Количественная оценка динамики роста очагов легких как критерия дифференциальной диагностики злокачественной патологии

   Цель исследования – провести сравнительный анализ и оценить значимость количественных параметров динамики роста для дифференциальной диагностики доброкачественных и злокачественных образований легких размерами до 20 мм.

   Материал и методы исследования. С 2022 по 2025 годы отобраны 170 пациентов с образованиями легких ≤ 20 мм и выполненной верификацией морфологического диагноза, у 72 пациентов выполнялась оценка роста в динамике до морфологической верификации. На основе данных КТ вычислялись показатели максимального увеличения диаметра за единицу наблюдаемого времени и рассчитывалось время удвоения диаметра, по аналогии с формулой Шварца для расчета VDT (времени удвоения объема), где вместо единицы объема использовали диаметр образования. Пациенты были разделены на две группы: Group С (злокачественные, n = 40) и Group D (доброкачественные, n = 32). Внутри групп выделены подгруппы с документированным ростом (С+, В+) и без такового (С-, В-). Для сравнения количественных параметров между группами С+ и D+ использовался t-критерий Стьюдента.

   Результаты исследования и их обсуждение. Рост наблюдался у 23 (57,5 %) пациентов группы C и у 15 (46,9 %) пациентов группы D. Среднее время наблюдения в группе C+ составило 12,7 месяцев, в группе D+ – 6,6 месяцев. Среднее время удвоения диаметра в группе C+ составило 29,66 месяцев, в группе D+ – 31,1 месяцев. Статистически значимых различий между группами не выявлено (t = 0,19; p = 0,85).

   Выводы. Количественные параметры динамики роста (увеличения диаметра и время удвоения диаметра) не показали различий между злокачественными и доброкачественными образованиями легких малых размеров и не могут быть использованы как независимый критерий дифференциальной диагностики.

1. Matthijs Oudkerk, ShiYuan Liu et al. Lung cancer LDCT screening and mortality reduction - evidence, pitfalls and future perspectives. Nat Rev Clin Oncol 2021. Mar.; 18 (3): 135–151. doi: 10.1038/s41571-020-00432-6.

2. Lingqin Kong , Xiaomin Zhang et al. Low-dose Spiral Computed Tomography in Lung Cancer Screening. Zhongguo Fei Ai Za Zhi 2022 Sep. 20; 25 (9): 678–683. doi: 10.3779/j.issn.1009-3419.2022.101.40.

3. Shi Qiu, Jingtao Sun, Tao Zhou et al. Spiculation Sign Recognition in a Pulmonary Nodule Based on Spiking Neural P Systems. Biomed Res Int. 2020 Dec. 23; 2020: 6619076. doi: 10.1155/2020/6619076.

4. Qiaodan Du , Jia Peng et al. Dynamic Observation of Lung Nodules on Chest CT Before Diagnosis of Early Lung Cancer. Front Oncol. 2022 Mar. 9: 12: 713881. doi: 10.3389/fonc.2022.713881.

5. Dehao Liu , Lichun Chen et al. Use of Computed Tomography-Guided Percutaneous Biopsy of Invasive Non-Mucinous Lung Adenocarcinoma to Predict the Degree of Histological Differentiation. Clin Med Insights Oncol. 2022 Jun. 7: 16: 11795549221102752. doi: 10.1177/11795549221102752.

6. Beibei Jiang, Daiwei Han et al. Lung cancer volume doubling time by computed tomography : A systematic review and meta-analysis. Eur J Cancer. 2024. Nov.: 212: 114339. doi: 10.1016/j.ejca.2024.114339.

7. Jong Hyuk Lee, Eui Jin Hwang et al. Determination of the optimum definition of growth evaluation for indeterminate pulmonary nodules detected in lung cancer screening. PLoS One. 2022. Sep. 15; 17 (9): e0274583. doi: 10.1371/journal.pone.0274583.

8. Hisato Ishizawa, Yasushi Matsuda et al. Honeycomb lung is a major risk factor for preoperative radiological tumor size underestimation in patients with primary lung cancer. J Thorac Dis. 2023. Feb. 28; 15 (2): 516–528. doi: 10.21037/jtd-22-1115. Epub 2023. Feb. 21.

9. Beatriz Ocaña-Tienda, Alba Eroles-Simó, et al. Growth dynamics of lung nodules: implications for classification in lung cancer screening. Ocaña-Tienda et al. Cancer Imaging (2024) 24: 113. doi: 10.1186/s40644-024-00755-y.

10. Constance de Margerie-Mellon, Long H Ngo et al. The Growth Rate of Subsolid Lung Adenocarcinoma Nodules at Chest CT. doi: 10.1148/radiol.2020192322. Epub 2020. Aug. 4.

11. Ting Li, Can Ding et al. Correlation between CT growth patterns and invasiveness progression in neoplastic subcentimeter sub-solid nodules doi: 10.1080/07853890.2025.2596471. Epub 2025. Dec. 8.