Ультразвуковые модели для оценки опухолей яичников: что женщинам нужно знать о последних исследованиях

Оглавление

• Ключевые моменты
• Почему это исследование важно
• Понимание ультразвуковых моделей
• Как проводилось исследование
• Ключевые выводы: насколько точна каждая модель?
• Выводы по подгруппам: важны менопауза и распространенность рака
• Что это означает для пациентов
• Ограничения исследования
• Рекомендации для пациентов
• Часто задаваемые вопросы
• Информация об источнике

Ключевые моменты

• В обзоре 99 исследований и 42 496 опухолей яичников экспертная субъективная оценка с помощью УЗИ была единственной моделью, у которой как чувствительность, так и специфичность превышали 90%.
• Модель ADNEX при пороге отсечения 20% показала чувствительность 86,7% и специфичность 87,9%, демонстрируя эффективность, сопоставимую с оценкой экспертов в данном анализе.
• Индекс риска малигнизации имел наименьшую точность, выявляя лишь около 70% случаев рака, однако он по-прежнему рекомендуется в ряде международных руководств.
• У женщин в постменопаузе и в группах с более высокой распространенностью заболевания специфичность была ниже, что означало больше ложноположительных результатов; чувствительность была ниже у женщин в пременопаузе.
• Эти ультразвуковые модели направляют направление на предоперационное обследование и планирование лечения; окончательный диагноз требует гистологического исследования ткани после операции или биопсии.

Почему это исследование важно

Опухоли яичников — частая находка у женщин любого возраста. Ежегодно около 1 из 1500–1700 женщин undergo surgery for an ovarian tumor. Однако лишь небольшая часть этих опухолей — от 10% до 17% — оказывается злокачественной (раковой). Это означает, что подавляющее большинство женщин, перенесших операцию по поводу новообразований яичников, имеют доброкачественные образования.

Главная задача врачей — определить до операции, какие опухоли опасны, а какие нет. Это различие критически важно, поскольку путь лечения полностью зависит от характера опухоли. Женщинам с раком яичников необходимо направление в специализированные онкологические центры, где гинеколог-онколог может выполнить хирургическую стадировку. В то же время женщинам с доброкачественными опухолями часто можно оказать помощь в обычной больнице, иногда с помощью малоинвазивной хирургии или даже консервативного ведения. Избегание ненужных радикальных операций снижает риск осложнений, сокращает время восстановления и минимизирует влияние на обычную жизнь женщины.

Для помощи в принятии этих решений врачи используют различные модели на основе ультразвукового исследования (УЗИ), которые оценивают характеристики опухоли яичника, видимые на УЗИ. Этот метаанализ — «исследование исследований» — оценил наиболее широко используемые модели, чтобы предоставить актуальные и окончательные доказательства относительно того, какие подходы работают лучше всего.

Понимание ультразвуковых моделей

В исследовании оценивались пять основных подходов, каждый со своим методом оценки опухолей яичников:

• Субъективная оценка (SA): Опытный врач УЗИ смотрит на изображения и использует свое экспертное суждение, чтобы определить, выглядит ли опухоль доброкачественной или злокачественной. Это опирается на навык «распознавания изображений», требующий значительной подготовки и большого опыта работы со множеством случаев.
• Индекс риска малигнизации (RMI) версий 1, 2 и 3: Эта модель сочетает ультразвуковые характеристики с менопаузальным статусом женщины и анализом крови на онкомаркер CA-125. Было разработано три разные версии (RMI1, RMI2, RMI3), обычно использующие пороговые значения 200 или 250. До 2021 года это был предпочтительный подход в Нидерландах и он до сих пор рекомендуется в нескольких международных руководствах.
• Модель логистической регрессии 2 (LR2): Разработанная группой International Ovarian Tumor Analysis (IOTA), LR2 использует математическую формулу, включающую клинические и ультразвуковые переменные, для расчета вероятности малигнизации у пациентаки. В данном исследовании рассматривалось общепринятое пороговое значение вероятности 10% (LR2-10%).
• Простые ультразвуковые правила (SR): Также от группы IOTA, SR использует пять ультразвуковых признаков, указывающих на злокачественность, и пять, указывающих на доброкачественность. Опухоли классифицируются как доброкачественные, злокачественные или «неопределенные». При неопределенных результатах используются два подхода: рассмотрение всех неопределенных случаев как злокачественных (SR+Mal) или направление неопределенных случаев на экспертную оценку (SR+SA).
• Модель ADNEX (Assessment of Different NEoplasias in the adneXa): Эта модель IOTA рассчитывает вероятность того, что опухоль яичника является доброкачественной или злокачественной, и даже может различать разные типы опухолей. Она может использоваться с анализом крови на CA-125 или без него, при этом в клинической практике используются различные пороговые значения вероятности (5%, 10%, 20%, 30% и 40%).

