Ultra Mikro-Anjiyografi Biyobelirteçleri ile PTC Atipisinin Tespiti

Tiroit kanseri tanısında, özellikle şüpheli hücresel bulguların görüldüğü durumlarda, kesin tanı koymak her zaman kolay olmamıştır. İnce iğne aspirasyon biyopsisi (FNA) ile tespit edilen hücresel atypia yani belirsiz atipiler, çoğu zaman klinisyenlerin karar vermesinde zorluk yaratmaktadır. Bu durum hem tedavi gecikmelerine hem de gereksiz cerrahi müdahalelere yol açabilmektedir. Son yıllarda geliştirilen ultra Micro-angiography (UMA) teknolojisi ise papiller tiroit karsinomunun (PTC) saptanmasında bu belirsizlikleri azaltmak için yeni bir umut ışığı olmuştur.

UMA, tiroit nodüllerinin içindeki mikro damar yapılarının detaylı incelenmesini sağlayan yenilikçi bir görüntüleme yöntemi olarak dikkat çekiyor. Standart ultrasonda görünmeyen damar değişikliklerini ortaya çıkarabilen bu teknoloji, kanserin erken belirtileri olarak kabul edilen anjiyogenez (damar oluşumu) süreçlerini hassas şekilde görüntülemektedir. Böylece, özellikle atipik hücrelerin tespit edildiği ancak malign ya da benign kararının verilmesinin zor olduğu durumlarda tanı doğruluğu ciddi oranda artıyor.

Araştırmacılar, UMA görüntülerinde görülen mikro damar yapılarının kalite ve yoğunluğu hakkında 18 farklı kantitatif biyobelirteç tanımlamışlardır. Bunlar arasında damar yoğunluğu, kıvrımlılık, dallanma oranları ve kan akışına ilişkin parametreler bulunuyor. Ancak tüm bu göstergeler arasından hastalık ayrımında en etkin olan dört ana belirteç, istatistiksel testler ve LASSO regresyon analizi yardımıyla seçilmiştir. Böylece hem küçük hem de büyük nodüller için ayrı ayrı en doğru tanı sağlayan biyobelirteç setleri oluşturulmuştur.

Çalışmada, 300 tiroit nodülüne sahip 281 hasta incelenmiş ve nodüller büyüklüklerine göre iki gruba ayrılmıştır. 10 mm’den küçük nodüller Grup A, 10 mm ve üzerindekiler ise Grup B olarak sınıflandırılmıştır. Nodül büyüklüğünün mikro damar yapısı üzerindeki etkisi göz önünde bulundurularak bu ayrım, tanısal modele daha doğru ve detaylı bir yaklaşım sağlamıştır. Her iki grup için biyobelirteçlerin standart TI-RADS sınıflandırmalarıyla (hem Amerikan hem Çin TI-RADS sistemleri) birleştirilmesi, tanıda anlamlı iyileşmeler sunmuştur.

Özellikle ACR TI-RADS ve C TI-RADS sistemlerine UMA biyobelirteçlerinin eklenmesiyle küçük nodüllerde AUC değerleri sırasıyla 0.725’ten 0.851’e ve 0.809’dan 0.882’ye yükselmiştir. Daha büyük nodüllerde ise bu artışlar ACR TI-RADS için 0.841’den 0.874’e, C TI-RADS içinse 0.894’den 0.936’ya kadar ulaşmıştır. Bu bulgular, mikro damar yapısının malignite saptamadaki kritik rolünü ortaya koyarken, AUS vakalarında tanı doğruluğunu kayda değer biçimde artırmaktadır.

Buna ek olarak, mikro damar morfolojisinin nodül büyüklüğüne göre farklılık göstermesi dikkat çekici bir diğer bulgudur. Küçük nodüllerde damar yapısı ve bu yapılara ait biyobelirteçler, daha büyük nodüllerinkinden farklı bir seyir izlemektedir. Bu da tüm nodüller için tek tip bir model kullanmak yerine, büyüklük bazlı kişiselleştirilmiş değerlendirme yapılmasının önemli olduğunu göstermektedir.

Bu teknolojinin klinik uygulamalara entegrasyonu, tiroit nodülü değerlendirilmesinde paradigmayı değiştirebilir. İlk aşamada tanıdaki belirsizliği azaltarak hastaların gerekmediği halde cerrahi operasyona girmesini önleyebilir. Aynı zamanda, hastaların üzerinde oluşan psikolojik yük de azalabilir ve zamanında uygun tedaviye yönlendirilme olanağı artar. Üstelik cerrahi sonrası takiplerde tedavi etkinliğinin izlenmesi de UMA sayesinde görsel olarak desteklenebilir.

Sonuçların güvenilirliği, araştırmanın prospektif olarak tasarlanması ve 5 kat çapraz doğrulama (5-fold cross-validation) yönteminin kullanılması ile iyice pekiştirilmiştir. Yöntemin başarı oranlarındaki artışlar DeLong testi ile istatistiksel olarak doğrulanmış ve elde edilen iyileşmelerin tesadüfi olmadığı kanıtlanmıştır. Bu metodoloji, araştırmanın bilimsel geçerliliğini ve potentially klinikte kullanımını destekler niteliktedir.

Teknik açıdan UMA görüntülerinin işlenmesinde açık kaynak kodlu algoritmalar tercih edilmiştir. Bu durum, yöntemin farklı klinik ortamlarda da kolayca uygulanabilmesini ve geliştirilebilmesini sağlar. Multiscale Frangi filtrasyonu ile geliştirilen artefakt bastırma algoritması ve morfolojik TOPHAT işlemleri, görüntü kalitesini önemli ölçüde yükselterek damar segmentasyonundaki doğruluğu artırmıştır.

