ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ РАДІОЛОГІЧНИХ ТА ПАТОГІСТОЛОГІЧНИХ ХАРАКТЕРИСТИК ДОБРОЯКІСНИХ ТА ЗЛОЯКІСНИХ ПУХЛИН ГРУДНОЇ ЗАЛОЗИ
DOI:
https://doi.org/10.32782/health-2025.3.6Ключові слова:
пухлини грудної залози, мамографія, патогістологічне дослідження, BI-RADS, ACR, диференційна діагностикаАнотація
Пухлини грудної залози є актуальною проблемою сучасної медицини, що зумовлено їх значною поширеністю та клінічною гетерогенністю. Точна диференціація доброякісних та злоякісних новоутворень є критично важливою для своєчасного та ефективного лікування. Незважаючи на прогрес у візуалізаційних та морфологічних методах, інтеграція даних цих досліджень залишається основою високоточної діагностики.Мета. Порівняти радіологічні (на основі цифрової мамографії з використанням класифікацій BI-RADS та ACR) та патогістологічні критерії доброякісних і злоякісних пухлин грудної залози з метою визначення діагностичних маркерів, що підвищують точність їх диференціації та оцінки діагностичних можливостей.Матеріали та методи. Дослідження включало ретроспективний аналіз 145 цифрових мамограм (115 доброякісних, 30 злоякісних) та відповідних гістологічних зразків, отриманих після біопсії або оперативного втручання. Мамографічні зображення оцінювали згідно з класифікаціями BI-RADS та ACR. Патогістологічне дослідження проводили за стандартною методикою з верифікацією гістологічного типу та ступеня інвазивності відповідно до WHO Classification of Breast Tumours, 5th ed.Результати. Аналіз розподілу за BI-RADS показав, що найбільшу частку становили категорії BI-RADS 2 (24,1%) та BI-RADS 6 (20,7%). За класифікацією ACR переважали типи B (53,7%) та A (28,9%). Виявлено кореляцію між підвищеною щільністю за ACR (особливо C та D) та зростанням частоти виявлення BI-RADS 4–6, що свідчить про ускладнення візуалізації патологій у щільній тканині. Радіологічно доброякісні пухлини часто характеризувалися чіткими, рівними контурами та правильною формою з макрокальцифікатами (типу «попкорн»), тоді як злоякісні – нечіткими, нерівними, спікулоподібними контурами, неправильною формою, високою щільністю та аморфними мікрокальцифікатами.Висновки. Комплексне використання цифрової мамографії та патогістологічного дослідження значно підвищує точність диференційної діагностики злоякісних пухлин грудної залози. Визначені радіологічні та гістологічні маркери, такі як характер контурів, форма, щільність та тип кальцифікатів, є ключовими для їх розрізнення.Система BI-RADS у поєднанні з оцінкою щільності за ACR відіграє вирішальну роль у стратифікації ризику та виборі подальшої тактики ведення пацієнтів.