Исключение некоторых других валидированных моделей — таких как Simple Rules Risk assessment (SRR), Risk of Ovarian Malignancy Algorithm (ROMA) и систем оценки Ferrazzi et al., Lerner et al. и Sassone et al. — позволило сохранить четкий и сфокусированный охват наиболее часто используемых и клинически внедренных подходов.

Как проводилось исследование

Исследователи следовали строгим руководствам по систематическим обзорам (PRISMA) и заранее зарегистрировали свой протокол в PROSPERO (номер регистрации CRD42022282438), международном реестре систематических обзоров.

Исследовательская команда искала статьи в трех основных медицинских базах данных — Ovid/MEDLINE, EMBASE и Cochrane Library — с момента начала работы каждой базы до 19 июня 2025 года. Они также вручную искали списки литературы других систематических обзоров и руководств. Их первоначальный поиск выявил 3310 потенциально подходящих статей: 1451 из MEDLINE, 1629 из EMBASE, 230 из Cochrane и 27 из ручного обзора ссылок.

После удаления дубликатов осталось 2750 статей. Два рецензента независимо просматривали эти записи, что привело к тому, что 431 статья полного текста была оценена на соответствие критериям. В конечном итоге 99 исследований соответствовали строгим критериям включения и были включены в анализ.

Для соответствия критериям исследования должны были оценивать хотя бы одну из предварительно отобранных моделей, собирать параметры модели проспективно (то есть данные УЗИ собирались во время сканирования, как это происходит в реальной клинической практике) и предоставлять достаточно данных для построения таблицы 2×2 результатов теста. Исследования, в которых модели применялись ретроспективно к сохраненным изображениям или видео, были исключены, поскольку это не отражает реальную клиническую практику, где модели направляют фактические решения о лечении.

Всего 99 включенных исследований описывали 42 496 опухолей яичников, из которых 31 371 (74%) были доброкачественными и 11 125 (26%) — злокачественными. Большинство исследований (77%) имели проспективный дизайн, а 71% проводились в одном центре. Большинство (71%) проходили в онкологических центрах, 22% — в смешанных условиях, 4% — в неонкологических центрах, а в 3% условия были неясны. Распространенность злокачественности варьировалась от 3,0% до 63,9%.

Количество исследований, оценивающих каждую модель, было значительным:

• RMI версия 1: 32 исследования
• RMI версия 2: 18 исследований
• RMI версия 3: 10 исследований
• LR2: 16 исследований
• Simple Rules: 32 исследования (28 с использованием стратегии SR+Mal и 18 с использованием стратегии SR+SA)
• модель ADNEX: 22 исследования
• Субъективная оценка: 27 исследований

Для оценки качества исследователи использовали инструмент QUADAS-2 и его дополнение QUADAS-C для исследований, сравнивающих несколько моделей. Два рецензента независимо оценивали риск смещения в каждом исследовании по четырем ключевым областям: отбор пациентов, индексный тест, эталонный стандарт, а также поток и временные параметры. Результаты показали, что низкий риск смещения при отборе пациентов был в 52% исследований, при индексном тесте — в 82%, при эталонном стандарте — в 94%, а при оценке потока и временных параметров — в 53%. Однако только в 41% исследований явно указывалось, что пациенты набирались последовательно, а в 45% исследований возникали опасения по поводу неправомерного исключения пациентов.

Статистический анализ включал расчет объединенной чувствительности и специфичности для каждой модели, подбор бивариантных моделей для построения сводных кривых «чувствительность–специфичность» (ROC) и проведение мета-регрессии для определения статистически значимых различий между моделями. Исследователи также использовали воронкообразные диаграммы и тест регрессии Эггера для оценки публикационного смещения — которое было выявлено (P<0,001), что означает, что более мелкие исследования склонны сообщать о более высокой точности, чем крупные.

Ключевые выводы: Насколько точна каждая модель?

Главный показатель диагностического теста определяется двумя числами: чувствительностью (насколько хорошо тест выявляет рак при его реальном наличии — высокая чувствительность означает, что мало случаев рака пропускается) и специфичностью (насколько хорошо тест правильно идентифицирует доброкачественные опухоли — высокая специфичность означает меньше ложных тревог и ненужных операций).

