Мультимодальная оптическая когерентная томография тканей молочной железы в уточняющей диагностике ранних форм рака молочной железы: разбор клинических случаев

Эффективная мультимодальная диагностика типа опухоли и интраоперационная оценка чистоты краев резекции являются главными показателями для снижения риска развития местного рецидива после органосохраняющих операций (ОсО) у пациентов с ранним раком молочной железы. Применение новых высокоразрешающих методов визуализации, комплексный подход к анализу данных и численная обработка изображений позволят повысить общую эффективность диагностики и хирургического лечения опухолей на ранних стадиях.

Целью представленных клинических наблюдений являлась демонстрация преимущества комплексного подхода к диагностике рака молочной железы, включающего, помимо стандартной ультразвуковой эластографии, исследование тканей методом мультимодальной оптической когерентной томографии (ОКТ) в режимах визуализации структуры и расчета жесткости ткани.

Мы демонстрируем клинические примеры 2 злокачественных опухолей молочной железы со схожим диагнозом «инвазивный рак неспецифического типа, средней степени злокачественности, T1–2N0M0». Пациентам были проведены предоперационное стандартное ультразвуковое исследование и последующая ОсО с дополнительной интраоперационной мультимодальной ОКТ в режимах структурной ОКТ с визуализацией коэффициента затухания и ОКТ-эластографии с расчетом модуля Юнга в килопаскалях. Рассматриваются примеры опухоли, которая по результатам предоперационной компрессионной ультразвуковой эластографии была ошибочно классифицирована как доброкачественная, и другой опухоли, которая была классифицирована правильно – как злокачественная. Последовавшее за ОсО изучение тканей методом мультимодальной ОКТ позволило установить, что оба случая демонстрируют признаки злокачественности: количественная обработка структурных ОКТ-изображений тканей молочной железы выявила в обоих случаях снижение коэффициента затухания ОКТ-сигнала (<4 мм^–1), что характерно для опухолевой ткани; построенные по данным ОКТ карты жесткости демонстрировали высокие значения жесткости (>400 кПа), которые указывали на наличие опухолевых клеток / ткани в обоих случаях, что было подтверждено при гистологическом исследовании. установлено, что по сравнению с ультразвуковой эластографией и структурной ОКТ метод ОКТ-эластографии позволяет более точно определить злокачественные опухоли и четко визуализировать границу между неопухолевой и опухолевой тканями молочной железы.

Мультимодальная ОКТ с комплексным расчетом коэффициента затухания ОКТ-сигнала и значений жесткости имеет определенный потенциал для улучшения интраоперационной оценки особенностей структуры опухоли и определения границ резекции рака молочной железы при ОсО.

1. Злокачественные новообразования в России в 2021 году (заболеваемость и смертность). Под ред. А.Д. Каприна, В.В. Старинского, А.О. Шахзадовой. М.: МНИОИ им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ «НМИРЦ радиологии» Минздрава России, 2021. C. 237.

2. Cancer Factsheets. Available at: https://gco.iarc.who.int/today/en/fact-sheets-cancers.

3. Gradishar W.J., Moran M.S., Abraham J. et al. Breast Cancer, Version 3.2024. NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology. J Natl Compr Canc Netw 2024;22(5):331–57. DOI: 10.6004/jnccn.2024.0035

4. Yarso K.Y., Ardianti M., Azmiardi A. et al. Strong factors to preserve breast in surgery preferences among Javanese ethnicities of breast cancer patients. Asian Pac J Cancer Prev 2024;25(11):3823–9. DOI: 10.31557/APJCP.2024.25.11.3823

5. Marinovich M.L., Noguchi N., Morrow M. et al. Changes in reoperation after publication of consensus guidelines on margins for breast-conserving surgery: A systematic review and meta-analysis. JAMA Surg 2020;155(10):e203025. DOI: 10.1001/jamasurg.2020.3025

6. Kuritzky A., Reyna C., McGuire K.P. et al. Evaluation of 2014 margin guidelines on re-excision and recurrence rates after breast conserving surgery: A multi-institution retrospective study. Breast 2020;51:29–33. DOI: 10.1016/j.breast.2020.02.013

7. Pareja F., Bhargava R., Borges V.F. et al. Unraveling complexity and leveraging opportunities in uncommon breast cancer subtypes. NPJ Breast Cancer 2025;11(1):6. DOI: 10.1038/s41523-025-00719-w