Bununla birlikte, çalışmanın bazı sınırlamaları da vardır. Farklı merkezlerde ve farklı demografik özelliklere sahip hasta gruplarında doğrulama yapılmamış olması, bulguların evrenselliği açısından kritik bir husustur. Ayrıca UMA’nın diğer görüntüleme yöntemleriyle kombine edilmesiyle daha bütüncül bir tiroit nodül değerlendirme sistemi kurulabilir. Gelecekte yapılacak uzun dönemli takip çalışmaları, bu biyobelirteçlerin tedavi sonrası değişimi ve nüks riskinin öngörülmesi açısından da yol gösterebilir.

Tiroit kanserinin artan görülme sıklığı göz önüne alındığında, yangi görüntüleme teknikleriyle erken ve kesin tanı koymak, hastaların yaşam kalitesi açısından büyük kazanımlar sağlayacaktır. UMA tabanlı damar profillemesi; cerrahi gereksinimini azaltırken, hastaya özgü tedavi planlamasının önünü açmaktadır. Bu yaklaşım ile tiroit nodüllerindeki kanserleşme süreçleri daha iyi anlaşılarak, klinik karar verme süreçleri daha güvenli hale gelecektir.

Özetle, ultra Micro-angiography ile elde edilen mikro vasküler biyobelirteçlerin tiroit nodüllerinin malign-benign ayrımında kullanım potansiyeli, özellikle atipik ve belirsiz vakalarda çığır açıcıdır. Bu teknoloji, klasik TI-RADS algoritmalarına entegre edildiğinde çok daha yüksek tanısal doğruluk oranlarına ulaşılmasını sağlar. Ayrıca, tiroit kanserinin tümör mikromilieu ve vaskülarizasyonu üzerindeki yeni bilgiler, hem tanı hem de tedavi stratejilerinde devrim niteliğinde gelişmelere kapı aralamaktadır.

Ultrasound değerlendirmelerine mikro damar yapısını dahil etmek, tiroit kitlelerinin karakterizasyonunu yeni bir boyuta taşımaktadır. Bu sayede, hastaların gereksiz operasyonlardan korunması, hastalığın erken evrede saptanması ve hedefe yönelik tedavilerin uygulanması mümkün olmaktadır. Onkolojide görüntüleme ve biyomarker entegrasyonundaki bu ilerleme, önümüzdeki yıllarda tiroit kanseri yönetim standartlarını kökten değiştirebilir.

Görüntü işleme tekniklerindeki gelişmeler, araştırmalara ivme kazandırarak daha fazla hasta grubunda test edilmesi gereken UMA teknolojisini daha erişilebilir kılmaktadır. Bu sayede, sadece tiroit değil, benzer mikro damar değişikliklerinin önemli olduğu diğer kanser türlerinde de bu yöntem gelecekte yaygınlaşabilir. Tüm bunlar, kişiye özel kanser tanı ve tedavisinde yeni bir çağın başlayacağına işaret etmektedir.

Gelecek çalışmalarda, klinisyenlerin rutininde kolaylıkla kullanılabilecek yazılımlar geliştirilmesi ve çok merkezli klinik deneylerin yapılması öncelikli hedefler olacaktır. Ayrıca, multimodal görüntüleme teknikleriyle birleştirilerek, yalnızca tiroit kanseri değil, onkolojik pek çok alanda tanı ve takip süreçlerinin iyileştirilmesi amaçlanmalıdır. UMA’nın bu potansiyeli, klinik pratikte devrim yaratacak niteliktedir.

Sonuç olarak, ultra Micro-angiography (UMA) ile elde edilen mikro vasküler biyobelirteçlerin tiroit nodüllerinde malignite ayırımında sağladığı gelişmeler, tiroit kanseri tanı ve tedavisinde devrimsel bir adım olarak kabul edilmektedir. Belirsizlik içeren atipik vakalarda tanısal performansın artması, hastaların gereksiz ameliyatlardan korunması ve erken tanı imkanı, bu yöntemin çoğu tıp merkezinde hızla yaygınlaşmasını mümkün kılacaktır. Bu teknoloji, gelecekte kişiselleştirilmiş onkoloji yönetiminde vazgeçilmez bir araç haline gelme potansiyeline sahiptir.

—

Araştırma Konusu:
Ultra Micro-angiography (UMA) kullanılarak tiroit nodüllerinde mikro damar yapısının kantitatif biyobelirteçler ile incelenmesi ve bu sayede papiller tiroit karsinomunun (PTC) belirsiz atipi (AUS) vakalarındaki tanısal doğruluğun artırılması.

Makale Başlığı:
Biomarkers of microvascularture by ultra Micro-angiography (UMA) assist to identify papillary thyroid carcinoma (PTC) with atypia of undetermined significance.

Haberin Yayın Tarihi:
2025 (Çalışmanın yayınlandığı yıl)

Web References:
https://doi.org/10.1186/s12885-025-14197-7

Doi Referans:
https://doi.org/10.1186/s12885-025-14197-7

Resim Credits:
Scienmag.com

Anahtar Kelimeler:
Ultra Micro-angiography, tiroit kanseri, papiller tiroit karsinoması, atypia of undetermined significance, mikro damar, görüntü işleme, multi-scale Frangi filtrasyonu, biomarker, TI-RADS, tanı doğruluğu, vasküler morfoloji, ince iğne aspirasyon biyopsisi.