Вот как каждая модель показала себя в первичном анализе на основе 96 исследований, в которых пограничные опухоли классифицировались как злокачественные:

Субъективная оценка (SA) — золотой стандарт

Субъективная оценка экспертами-исследователями была единственной моделью, в которой как чувствительность, так и специфичность превышали 90%. Она достигла чувствительности 90,2% (95% ДИ, 87,8–92,2%) и специфичности 91,4% (95% ДИ, 89,3–93,2%). Это означает, что среди женщин с раком яичников около 90 из 100 были правильно идентифицированы экспертами-исследователями с помощью УЗИ, а среди женщин с доброкачественными опухолями около 91 из 100 были правильно определены как имеющие доброкачественные опухоли.

Simple Rules плюс экспертная оценка (SR+SA)

Стратегия применения правил Simple Rules сначала, а затем рассмотрения неопределенных случаев экспертом продемонстрировала практически идентичные результаты с субъективной оценкой в отдельности. Ее чувствительность составила 88,6% (95% ДИ, 85,7–91,0%) и специфичность — 91,0% (95% ДИ, 89,0–92,7%). Эти различия не были статистически значимыми (P=0,397 для чувствительности, P=0,811 для специфичности).

модель ADNEX

Результаты работы модели ADNEX сильно зависели от выбранного порогового значения. При пороге 10% модель ADNEX показала чувствительность 92,7% (95% ДИ, 90,8–94,2%) — статистически сопоставимую с субъективной оценкой (P=0,130) — но более низкую специфичность 78,4% (95% ДИ, 71,7–83,8%), разница по которой была крайне значимой (P<0,001).

При пороге 20% модель ADNEX продемонстрировала более сбалансированный профиль: чувствительность 86,7% (95% ДИ, 80,6–91,0%) и специфичность 87,9% (95% ДИ, 80,1–92,9%). Ни один из показателей не отличался статистически значимо от субъективной оценки (P=0,095 для чувствительности, P=0,119 для специфичности).

Исследование подтвердило предсказуемую закономерность: более высокие пороги снижают чувствительность (больше случаев рака пропускается), тогда как более низкие пороги снижают специфичность (больше доброкачественных опухолей помечаются как потенциально злокачественные).

модель LR2

При пороге 10% модель LR2 продемонстрировала чувствительность 89,5% (95% ДИ, 85,8–92,4%) и специфичность 82,3% (95% ДИ, 75,0–87,8%). Это ставит её чувствительность на уровень, близкий к оценке экспертов, хотя специфичность при этом несколько ниже.

RMI — наименее эффективный показатель

Индекс риска малигнизации (RMI) имел самую низкую диагностическую точность среди всех оцененных моделей. Версия RMI 1 при пороге 200 достигла лишь чувствительности 69,7% (95% ДИ, 67,0–72,2%), что означает пропуск примерно 3 из 10 случаев рака яичников. Её специфичность составила 90,5% (95% ДИ, 88,3–92,4%). Аналогичные ограничения наблюдались во всех трех версиях RMI.

Результаты по подгруппам: статус менопаузы и распространенность рака имеют значение

Исследователи провели анализ подгрупп, чтобы изучить, влияет ли статус менопаузы женщины или базовая частота рака в изучаемой популяции на эффективность этих моделей. Результаты оказались впечатляющими: и статус менопаузы, и распространенность злокачественных новообразований значительно влияли как на чувствительность, так и на специфичность (P<0,01 для обоих показателей).

В частности, постменопаузальный статус и принадлежность к популяции с более высокой распространенностью рака были связаны со снижением специфичности — то есть с большим количеством ложноположительных результатов. В то же время чувствительность была ниже у женщин в пременопаузе.

Это важное клиническое наблюдение. У женщин в постменопаузе с кистозными образованиями яичников базовый риск рака выше, однако модели склонны давать больше ложных тревог в этой группе. Аналогично, в условиях, где многие пациенты имеют рак (например, в специализированных онкологических referral-центрах), модели чаще классифицируют доброкачественные опухоли как подозрительные.

Что это означает для пациентов

Выводы исследования дают обнадеживающие новости для женщин, проходящих оценку опухолей яичников. Все изученные подходы — за исключением RMI — показали хорошую эффективность и могут использоваться для дифференциации доброкачественных и злокачественных опухолей.