8. Liu H., He Y., Wang T., Xin S. Diagnostic value of ultrasound elastography in benign and malignant breast cancer nodules. Minerva Surg 2024;79(6):669–72. DOI: 10.23736/S2724-5691.24.10523-0

9. Chervenkov L., Georgiev A., Doykov M., Velikova T. Breast cancer imaging-clinical experience with two-dimensional-shear wave elastography: A retrospective study. World J Radiol 2024;16(10):528–36. DOI: 10.4329/wjr.v16.i10.528

10. Kubota K., Nakashima K., Nakashima K. et al. The Japanese Breast Cancer Society Clinical Practice Guidelines for Breast Cancer Screening and Diagnosis, 2022 edition. Breast Cancer 2024;31(2):157–64. DOI: 10.1007/s12282-023-01521-x. Erratum in: Breast Cancer 2024;31(2):165. DOI: 10.1007/s12282-023-01533-7

11. Gubarkova E.V., Sovetsky A.A., Vorontsov D.A. et al. Compression optical coherence elastography versus strain ultrasound elastography for breast cancer detection and differentiation: pilot study. Biomed Opt Express 2022;13(5):2859–81. DOI: 10.1364/BOE.451059

12. Dowling G.P., Hehir C.M., Daly G.R. et al. Diagnostic accuracy of intraoperative methods for margin assessment in breast cancer surgery: A systematic review and meta-analysis. Breast 2024;76:103749. DOI: 10.1016/j.breast.2024.103749

13. Tamanuki T., Namura M., Aoyagi T. et al. Effect of intraoperative imprint cytology followed by frozen section on margin assessment in breast-conserving surgery. Ann Surg Oncol 2021;28(3):1338–46. DOI: 10.1245/s10434-020-08955-z

14. Streeter S.S., Zuurbier R.A., di Florio-Alexander R.M. et al. Breast-conserving surgery margin guidance using micro-computed tomography: Challenges when imaging radiodense resection specimens. Ann Surg Oncol 2023;30(7):4097–108. DOI: 10.1245/s10434-023-13364-z

15. Lizio M.G., Liao Z., Shipp D.W. et al. Combined total internal reflection AF spectral-imaging and Raman spectroscopy for fast assessment of surgical margins during breast cancer surgery. Biomed Opt Express 2021;12(2):940–54. DOI: 10.1364/BOE.411648

16. Pop C.F., Veys I., Bormans A. et al. Fluorescence imaging for realtime detection of breast cancer tumors using IV injection of indocyanine green with non-conventional imaging: A systematic review of preclinical and clinical studies of perioperative imaging technologies. Breast Cancer Res Treat 2024;204(3):429–42. DOI: 10.1007/s10549-023-07199-1

17. David S., Tavera H., Trang T. et al. Macroscopic inelastic scattering imaging using a hyperspectral line-scanning system identifies invasive breast cancer in lumpectomy and mastectomy specimens. J Biomed Opt 2024;29(6):065004. DOI: 10.1117/1.JBO.29.6.065004

18. Zhang S., Yang B., Yang H. et al. Potential rapid intraoperative cancer diagnosis using dynamic full-field optical coherence tomography and deep learning: A prospective cohort study in breast cancer patients. Sci Bull (Beijing) 2024;69(11):1748–56. DOI: 10.1016/j.scib.2024.03.061

19. Vorontsov D.A., Gubarkova E.V., Sirotkina M.A. et al. Multimodal optical coherence tomography for intraoperative evaluation of tumor margins and surgical margins in breast-conserving surgery. Sovrem Tekhnologii Med 2022;14(2):26–38. DOI: 10.17691/stm2022.14.2.03

20. Schmidt H., Connolly C., Jaffer S. et al. Evaluation of surgically excised breast tissue microstructure using wide-field optical coherence tomography. Breast J 2020;26(5):917. DOI: 10.17691/stm2022.14.2.0323

21. Liu X., Cui M., Feng C. et al. Clinical evaluation of breast cancer tissue with optical coherence tomography: Key findings from a large-scale study. J Cancer Res Clin Oncol 2025;151(2):83. DOI: 10.1007/s00432-025-06125-w

22. Sanderson R.W., Zilkens R., Gong P. et al. A co-registration method to validate in vivo optical coherence tomography in the breast surgical cavity. Heliyon 2024;11(1):e41265. DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e41265