Посилання
Huang, J., Chan, P. S., Lok, V., Chen, X., Ding, H., Jin, Y., Yuan, J., Lao, X. Q., Zheng, Z. J., Wong, M. C. (2021). Global incidence and mortality of breast cancer: a trend analysis. Aging, 13(4), 5748–5803. DOI: https://doi.org/10.18632/aging.202502
Bray, F., Laversanne, M., Weiderpass, E., Soerjomataram, I. (2021). The ever-increasing importance of cancer as a leading cause of premature death worldwide. Cancer, 127(16), 3029–3030. DOI: https://doi.org/10.1002/cncr.33587
Chen, S., Cao, Z., Prettner, K., Kuhn, M., Yang, J., Jiao, L., Wang, Z., Li, W., Geldsetzer, P., Bärnighausen, T., Bloom, D. E., Wang, C. (2023). Estimates and projections of the global economic cost of 29 cancers in 204 countries and territories from 2020 to 2050. JAMA Oncology, 9(4), 465–472. DOI: https://doi.org/10.1001/jamaoncol.2022.7826
Paepke, S., Metz, S., Brea Salvago, A., Ohlinger, R. (2018). Benign breast tumours – diagnosis and management. Breast Care (Basel, Switzerland), 13(6), 403–412. DOI: https://doi.org/10.1159/000495919
Ramala, S., Kadam, P., Kothari, A. (2023). A comprehensive review of breast fibroadenoma: clinical-pathological correlations. Cureus, 15(9), e45119. DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.45119
Van Dooijeweert, C., van Diest, P. J., Ellis, I. O. (2022). Grading of invasive breast carcinoma: the way forward. Virchows Archiv: An International Journal of Pathology, 480(1), 33–43. DOI: https://doi.org/10.1007/s00428-021-03141-2
Dsilva, R. M., Shivalingappa, S. S., Sampangi, S. (2024). Radiology–pathology correlation of hormonal subtypes of breast cancer based on mammography, ultrasound, and PET imaging. Egyptian Journal of Radiology and Nuclear Medicine, 55, 222. DOI: https://doi.org/10.1186/s43055-024-01392-y
Sanlı, D. E. T., Içten, G. E., Kul, S., Aslan, Ö., Avdan, A., Yilmaz, E. та ін. (2025). Correlation of radiological and pathological tumor sizes in breast cancer based on molecular subtypes and accompanying DCIS: a retrospective multicenter study. Academic Radiology, 32(6), 3511–3518. DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2025.01.037
Galati, F., De Mattheis, L., Marini, M., Roselli, A., Bonomo, L., Pediconi, F. (2022). Radiologic-pathologic correlation in breast cancer: do MRI biomarkers correlate with pathologic features and molecular subtypes? European Radiology Experimental, 6, 39. DOI: https://doi.org/10.1186/s41747-022-00289-7
Cheng, B. W. T., Fan, Y., Kaushal, A., Sridhar, S. S., Kulkarni, S. R., Elnazir, M. та ін. (2024). Contrast-enhanced mammography imaging features versus molecular subtypes of breast cancer: radiologic–pathologic correlation. Cureus, 16(7), e64791. DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.64791
Bodewes, F. T. H., van Asselt, A. A., Dorrius, M. D., Greuter, M. J. W., de Bock, G. H. (2022). Mammographic breast density and the risk of breast cancer: a systematic review and meta-analysis. Breast (Edinburgh, Scotland), 66, 62–68. DOI: https://doi.org/10.1016/j.breast.2022.09.007
Boere, I., Lok, C., Poortmans, P., Koppert, L., Painter, R., Vd Heuvel-Eibrink, M. M., Amant, F. (2022). Breast cancer during pregnancy: epidemiology, phenotypes, presentation during pregnancy and therapeutic modalities. Best Practice & Research. Clinical Obstetrics & Gynaecology, 82, 46–59. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bpobgyn.2022.05.001
Merino Bonilla, J. A., Torres Tabanera, M., Ros Mendoza, L. H. (2017). Breast cancer in the 21st century: from early detection to new therapies [El cáncer de mama en el siglo XXI: de la detección precoz a los nuevos tratamientos]. Radiologia, 59(5), 368–379. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rx.2017.06.003
Mohan, R., Selvakumar, A. S., S, R., K, M., S, S., Kathiah, R., T, R., Rajan Prasaad, P., Kumar, S. D., K, S. (2024). Correlation of histopathology and radiological findings among the diverse breast lesions in a tertiary care centre. Cureus, 16(1), e52097. DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.52097
Liu, L., Yu, C., Fan, Q., Zeng, B. (2025). Performance of digital breast tomosynthesis with digital mammography for detecting breast cancer in the diagnostic setting: a meta-analysis. Clinical and Experimental Medicine, 25(1), 241. DOI: https://doi.org/10.1007/s10238-025-01789-7
World Health Organization. (2019). Breast tumours: WHO classification of tumours (5th ed., Vol. 2). Geneva, Switzerland: WHO Classification of Tumours Editorial Board.