Однако важно понимать определенные компромиссы:

• Экспертная оценка остается наиболее точным отдельным подходом. Субъективная оценка обеспечила лучший баланс чувствительности и специфичности. Однако её главным ограничением является необходимость наличия высококвалифицированного врача ультразвуковой диагностики, обычно обладающего экспертизой уровня EFSUMB Level-3. В 16 из 27 исследований, оценивавших субъективную оценку (SA), все сканирования выполнялись экспертами.
• Если предпочтительна стратегия, не зависящая от оператора, рекомендуется модель ADNEX. Благодаря высокой чувствительности вероятность пропуска злокачественного новообразования с помощью ADNEX низка — что является критически важным аспектом безопасности.
• У женщин в постменопаузе может потребоваться более высокий порог для ADNEX. Поскольку специфичность снижена в этой группе, авторы исследования отмечают, что стоит рассмотреть возможность использования более высокого порога в зависимости от того, как оценивается влияние ложноположительного результата; однако более высокие пороги ADNEX снижают чувствительность (больше случаев рака пропускается), и лишь немногие исследования тестировали более высокие пороги.

Относительно плохая эффективность RMI особенно примечательна, учитывая, что он по-прежнему рекомендуется в нескольких международных руководствах. Для женщин, которые ранее могли проходить оценку с использованием RMI, результаты этого исследования убедительно свидетельствуют о том, что более новые модели, такие как ADNEX, или направление к эксперту по ультразвуковой диагностике обеспечивают лучшую диагностическую точность.

Ограничения исследования

Несмотря на комплексный характер этого метаанализа, следует признать несколько ограничений:

• Публикационное смещение: Статистический тест выявил значительную асимметрию воронкообразных диаграмм (P<0,001), что указывает на то, что меньшие исследования с благоприятными результатами публиковались чаще. Это может означать, что сообщенные показатели точности несколько оптимистичны.
• Вариативность операторов: Уровень квалификации врачей ультразвуковой диагностики варьировался в исследованиях субъективной оценки, и в некоторых исследованиях не указывался уровень опыта их экспертов. Это затрудняет обобщение отличных результатов SA на все клинические условия.
• Требование к проспективным данным: Исследования, в которых модели применялись ретроспективно к сохраненным изображениям, были исключены для отражения реальной клинической практики. Однако этот строгий критерий мог исключить некоторые потенциально информативные данные.
• Гетерогенность между исследованиями: Исследования различались по условиям оказания медицинской помощи, популяциям пациентов, техникам ультразвуковой диагностики и определениям пограничных опухолей. Пять исследований классифицировали пограничные опухоли как доброкачественные или полностью исключали их.
• Объединенные версии ADNEX: Обе версии модели ADNEX (с CA-125 и без него) рассматривались как единая стратегия, поскольку предыдущие исследования показывают, что добавление CA-125 не оказывает существенного влияния на диагностическую точность.
• Смещение в сторону онкологических центров: Поскольку 71% исследований было проведено в онкологических центрах, результаты могут не в полной мере отражать эффективность методов в обычных больницах общегосударственного профиля или учреждениях первичной медико-санитарной помощи, где распространенность рака ниже.

Рекомендации для пациентов

Если вам предстоит оценка опухоли яичников, вот ключевые выводы из этого исследования, которые вы можете обсудить со своим лечащим врачом:

1. Уточните, какая ультразвуковая модель используется. Если в вашей больнице основным инструментом является индекс риска малигнизации (RMI), вы можете спросить, доступны ли более современные модели IOTA, такие как ADNEX, поскольку данное исследование показало, что RMI является наименее точным подходом.
2. Попросите провести УЗИ эксперта-сонографиста, если это возможно. Субъективная оценка опытного сонографиста остается самым точным методом. Если в вашей больнице есть доступ к отделению экспертной ультразвуковой диагностики, стоит рассмотреть такой вариант.
3. Поймите значение ваших результатов. Заключение «подозрительный» не обязательно означает наличие рака — специфичность этих моделей такова, что некоторые доброкачественные опухоли могут быть отмечены как потенциально злокачественные. С другой стороны, результат «доброкачественный», как правило, является обнадеживающим, хотя ни один тест не является идеальным.
4. Обсудите свой менопаузальный статус. Это исследование показало, что менопаузальный статус существенно влияет на эффективность теста. У женщин в постменопаузе могут быть другими (и, возможно, более подходящими) пороговые значения, особенно для модели ADNEX.
5. Помните, что речь идет о предоперационном планировании. Эти ультразвуковые модели помогают направлять решения о направлении к специалисту и выборе лечения. Окончательный диагноз ставится на основе гистологического исследования (изучения ткани под микроскопом после операции или биопсии).