23. Morrow M., Van Zee K.J., Solin L.J. et al. Society of Surgical Oncology-American Society for Radiation Oncology–American Society of Clinical Oncology Consensus Guideline on margins for breast-conserving surgery with whole-breast irradiation in ductal carcinoma in situ. Pract Radiat Oncol 2016;6(5):287–95. DOI: 10.1016/j.prro.2016.06.011

24. Kennedy B.F., McLaughlin R.A., Kennedy K.M. et al. Investigation of optical coherence microelastography as a method to visualize cancers in human breast tissue. Cancer Res 2015;75(16):3236–45. DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-14-3694

25. South F.A., Chaney E.J., Marjanovic M. et al. Differentiation of ex vivo human breast tissue using polarization-sensitive optical coherence tomography. Biomed Opt Express 2014;5(10):3417–26. DOI: 10.1364/BOE.5.003417

26. Patel R., Khan A., Quinlan R. et al. Polarization-sensitive multimodal imaging for detecting breast cancer. Cancer Res 2014;74(17):4685–93. DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-13-2411

27. Foo K.Y., Chin L., Zilkens R. et al. Three-dimensional mapping of the attenuation coefficient in optical coherence tomography to enhance breast tissue microarchitecture contrast. J Biophotonics 2020;13(6):e201960201. DOI: 10.1002/jbio.201960201

28. Gubarkova E., Kiseleva E., Moiseev A. et al. Intraoperative assessment of breast cancer tissues after breast-conserving surgery based on mapping the attenuation coefficients in 3D crosspolarization optical coherence tomography. Cancers (Basel) 2023;15(9):2663. DOI: 10.3390/cancers15092663

29. Allen W.M., Kennedy K.M., Fang Q. et al. Wide-field quantitative micro-elastography of human breast tissue. Biomed Opt Express 2018;9(3):1082–96. DOI: 10.1364/BOE.9.001082

30. Gubarkova E.V., Sovetsky A.A., Zaitsev V.Y. et al. OCTelastography-based optical biopsy for breast cancer delineation and express assessment of morphological/molecular subtypes. Biomed Opt Express 2019;10(5):2244–63. DOI: 10.1364/BOE.10.002244

31. Tang L., Wang Y., Chen P. et al. Clinical use and adjustment of ultrasound elastography for breast lesions followed WFUMB guidelines and recommendations in the real world. Front Oncol 2022;12:1022917. DOI: 10.3389/fonc.2022.1022917

32. Zarcaro C., Orlando A.A.M., Ferraro F. et al. Breast multiparametric ultrasound: A single-center experience. J Ultrasound 2024;27(4):831–9. DOI: 10.1007/s40477-024-00944-2

33. Mutala T.M., Mwango G.N., Aywak A. et al. Determining the elastography strain ratio cut off value for differentiating benign from malignant breast lesions: Systematic review and meta-analysis. Cancer Imaging 2022;22(1):12. DOI: 10.1186/s40644-022-00447-5

34. Kokubu Y., Yamada K., Tanabe M. et al. Evaluating the usefulness of breast strain elastography for intraductal lesions. J Med Ultrason 2021;48(1):63–70. DOI: 10.1007/s10396-020-01070-2

35. Gelikonov V.M., Romashov V.N., Shabanov D.V. et al. Crosspolarization optical coherence tomography with active maintenance of the circular polarization of a sounding wave in a common path system. Radiophysics Quantum Electronics 2018;60:897–911. DOI: 10.1007/s11141-018-9856-9

36. Moiseev A.A., Gelikonov G.V., Terpelov D.A et al. Noniterative method of reconstruction optical coherence tomography images with improved lateral resolution in semitransparent media. Laser Phys Lett 2013;10:125601. DOI: 10.1088/1612-2011/10/12/125601

37. Kiseleva E.B., Yashin K.S., Moiseev A.A. et al. Optical coefficients as tools for increasing the optical coherence tomography contrast for normal brain visualization and glioblastoma detection. Neurophotonics 2019;6(3):035003. DOI: 10.1117/1.NPh.6.3.035003

38. Moiseev A., Sherstnev E., Kiseleva E. et al. Depth-resolved method for attenuation coefficient calculation from optical coherence tomography data for improved biological structure visualization. J Biophotonics 2023;16(12):e202100392. DOI: 10.1002/jbio.202100392

39. Vermeer K.A., Mo J., Weda J.J. et al. Depth-resolved model-based reconstruction of attenuation coefficients in optical coherence tomography. Biomed Opt Express 2013;5(1):322–37. DOI: 10.1364/BOE.5.000322.

