Approche histologique des tumeurs rénales en IRM multiparamétrique : une étude de validation d’un algorithme pratique

25 novembre 2019

Auteurs : H. Liovat, C. Nedelcu, M. Rousselet, P. Bigot, C. Aube
Référence : Prog Urol, 2019, 13, 29, 648
Objectifs

L’objectif de cette étude était de tester un algorithme pratique basé sur l’IRM multiparamétrique afin de déterminer le type histologique des tumeurs rénales.

Méthodes

Cette étude rétrospective a inclus 40 patients présentant une tumeur rénale avec résultat histologique et une IRM préopératoire. Deux radiologues ont évalué indépendamment chaque critère d’après l’algorithme (T2, T1 dixon in-out , diffusion et séquences post-gadolinium) en retenant un type tumoral comme hypothèse diagnostique. Quelques critères ont été ajoutés (2 quantitatifs) : T2 ratio (ratio signal tumeur/rein normal) et un pourcentage de rehaussement de la tumeur à la phase corticomédullaire. Test du kappa, représentations graphiques d’analyse en concordance multiple et analyses en régression logistique ont permis de déterminer les corrélations inter-observateur et tenter d’identifier des modèles tumoraux et d’éventuels critères plus utiles ou non.

Résultats

La corrélation entre l’hypothèse selon l’algorithme (Tableau 1) et le résultat anatomopathologique était modeste pour les deux lecteurs (65,9 et 58,5 %). De plus, l’algorithme montre une performance également modérée dans une conclusion dichotomique bénin-malin (sensibilité de 80–85,5 % et spécificité de 50–75 %).

Seulement deux modèles IRM semblaient réellement spécifiques et diamétralement opposé, représentant p-RCC (papillaire) et c-RCC (carcinome à cellules claires) (Fig. 1). L’analyse des deux critères quantitatifs ajoutés à l’étude initiale a montré des performances inférieures à celles attendues. Par ailleurs, l’analyse du déphasage n’était pas déterminante pour plusieurs raisons : mauvaise corrélation inter-observateur, jamais prépondérant dans les analyses en régression linéaire logistique et à distance de l’ensemble des critères sur les représentations graphiques selon les analyses en concordance multiples.

Conclusion

Tel que présenté, cet algorithme montre une performance modérée dans l’identification IRM des sous-types histologiques des tumeurs rénales, insuffisante pour remplacer la biopsie en pratique quotidienne.




 





Fig. 1
Fig. 1. 





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Tableau 1 - A practical algorithm to dignose renal tumors. The different histologies have specific profiles .



Légende :
IPSEN. AML : minimal-fat renal angiomyolipoma.







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