超音波,CT,MRI與PET-CT對於黑色素瘤在人體擴散的辨識程度有多好?

本回顧的目的是什麼?

我們想找出哪種影像能夠最佳辨識首次診斷黑色素瘤(初級分期)與可能復發的黑色素瘤(再分期)。我們考察了39份關於超音波,CT,MR和或PET-CT影像研究。

為什麼影像測試對於黑色素瘤那麼重要?

黑色素瘤是皮膚癌中最容易擴散的癌症之一,擁有轉移擴散至淋巴和其他身體器官的潛力。為了確保黑色素瘤患者能夠取得最適當且有效的治療,確認癌症的散佈位置是非常重要的。這稱為"癌症分期"。分期是為了確認黑色素瘤是否擴散至區域淋巴結、或只有擴散到原始黑色素瘤所在地附近的淋巴。也確認黑色素瘤是否擴散到其他身體部位或器官的淋巴如:肝臟或腦(遠端轉移)。影像結果可用來診斷癌症擴散的程度。現在有數種新的治療方法可以減緩黑色素瘤的擴散,也可治療擴散黑色素瘤。

本篇文獻回顧內容為何?

回顧內容包含四種影像測試方法呈現身體不同的影像。超音波使用高頻率聲波來呈現影像,CT使用X-rays游離輻射(低劑量的輻射),MRI使用強力磁場與來自電磁波(無害)的非游離輻射來呈現影像。PET-CT 需要注射弱放射性物質 (FDG)。PET掃描可辨認大量攝取FDG的身體部位(可能為癌細胞),而CT掃描可增加影像質量與更高的準確度,來確認高攝取FDG的部位。超音波可執行簡單的手術,如細針抽細細胞學檢查(FNAC),使用極細的針抽取自可疑淋巴結的細胞樣本。然後用顯微鏡來識別細胞是否為惡性。

黑色素瘤診斷後,影像可在不同時間點使用。醫療提供者可在執行前哨淋巴結切片手術前使用影像觀察最靠近黑色素瘤的區域淋巴結。前哨淋巴切片手術切除最有可能轉移的淋巴,以便在實驗室中化驗。影像也可在前哨淋巴切片手術後使用,或用於黑色素瘤高危險群的患者確認是否有擴散的情形。影像可用在正在治療黑色素瘤的患者或有早期復發跡象的患者。

本篇文獻的主要結果為何?

前哨淋巴切片手術前的超音波淋巴影像

我們發現11筆相關的研究包括2614人。有3筆研究將超音波影像與超音波影像結合FNAC比較。結果顯示,結合手術正確辨識五分之一的淋巴轉移患者,只有很低的假陽性結果(錯誤的轉移診斷患者)這些結果可描述成假設有1000名黑色素瘤患者將執行前哨淋巴切片手術,其中237人(24%)有淋巴結轉移。超音波結合FNAC手術可識別出43位有淋巴結轉移的患者而不用執行前哨淋巴切片手術。可能為會有兩位患者結果為偽陽性而執行錯誤的治療。那些沒被超音波(假陰性)辨識出來的淋巴結轉移會被後續的SLNB試驗中驗出。

全身成像(檢測任何轉移)

我們發現24筆影像中只有9筆影像清楚呈現轉移的進程。6筆研究,包含492人確診黑色素瘤後使用穎祥來做初期的分期。而有3筆研究包含589人,重新評估了復發的可能性。

大多數研究(6/9)使用PET-CT,兩筆只使用CT,三筆研究使用超音波檢查。我們沒有發現適合此研究的MRI影像組別。

總體結果顯示PET-CT的影像對於癌症復發轉移(再分期)的病人比起新確診為黑色素瘤的患者有較正確的診斷率。PET-CT比起CT更能於兩組病人中辨識出癌細胞的擴散,但研究結果樣本太少所以結果尚未定論。

此研究的研究結果的可靠性高嗎?

在我們大部分的實驗裡,正確的疾病診斷(或參考標準)是經由切片和臨床診斷以及影像來判定。往往缺乏關於患者後續追蹤的方法以及測試結果使用的細節。許多研究裡病人的疾病演進並沒有明確的時間進程,因此很難評估其結果的相關性。測試結果的應用與解釋非常不足。

此研究結果適用于誰?

在歐洲(85%)進行了33項研究,其餘研究在北美(n = 4)、亞洲(n = 1)或大洋洲(n = 1)進行。研究中的平均年齡為50至67歲,其中約一半為男性。研究主要包括身體任何部位有黑色素瘤患者,其中有兩位只有頭頸部有黑色素瘤。研究經常包含處於不同疾病階段的人,我們無法確定特定疾病階段的患者檢測的準確性。研究規模很小,所以研究結果可能與現實生活中的情況不符。

這次研究結果有何影響?

研究者發現一些研究可以支持在進行前哨林巴結切片手術前使用超音波影像結合FNAC檢查。但還需要更進一步的研究來確認檢查的成本效益。有限的證據只適用於初次分期或再分期的全身影像。現有的證據較著重於PET-CT,CT的較少,MRI則沒有。未來的研究需要關注的不僅僅是測試的準確性,更必須考慮不同的成像測試對患者治療決策的影響。

本篇文獻回顧的資料更新日期為何?

檢閱者搜索截至 2016 年 8 月發佈的研究。

*在這些研究中,參考標準為切片和臨床或影像追蹤(確定最終診斷的方法)。

翻譯紀錄: 

翻譯者:CHENG Yuen Chun
職稱:自由譯者
本翻譯計畫由臺北醫學大學考科藍臺灣研究中心(Cochrane Taiwan)、台灣實證醫學學會及東亞考科藍聯盟(EACA)統籌執行
聯絡E-mail:cochranetaiwan@tmu.edu.tw

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