40. Zaitsev V.Y., Matveyev A.L., Matveev L.A. et al. Optimized phase gradient measurements and phase-amplitude interplay in optical coherence elastography. J Biomed Opt 2016;21(11):116005. DOI: 10.1117/1.JBO.21.11.116005

41. Zaitsev V.Y., Matveyev A.L., Matveev L.A. et al. Hybrid method of strain estimation in optical coherence elastography using combined sub-wavelength phase measurements and supra-pixel displacement tracking. J Biophotonics 2016;9(5):499–509. DOI: 10.1002/jbio.201500203

42. Matveyev A.L., Matveev L.A., Sovetsky A.A. et al. Vector method for strain estimation in phase-sensitive optical coherence elastography. Laser Phys Lett 2018;15:065603. DOI: 10.1088/1612-202X/aab5e9

43. Sovetsky A.A., Matveyev A.L., Matveev L.A. et al. Manuallyoperated compressional optical coherence elastography with effective aperiodic averaging: Demonstrations for corneal and cartilaginous tissues. Laser Phys Lett 2018;15:085602. DOI: 10.1088/1612-202X/aac879

44. Sovetsky A.A., Matveyev A.L., Matveev L.A. et al. Full-optical method of local stress standardization to exclude nonlinearityrelated ambiguity of elasticity estimation in compressional optical coherence elastography. Laser Phys Lett 2020;17:065601. DOI: 10.1088/1612-202X/ab8794

45. Zaitsev V.Y., Ksenofontov S.Y., Sovetsky A.A. et al. Real-time strain and elasticity imaging in phase-sensitive optical coherence elastography using a computationally efficient realization of the vector method. Photonics 2021;8(12):527. DOI: 10.3390/photonics8120527

46. Zaitsev V.Y., Matveyev A.L., Matveev L.A. et al. Practical obstacles and their mitigation strategies in compressional optical coherence elastography of biological tissues. J Innov Opt Health Sci 2017;10:1742006. DOI: 10.1142/S1793545817420068

47. Gubarkova E.V., Sovetsky A.A., Matveev L.A. et al. Nonlinear elasticity assessment with optical coherence elastography for highselectivity differentiation of breast cancer tissues. Materials (Basel) 2022;15(9):3308. DOI: 10.3390/ma15093308

48. Faragalla H., Davoudi B., Nofech-Moses N. et al. The use of optical coherence tomography for gross examination and sampling of fixed breast specimens: A pilot study. Diagnostics (Basel) 2022;12(9):2191. DOI: 10.3390/diagnostics12092191

49. Erickson-Bhatt S.J., Simpson D.G., Boppart S.A. Statistical evaluation of reader variability in assessing the diagnostic performance of optical coherence tomography. J Biomed Opt 2020;25(11):116002. DOI: 10.1117/1.JBO.25.11.116002.

50. Bouma B.E., de Boer J.F., Huang D. et al. Optical coherence tomography. Nat Rev Methods Primers 2022;2:79. DOI: 10.1038/s43586-022-00162-2

51. Fan S., Zhang H., Meng Z. et al. Comparing the diagnostic efficacy of optical coherence tomography and frozen section for margin assessment in breast-conserving surgery: A meta-analysis. J Clin Pathol 2024;77(8):517–27. DOI: 10.1136/jcp-2024-209597

52. Qin J., An L. Optical coherence tomography for ophthalmology imaging. Adv Exp Med Biol 2021;3233:197–216. DOI: 10.1007/978-981-15-7627-0_10

53. Foo K.Y., Newman K., Fang Q. et al. Multi-class classification of breast tissue using optical coherence tomography and attenuation imaging combined via deep learning. Biomed Opt Express 2022;13(6):3380–400. DOI: 10.1364/BOE.455110

54. Zhu D., Wang J., Marjanovic M. et al. Differentiation of breast tissue types for surgical margin assessment using machine learning and polarization-sensitive optical coherence tomography. Biomed Opt Express 2021;12(5):3021–36. DOI: 10.1364/BOE.423026

55. Chang J.M., Won J.K., Lee K.B. et al. Comparison of shear-wave and strain ultrasound elastography in the differentiation of benign and malignant breast lesions. AJR Am J Roentgenol 2013;201(2):W347–56. DOI: 10.2214/AJR.12.10416