Клінічне використання денситометричного аналізу патології легень та цифрової програмної обробки даних для визначення хірургічної тактики у фтизіохірургічних пацієнтів з ВІЛ-статусом
DOI:
https://doi.org/10.30978/TB2023-2-36Ключові слова:
туберкульоз; денситометрія; цифрова програмна обробка зображень; хірургічне лікування; ВІЛ-інфекція.Анотація
Мета роботи — визначити можливості застосування денситометричних показників комп’ютерної томографії (КТ) та цифрової програмної обробки даних КТ патології легень для персоніфікованої лікувальної тактики фтизіохірургічних хворих при супутній ВІЛ-патології та обґрунтування показань до хірургічного лікування.
Матеріали та методи. Проведено ретроспективний аналіз результатів обстеження та лікування 11 пацієнтів зі специфічним туберкульозним ураженням легень. Специфічна терапія розпочата через 2—3 міс після первинного звернення в медичний заклад. Результати імунохроматографічних тестів на вірус імунодефіциту людини (ВІЛ) і вірус гепатиту були сумнівні або негативні. Пацієнтам виконували загальноклінічне обстеження, ехокардіографію, фібробронхоскопію з дослідженням промивних вод бронхів на наявність мікобактерії туберкульозу, молекулярно-генетичні тести харкотиння або промивних вод бронхів. Проводили експрес-тести на ВІЛ, гепатит В і С, рутинні дослідження крові та сечі. Дослідження виконували на томографі Aquilion TSX-101A Toshiba (Японія). Денситометричний аналіз легеневої паренхіми проводили за допомогою DICOM-VIEWER PHILIPS у ділянках інтересу (ROI), цифровий аналіз зображень отриманих для дослідження зрізів КТ — за допомогою програми Dragonfly.
Результати та обговорення. Клінічна маніфестація у пацієнтів із рентгенологічними «знахідками» у 81,8 % випадків була безсимптомною і сприймалася здебільшого як «постковідний синдром». Аналіз лабораторних даних не виявив специфічних ознак захворювання у 72,7 % випадків. Верифіковані вогнищеві ураження без ознак деструкції легеневої паренхіми при аналізі денситометричних показників КТ виявлялися величинами щільності, які свідчать про наявність ексудативних процесів у паренхімі легені (0—15 HU), що є характерною ознакою специфічного запального процесу на тлі ВІЛ-ураження. Гістологічно у прооперованих пацієнтів виявлено високу активність специфічного запального процесу. При цифровій програмній обробці зафіксовано характерний для ексудативної фази запалення зсув денситометричних показників. За наявності ВІЛ-асоційованої інфекції виявлено альтераційно-ексудативні реакції, які в усіх випадках визначалися при денситометричному аналізі та цифровій програмній обробці зображень КТ органів грудної клітки. Прооперовано 6 пацієнтів (2 лобектомії, 1 комбінована резекція та 3 сублобарні резекції). Серед неоперованих пацієнтів у 3 виник рецидив специфічного запального процесу, в 1 пацієнтки зберігаються значні морфологічні зміни в паренхімі.
Висновки. Денситометричний аналіз та цифрова програмна обробка зображень КТ дає змогу об’єктивізувати стан пацієнта та обґрунтовано призначити персоніфіковану терапію фтизіохірургічним хворим. Виявлені хворі з рентгенологічним ураженням легень потребують обов’язкової консультації торакального хірурга та розгляду питання про оперативне лікування протягом 2—3 міс після початку специфічної терапії.
Посилання
Barr DA, Lewis JM, Feasey N, et al. Mycobacterium tuberculosis bloodstream infection prevalence, diagnosis, and mortality risk in seriously ill adults with HIV: a systematic review and meta-analysis of individual patient data. Lancet Infect Dis. 2020 Jun;20(6):742-52. http://doi.org/10.1016/S1473-3099(19)30695-4. PMID: 32178764; PMCID: PMC7254058.
Crump JA, Wu X, Kendall MA, et al. Predictors and outcomes of Mycobacterium tuberculosis bacteremia among patients with HIV and tuberculosis co-infection enrolled in the ACTG A5221 STRIDE study. BMC Infect Dis. 2015 Jan 13;15:12. http://doi.org/10.1186/s12879-014-0735-5. PMID: 25582793; PMCID: PMC4297427.
Cui EN, Yu T, Shang SJ, et al. Radiomics model for distinguishing tuberculosis and lung cancer on computed tomography scans. World J Clin Cases. 2020 Nov 6;8(21):5203-12. http://doi.org/10.12998/wjcc.v8.i21.5203. PMID: 33269256; PMCID: PMC7674727.
Dheda K, Perumal T, Moultrie H, et al. The intersecting pandemics of tuberculosis and COVID-19: population-level and patient-level impact, clinical presentation, and corrective interventions. Lancet Respir Med. 2022 Jun;10(6):603-22. http://doi.org/10.1016/S2213-2600(22)00092-3. PMID: 35338841; PMCID: PMC8942481.
