定量的CMR組織の特性評価は、化学療法中の心毒性を適切に識別できますか？：時間的および観察者の変動性の影響

目的：この研究の目的は、心磁気共鳴（CMR）が測定した天然のT1、T2、および細胞外体積分率（ECV）および血清バイオマーカーの心磁気共鳴（CMR）の時間的変動の影響を調査することでした。関連する心機能障害（CTRCD）。 背景：バイオマーカーとシリアル定量的CMR組織の特性評価は、CTRCDの早期心筋変化を特定するのに役立つ場合がありますが、これらのパラメーターは精度と信頼性の両方を必要とします。 方法：合計50人の参加者（年齢48.9±12.1歳）は、3ヶ月間隔で3 cmrの研究（1.5-T）およびバイオマーカー測定（高感度トロポニンIおよびB型ナトリウム利尿ペプチド）を受けました。陽性の乳がん（CTRCDなしで10人、10人）、および30人の前向きに健康な参加者を募集しました。T1およびT2マップは、3つの左心室短軸の位置で取得されました。時間的および観測者の変動性は、変動係数として、および繰り返し測定と2ウェイ分散分析を使用して測定の標準誤差（SEM）として計算されました。最小検出された差は、2×SEMとして定義されました。 結果：CTRCDのない患者と比較して、CTRCDの患者はネイティブT1（27.2 ms [95％信頼区間（CI）：20.8〜39.3 ms]対12.4 ms [95％CI：9.5〜17.9 ms]でより大きな時間的変化を示しました。）、T2（2.0ミリ秒[95％CI：1.5〜2.9 ms]対1.0 ms [95％CI：0.74〜1.4 ms]）、およびECV（2.1％[95％CI：1.5％から3.1％] vs。1.0％[95％CI：0.8％から1.5％]）。ただし、バイオマーカーの時間的変化は重複しています。健康な参加者のT1（29ミリ秒）、T2（3.0ミリ秒）、およびECV（2.2％）の最小検出差は、CTRCD患者の平均時間的変化に近づきました。CTRCDの個々の患者の場合、3つのパラメーターすべての時間的変化に重複し、ネイティブT1の重複が最も少ない健康な参加者のばらつきがありました。CMRパラメーターの観察者間/観察者内変動は低かった（変動係数0.5％から4.3％）。 結論：個々の患者のバイオマーカーと組織特性評価の両方の時間的変化は、健康な参加者の時間的変動と重複し、最小限の検出可能な時間差に近づきます。パラメーターの精度はさらなる研究を待っていますが、これらの方法の時間的変動性は、がん治療を受けている個々の患者の日常的な臨床応用に課題をもたらす可能性があります。

OBJECTIVES: The purpose of this study was to investigate the effect of the temporal and observer variability of cardiac magnetic resonance (CMR)-measured native T1, T2, and extracellular volume fraction (ECV) and serum biomarkers for the detection of cancer-therapeutics-related cardiac dysfunction (CTRCD). BACKGROUND: Biomarkers and serial quantitative CMR tissue characterization may help identify early myocardial changes of CTRCD, but these parameters require both accuracy and reliability. METHODS: A total of 50 participants (age 48.9 ± 12.1 years) underwent 3 CMR studies (1.5-T) and biomarker measurements (high-sensitivity troponin-I and B-type natriuretic peptide) at 3-month intervals: 20 with HER2-positive breast cancer (10 with and 10 without CTRCD), and 30 prospectively recruited healthy participants. T1 and T2 maps were obtained at 3 left ventricular short-axis locations. Temporal and observer variability were calculated as the coefficient of variation and as the standard error of the measurement (SEM) using repeated measures and 2-way analysis of variance. Minimal detected difference was defined as 2 × SEM. RESULTS: Compared with the patients without CTRCD, those with CTRCD had larger temporal change in native T1 (27.2 ms [95% confidence interval (CI): 20.8 to 39.3 ms] vs. 12.4 ms [95% CI: 9.5 to 17.9 ms]), T2 (2.0 ms [95% CI: 1.5 to 2.9 ms] vs. 1.0 ms [95% CI: 0.74 to 1.4 ms]), and ECV (2.1% [95% CI: 1.5% to 3.1%] vs. 1.0% [95% CI: 0.8% to 1.5%]). However, the temporal changes in biomarkers overlapped. The minimal detected difference for T1 (29 ms), T2 (3.0 ms), and ECV (2.2%) in healthy participants approached the mean temporal changes in patients with CTRCD. For individual patients with CTRCD, there was overlap in the temporal changes of all 3 parameters, and the variability in healthy participants with the least overlap for native T1. The interobserver/intraobserver variabilities for the CMR parameters were low (coefficient of variation 0.5% to 4.3%). CONCLUSIONS: The temporal changes in both biomarkers and tissue characterization measures in individual patients overlap with the temporal variability in healthy participants and approach the minimal detectable temporal differences. While the accuracy of the parameters awaits further study, the temporal variability of these methods may pose challenges to routine clinical application in individual patients receiving cancer therapy.