Главный вывод: Этот крупный, тщательно проведенный анализ предоставляет убедительные доказательства того, что современные ультразвуковые модели — особенно модель ADNEX и экспертная субъективная оценка — являются надежными инструментами для различения доброкачественных и злокачественных опухолей яичников. Эпоха опоры преимущественно на RMI, возможно, подходит к концу, и пациенты могут чувствовать себя увереннее, зная, что достижения в области ультразвуковых технологий помогают врачам принимать более точные и индивидуальные решения о лечении.

Часто задаваемые вопросы

Насколько точны ультразвуковые модели при определении того, является ли опухоль яичника доброкачественной или злокачественной?

В обзоре 99 исследований, охвативших 42 496 опухолей яичников, экспертная субъективная оценка была единственным подходом, при котором и чувствительность, и специфичность превышали 90%. Модель ADNEX с пороговым значением 20% показала чувствительность 86,7% и специфичность 87,9%. Индекс риска малигнизации (RMI) имел наименьшую точность, выявляя лишь около 70% случаев рака.

Что означает, если результат моего УЗИ назван «подозрительным»?

Подозрительный результат не обязательно означает наличие рака. Изученные модели имеют специфичность ниже 100%, поэтому некоторые доброкачественные опухоли могут быть отмечены как потенциально злокачественные. Например, при пороговом значении 10% модель ADNEX имела специфичность 78,4%, что означает, что около 22 из 100 доброкачественных опухолей были ошибочно отмечены как подозрительные. Окончательный диагноз ставится на основе исследования ткани после операции или биопсии.

Что происходит после оценки моей опухоли яичника с помощью ультразвуковой модели?

Эти модели помогают направлять решения о направлении к специалисту и планировании лечения до операции. Если подозревается рак, вас могут направить в специализированный онкологический центр, где гинеколог-онколог может выполнить хирургическую стадировку. Если опухоль выглядит доброкачественной, лечение возможно в обычной больнице, иногда с использованием малоинвазивной хирургии или консервативного ведения. Окончательный диагноз ставится путем исследования ткани после операции или биопсии.

Должен ли я спросить своего врача, какая ультразвуковая модель используется для оценки моей опухоли яичника?

Да, это вполне уместно. Этот обзор показал, что индекс риска малигнизации (RMI) имел наименьшую точность, пропуская около 3 из 10 случаев рака, однако он все еще рекомендуется в нескольких руководствах. Вы можете спросить, доступны ли в вашей больнице более современные модели IOTA, такие как ADNEX, поскольку они показали лучшую диагностическую эффективность в проанализированных исследованиях.

Если моя больница использует индекс риска малигнизации (RMI) для оценки моей опухоли яичника, когда мне следует seek second opinion?

Индекс риска малигнизации (RMI) правильно выявил лишь около 70% случаев рака яичников, пропустив примерно 3 из 10, тогда как более новые модели IOTA, такие как модель ADNEX, и экспертная субъективная оценка показали лучшие результаты. Если ваша больница использует RMI в качестве основного инструмента, второе мнение может помочь оценить, доступны ли модель ADNEX или опытный врач ультразвуковой диагностики, а также требует ли ваш менопаузальный статус применения другого порогового значения. Окончательный диагноз ставится на основании гистологического исследования тканей. Сеть Diagnostic Detectives Network предоставляет независимые экспертные вторые мнения.

Сведения об источнике

Original article: "Diagnostic accuracy of ultrasound models for assessment of ovarian tumors: systematic review and meta-analysis" by E. Lems, A. H. Koch, E. J. L. G. Delvaux, J. C. Leemans, M. Y. Bongers, C. A. R. Lok, B. L. Ramaekers, and P. M. A. J. Geomini.

Journal: Ultrasound in Obstetrics & Gynecology, 2026; volume 67, pages 590–603. Published online December 5, 2025, in Wiley Online Library. DOI: 10.1002/uog.70135.

Funding: This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License.

Эта статья, написанная понятным для пациентов языком, основана на рецензируемых научных исследованиях. Статья была принята к публикации 24 сентября 2025 года, а её протокол был зарегистрирован в PROSPERO (CRD42022282438) в декабре 2022 года. Читателям, желающим ознакомиться с полными техническими деталями, включая все дополнительные таблицы и рисунки, рекомендуется обратиться к оригинальной публикации.