Dong Q, Wen Q, Li N, et al. Radiomics combined with clinical features in distinguishing non-calcifying tuberculosis granuloma and lung adenocarcinoma in small pulmonary nodules. Peer J. 2022;10:e14127. http://doi.org/10.7717/peerj.14127.
Htet KKK, Phyu AN, Thwin T, Chongsuvivatwong V. Mobile Health App for tuberculosis screening and compliance to undergo chest X-ray examination among presumptive cases detected by the App in Myanmar: Usability Study. JMIR Form Res. 2022 Jun 7;6(6):e37779. http://doi.org/10.2196/37779. PMID: 35623000; PMCID: PMC9177170.
Jaryal A, Raina R, Sarkar M, Sharma A. Manifestations of tuberculosis in HIV/AIDS patients and its relationship with CD4 count. Lung India. 2011 Oct;28(4):263-6. http://doi.org/10.4103/0970-2113.85687. PMID: 22084539; PMCID: PMC3213712.
Lynnyk M, Gumeniuk М, Kalabukha I, Liskina I, Gumeniuk G, Maietnyi E. Informativity of computer densitometry for assessing the degree of activity of the inflammatory process in pulmonary tuberculomas. Georgian Med News. 2019 Nov;(296):81-6. Russian. PMID: 31889710.
Mayerhoefer ME, Materka A, Langs G, et al. Introduction to radiomics. J Nucl Med. 2020 Apr;61(4):488-95. http://doi.org/10.2967/jnumed.118.222893. PMID: 32060219; PMCID: PMC9374044.
Mirzayev F, Viney K, Linh NN, et al. World Health Organization recommendations on the treatment of drug-resistant tuberculosis, 2020 update. Eur Respir J. 2021 Jun 4;57(6):2003300. http://doi.org/10.1183/13993003.03300-2020. PMID: 33243847; PMCID: PMC8176349.
Pemeena Priyadarsini MJ, Kotecha K, Rajini GK, et al. Lung diseases detection using various deep learning algorithms. J Healthc Eng. 2023 Feb 3;2023:3563696. http://doi.org/10.1155/2023/3563696. PMID: 36776955; PMCID: PMC9918362.
Sineglazov V, Riazanovskiy K, Klanovets A, Chumachenko E, Linnik N. Intelligent tuberculosis activity assessment system based on an ensemble of neural networks. Comput Biol Med. 2022 Aug;147:105800. http://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.105800. PMID: 35809407.
Uthman OA, Okwundu C, Gbenga K, Volmink J, Dowdy D, Zumla A, Nachega JB. Optimal timing of antiretroviral therapy initiation for HIV-infected adults with newly diagnosed pulmonary tuberculosis: a systematic review and meta-analysis. Ann Intern Med. 2015 Jul 7;163(1):32-9. http://doi.org/10.7326/M14-2979. PMID: 26148280.
Van’t Hoog A, Viney K, Biermann O, Yang B, Leeflang MM, Langendam MW. Symptom- and chest-radiography screening for active pulmonary tuberculosis in HIV-negative adults and adults with unknown HIV status. Cochrane Database Syst Rev. 2022 Mar 23;3(3):CD010890. http://doi.org/10.1002/14651858.CD010890.pub2. PMID: 35320584; PMCID: PMC9109771.
Wei S, Shi B, Zhang J, Li N. Differentiating mass-like tuberculosis from lung cancer based on radiomics and CT features. Transl Cancer Res. 2021 Oct;10(10):4454-63. http://doi.org/10.21037/tcr-21-1719. PMID: 35116302; PMCID: PMC8798456.
WHO. World Health Organization; Geneva: 2021. Global tuberculosis report 2021. https://www.who.int/teams/global-tuberculosis-programme/tb-reports/global-tuberculosis-report-2021
Yan Q, Wang W, Zhao W, et al. Differentiating nontuberculous mycobacterium pulmonary disease from pulmonary tuberculosis through the analysis of the cavity features in CT images using radiomics. BMC Pulm Med. 2022 Jan 7;22(1):4. http://doi.org/10.1186/s12890-021-01766-2. PMID: 34991543; PMCID: PMC8740493.
Yang Y, Zhang S, Dong Z, et al. Sublobectomy is a safe alternative for localized cavitary pulmonary tuberculosis. J Cardiothorac Surg. 2021 Mar 17;16(1):22. http://doi.org/10.1186/s13019-021-01401-5. PMID: 33731162; PMCID: PMC7968317.
Zhao W, Xiong Z, Tian D, et al. The adding value of contrast-enhanced CT radiomics: Differentiating tuberculosis from non-tuberculous infectious lesions presenting as solid pulmonary nodules or masses. Front Public Health. 2022 Oct 4;10:1018527. http://doi.org/10.3389/fpubh.2022.1018527. PMID: 36267999; PMCID: PMC9577178.
Zhou J, Pu J, Wang Q, et al. Tuberculosis treatment management in primary healthcare sectors: a mixed-methods study investigating delivery status and barriers from organisational and patient perspectives. BMJ Open. 2022 Apr 20;12(4):e053797. http://doi.org/10.1136/bmjopen-2021-053797. PMID: 35443945; PMCID: PMC9021800.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Автори
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.