Gastounioti, A., McCarthy, A. M., Pantalone, L., Synnestvedt, M., Kontos, D., Conant, E. F. (2019). Effect of mammographic screening modality on breast density assessment: digital mammography versus digital breast tomosynthesis. Radiology, 291(2), 320–327. DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.2019181740
Expert Panel on Breast Imaging, Lewin, A. A., Moy, L., Baron, P., Didwania, A. D., di Florio-Alexander, R. M., Hayward, J. H., Le-Petross, H. T., Newell, M. S., Rewari, A., Scheel, J. R., Stuckey, A. R., Suh, W. W., Ulaner, G. A., Vincoff, N. S., Weinstein, S. P., Slanetz, P. J. (2019). ACR Appropriateness Criteria® Stage I breast cancer: initial workup and surveillance for local recurrence and distant metastases in asymptomatic women. Journal of the American College of Radiology: JACR, 16(11S), S428–S439. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacr.2019.05.024
Expert Panel on Breast Imaging, Niell, B. L., Jochelson, M. S., Amir, T., Brown, A., Adamson, M., Baron, P., Bennett, D. L., Chetlen, A., Dayaratna, S., Freer, P. E., Ivansco, L. K., Klein, K. A., Malak, S. F., Mehta, T. S., Moy, L., Neal, C. H., Newell, M. S., Richman, I. B., Schonberg, M., … Slanetz, P. J. (2024). ACR Appropriateness Criteria® female breast cancer screening: 2023 update. Journal of the American College of Radiology: JACR, 21(6S), S126–S143. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacr.2024.02.019
Expert Panel on Breast Imaging, McDonald, E. S., Scheel, J. R., Lewin, A. A., Weinstein, S. P., Dodelzon, K., Dogan, B. E., Fitzpatrick, A., Kuzmiak, C. M., Newell, M. S., Paulis, L. V., Pilewskie, M., Salkowski, L. R., Silva, H. C., Sharpe, R. E., Jr, Specht, J. M., Ulaner, G. A., Slanetz, P. J. (2024). ACR Appropriateness Criteria® imaging of invasive breast cancer. Journal of the American College of Radiology: JACR, 21(6S), S168–S202. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacr.2024.02.021
Kim, S. Y., Woo, O. H. (2024). Implications of digital breast tomosynthesis in breast cancer screening: reducing advanced breast cancers. Radiology, 312(3), e242008. DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.242008
Pattacini, P., Nitrosi, A., Giorgi Rossi, P., Iotti, V., Ginocchi, V., Ravaioli, S., Vacondio, R., Braglia, L., Cavuto, S., Campari, C., RETomo Working Group. (2018). Digital mammography versus digital mammography plus tomosynthesis for breast cancer screening: the Reggio Emilia tomosynthesis randomized trial. Radiology, 288(2), 375–385. DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.2018172119
Wang, Y., Li, Y., Song, Y., Chen, C., Wang, Z., Li, L., Liu, M., Liu, G., Xu, Y., Zhou, Y., Sun, Q., Shen, S. (2022). Comparison of ultrasound and mammography for early diagnosis of breast cancer among Chinese women with suspected breast lesions: a prospective trial. Thoracic Cancer, 13(22), 3145–3151. DOI: https://doi.org/10.1111/1759-7714.14666
Liu, H., Zhan, H., Sun, D., Zhang, Y. (2020). Comparison of BSGI, MRI, mammography, and ultrasound for the diagnosis of breast lesions and their correlations with specific molecular subtypes in Chinese women. BMC Medical Imaging, 20(1), 98. DOI: https://doi.org/10.1186/s12880-020-00497-w
Tian, R., Lu, G., Zhao, N., Qian, W., Ma, H., Yang, W. (2024). Constructing the optimal classification model for benign and malignant breast tumors based on multifeature analysis from multimodal images. Journal of Imaging Informatics in Medicine, 37(4), 1386–1400. DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-024-01036-7
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
