O-RADS MRI trong chẩn đoán u buồng trứng: Tối ưu hóa độ chính xác – tránh các bẫy thường gặp

1. Giới thiệu về Hệ thống O-RADS MRI và thách thức trong phân loại

Năm 2021, Trường Điện quang Hoa Kỳ (American College of Radiology – ACR) đã phát triển và giới thiệu Hệ thống Báo cáo và Dữ liệu Phần phụ – Buồng trứng trên Cộng hưởng từ (O-RADS MRI). Mục tiêu cốt lõi của hệ thống này là cung cấp một bộ từ vựng và thang điểm phân tầng nguy cơ dựa trên bằng chứng, nhằm chuẩn hóa ngôn ngữ báo cáo và cải thiện hiệu quả giao tiếp giữa bác sĩ chẩn đoán hình ảnh và bác sĩ lâm sàng. Tương tự như hệ thống BI-RADS đã được chấp nhận rộng rãi trong chẩn đoán hình ảnh tuyến vú, O-RADS MRI hướng đến việc thống nhất cách diễn giải và báo cáo kết quả cho các tổn thương tại phần phụ.

Hiệu quả của hệ thống đã được chứng minh qua một phân tích gộp trên 4.520 tổn thương phần phụ, cho thấy O-RADS MRI đạt độ nhạy và độ đặc hiệu đều trên 90% trong việc xác định đặc tính của tổn thương. Tuy nhiên, việc áp dụng trong thực tế lâm sàng vẫn còn nhiều thách thức. Một nghiên cứu đa trung tâm lớn tại châu Âu (nghiên cứu EURAD 2021) đã chỉ ra một vấn đề đáng chú ý: trong tổng số 1.502 tổn thương được đánh giá, có đến 139 trường hợp (9,2%) bị phân loại sai.

Phân tích sâu hơn từ nghiên cứu EURAD xác định rằng lỗi diễn giải (interpretive errors) là nguyên nhân thường gặp nhất, chiếm 104 trong số 139 trường hợp sai sót. Trong nhóm lỗi diễn giải này, hai vấn đề nổi cộm nhất là:

1. Diễn giải sai về “mô đặc”: Nhầm lẫn các cấu trúc lành tính (như nốt Rokitansky, nếp loa vòi) thành mô đặc ác tính (chiếm 46/104 lỗi diễn giải).
2. Xác định sai nguồn gốc tổn thương: Phân loại nhầm giữa tổn thương tại phần phụ và ngoài phần phụ (chiếm 41/104 lỗi diễn giải).

Báo cáo này sẽ đi sâu phân tích các nguyên nhân gốc rễ của những lỗi thường gặp này, từ đó cung cấp những kiến thức và kinh nghiệm thực tiễn nhằm giúp các bác sĩ cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán, tối ưu hóa việc áp dụng hệ thống O-RADS MRI vào thực hành lâm sàng hàng ngày.

2. Lỗi diễn giải sai về “mô đặc”: Nguyên nhân hàng đầu gây phân loại nhầm

Việc xác định chính xác sự hiện diện của “mô đặc” (solid tissue) là một bước chiến lược và là yếu tố then chốt trong thuật toán phân loại O-RADS MRI. Đặc điểm này quyết định phần lớn việc một tổn thương được xếp vào nhóm nguy cơ thấp, trung bình hay cao. Do đó, việc hiểu và áp dụng đúng định nghĩa về mô đặc là cực kỳ quan trọng để tránh phân loại sai nguy cơ ác tính của tổn thương.

2.1. Định nghĩa mô đặc

Theo từ điển của O-RADS MRI, “mô đặc” được định nghĩa là một thành phần có ngấm thuốc tương phản và phải có một trong các hình thái sau:

• Nhú (Papillary projection): Một thành phần đặc ngấm thuốc nổi lên từ thành trong, thành ngoài hoặc vách của nang, có cấu trúc phân nhánh.
• Nốt trên thành (Mural nodule): Một thành phần đặc ngấm thuốc có đường kính lớn hơn 3mm, dạng nốt, xuất phát từ thành hoặc vách của nang.
• Vách không đều (Irregular septation): Một dải ngấm thuốc có bờ không đều, chạy từ mặt trong này sang mặt trong đối diện của nang.
• Thành không đều (Irregular wall): Thành nang ngấm thuốc có bờ viền không đều.
• Phần đặc lớn (Larger solid portion): Bất kỳ thành phần ngấm thuốc nào không thuộc các loại đã mô tả ở trên.

