoxyglucose-positron emission tomography in management strategy for thymic epithelial tumors. Ann Thorac Surg. 2013;95(1):305-10.
- 28)
- Ito T, Suzuki H, Sakairi Y, et al. 18F-FDG-PET/CT predicts grade of malignancy and invasive potential of thymic epithelial tumors. Gen Thorac Cardiovasc Surg. 2021;69(2):274-81.
- 29)
- Watanabe T, Shimomura H, Mutoh T, et al. Positron emission tomography/computed tomography as a clinical diagnostic tool for anterior mediastinal tumors. Surg Today. 2019;49(2):143-9.
- 30)
- Akamine T, Nakagawa K, Ito K, et al. Impact of 18F-FDG PET on TNM Staging and Prognosis in Thymic Epithelial Tumors. Ann Surg Oncol. 2024;31(1):192-200. Epub 2023 Sep 25.