2.2. Các Cấu trúc KHÔNG được coi là mô đặc (Cạm bẫy phổ biến)

Một trong những lỗi phổ biến nhất là nhầm lẫn các cấu trúc lành tính hoặc các thành phần không phải mô tân sinh với “mô đặc”. Việc phân biệt rõ ràng các cấu trúc này giúp tránh các trường hợp dương tính giả, vốn có thể dẫn đến can thiệp không cần thiết cho bệnh nhân. Các cấu trúc sau đây không được định nghĩa là mô đặc:

• Mỡ, cục máu đông, mảnh vụn (debris).
• Mô buồng trứng bình thường.
• Nốt Rokitansky trong u quái bì.
• Các nếp loa vòi (Endosalpingeal folds).
• Đầu tua vòi của ống dẫn trứng (Fimbriated end of the tube).
• Thành hoặc vách nang trơn láng, dù dày hay mỏng (Smooth wall or septa).

2.3. Phân tích các trường hợp sai sót điển hình

Nghiên cứu EURAD đã chỉ ra hai kịch bản lâm sàng điển hình thường dẫn đến chẩn đoán sai do diễn giải nhầm về mô đặc:

• U quái bì trưởng thành (Mature cystic teratoma): Trong nghiên cứu, có 20 trường hợp u quái bì bị phân loại sai, trong đó 19/20 trường hợp bị xếp vào O-RADS 4 hoặc 5 (nguy cơ ác tính trung bình đến cao). Lỗi này xảy ra do các bác sĩ đã áp dụng sai thuật toán bằng cách phân tích đường cong cường độ ngấm thuốc theo thời gian (TIC) trên nốt Rokitansky, một cấu trúc được O-RADS định nghĩa rõ ràng không phải là “mô đặc” và do đó không được sử dụng để phân tầng nguy cơ.
• Bệnh viêm vùng chậu (Pelvic Inflammatory Disease – PID): Có 11/12 trường hợp PID bị xếp nhầm vào O-RADS 4 hoặc 5. Nguyên nhân là do các bác sĩ diễn giải sai các nếp loa vòi hoặc thành ống dẫn trứng bị viêm, dày lên và ngấm thuốc mạnh thành các nhú hoặc mô đặc ác tính. Đây là một cạm bẫy đặc biệt nguy hiểm vì tình trạng viêm nhiễm có thể gây ngấm thuốc mạnh, dễ dàng bị diễn giải nhầm là dấu hiệu ác tính nếu không xem xét bối cảnh lâm sàng và các đặc điểm hình thái khác như hình dạng ống của tổn thương và sự hiện diện của dịch mủ.

Việc không tuân thủ nghiêm ngặt định nghĩa về “mô đặc” và các cấu trúc loại trừ trong từ điển O-RADS là nguyên nhân chính gây ra các chẩn đoán dương tính giả, dẫn đến việc phân loại quá mức nguy cơ của các tổn thương lành tính. Do đó, việc tham chiếu và tuân thủ tuyệt đối từ điển định nghĩa là bắt buộc để tránh những sai sót này.

3. Lỗi xác định nguồn gốc tổn thương: Thách thức trong phân biệt tổn thương tại phần phụ và ngoài phần phụ

Việc xác định sai nguồn gốc tổn thương không chỉ là một lỗi phân loại học thuật. Nó là một sai sót cơ bản có thể dẫn đến các can thiệp phẫu thuật không cần thiết, ảnh hưởng đến khả năng sinh sản của bệnh nhân và định hướng sai toàn bộ quá trình điều trị. Do đó, đây là bước chẩn đoán đầu tiên và quan trọng nhất trong quy trình O-RADS MRI. Nếu sai sót xảy ra ngay từ bước này, toàn bộ quá trình phân loại và phân tầng nguy cơ sau đó có thể trở nên vô nghĩa.

3.1. Thống kê và yếu tố nguy cơ

Nghiên cứu EURAD cung cấp số liệu cụ thể về tần suất của lỗi này:

• 12 tổn thương tại phần phụ đã bị phân loại nhầm là có nguồn gốc ngoài phần phụ.
• 23 tổn thương ngoài phần phụ đã bị phân loại nhầm là có nguồn gốc tại phần phụ.

Một yếu tố nguy cơ quan trọng góp phần vào sai sót này là kích thước lớn của khối u. Dữ liệu cho thấy trong 10/12 trường hợp tổn thương tại phần phụ bị phân loại sai, khối u có đường kính lớn hơn 5 cm. Kích thước lớn làm biến dạng giải phẫu vùng chậu, gây chèn ép và xóa mờ ranh giới với các cơ quan lân cận, khiến việc xác định nguồn gốc trở nên khó khăn.

3.2. Kỹ thuật và dấu hiệu chẩn đoán phân biệt

Để cải thiện độ chính xác trong việc xác định nguồn gốc tổn thương, các bác sĩ có thể áp dụng các kỹ thuật và nhận biết các dấu hiệu hình ảnh quan trọng sau đây:

1. Xác định phần phụ bình thường: Việc tìm thấy buồng trứng và vòi trứng bình thường ở cùng bên với tổn thương là một bằng chứng mạnh mẽ để loại trừ nguồn gốc từ phần phụ. Chuỗi xung khuếch tán (DWI) đặc biệt hữu ích trong việc xác định buồng trứng ở phụ nữ tiền mãn kinh do mô buồng trứng thường có tín hiệu tăng trên chuỗi xung này.
2. Sử dụng các dấu hiệu hình ảnh đặc hiệu: Khi tổn thương tiếp giáp với phần phụ hoặc tử cung, một số dấu hiệu hình ảnh có thể cung cấp manh mối quan trọng về nguồn gốc của nó.

4. Các lỗi diễn giải phụ và yếu tố gây nhiễu

Ngoài hai lỗi chính đã được phân tích, một số lỗi diễn giải cụ thể khác liên quan đến kỹ thuật chụp và các tình huống lâm sàng phức tạp cũng góp phần làm giảm độ chính xác của hệ thống O-RADS MRI. Việc nhận biết các yếu tố này giúp bác sĩ chẩn đoán hình ảnh thận trọng hơn trong quá trình đánh giá.

4.1. Diễn giải sai đường cong cường độ ngấm thuốc theo thời gian (TIC)

Đường cong TIC là một công cụ quan trọng để đánh giá đặc tính tưới máu của mô đặc. Tuy nhiên, việc diễn giải nó không phải lúc nào cũng đơn giản.

• Một lỗi phổ biến là khó khăn trong việc phân biệt đường cong nguy cơ thấp (Loại 1) và đường cong nguy cơ trung bình (Loại 2).
• Sự khác biệt cốt lõi nằm ở hình dạng của đường cong:
  • Đường cong Loại 1 (nguy cơ thấp): Có dạng ngấm thuốc từ từ, tăng dần và không có “vai” (shoulder) hoặc “cao nguyên” (plateau).
  • Đường cong Loại 2 (nguy cơ trung bình): Có một giai đoạn ngấm thuốc ban đầu, sau đó tạo thành một “cao nguyên”, và độ dốc ban đầu không dốc hơn so với lớp cơ ngoài của tử cung.
• Việc nhầm lẫn giữa hai loại đường cong này đã gây ra 7 trường hợp dương tính giả và 4 trường hợp âm tính giả trong nghiên cứu EURAD.

4.2. Tổn thương “Tối trên T2/tối trên DWI”

Đây là một quy tắc đặc biệt trong hệ thống O-RADS MRI để xác định các tổn thương lành tính có thành phần mô sợi chiếm ưu thế.

• Thuật ngữ “Dark T2/dark DWI” được dùng để mô tả các tổn thương có tín hiệu giảm đồng nhất trên cả chuỗi xung T2W và chuỗi xung khuếch tán (DWI) ở b-value cao.
• Những tổn thương này, thường là u xơ, u vỏ sợi buồng trứng, được xếp loại O-RADS 2 (lành tính) bất kể đặc điểm ngấm thuốc của chúng.
• Cạm bẫy (pitfall): Quy tắc này chỉ được áp dụng khi toàn bộ thành phần đặc của tổn thương có đặc điểm tín hiệu đồng nhất như trên. Nếu có bất kỳ vùng nào trong tổn thương không có tín hiệu “tối-tối” đồng nhất, quy tắc này sẽ không được áp dụng và tổn thương phải được đánh giá theo các tiêu chí khác.

4.3. Các tình huống lâm sàng phức tạp

Một số tình huống lâm sàng đặc biệt có thể làm cho việc diễn giải hình ảnh trở nên khó khăn và dễ dẫn đến sai sót trong phân loại O-RADS MRI, bao gồm xoắn phần phụ (adnexal torsion) và sự hiện diện của u va chạm (collision tumor). Khi đối mặt với các tình huống này, bác sĩ chẩn đoán hình ảnh cần báo cáo rõ những yếu tố gây nhiễu này và cân nhắc đề xuất phân loại là O-RADS 0 (đánh giá không đầy đủ) hoặc thảo luận trực tiếp với bác sĩ lâm sàng để có hướng xử trí phù hợp, thay vì ép buộc một phân loại có thể không chính xác.

5. Kết luận và khuyến nghị

Phân tích các sai sót trong thực hành lâm sàng cho thấy mặc dù hệ thống O-RADS MRI có độ chính xác cao nhưng vẫn có thể bị ảnh hưởng bởi các lỗi diễn giải. Nghiên cứu EURAD chỉ ra rằng phần lớn các lỗi phân loại (9,2%) không xuất phát từ những hạn chế cố hữu của hệ thống mà chủ yếu đến từ các lỗi có thể phòng tránh được, bao gồm việc hiểu sai định nghĩa về “mô đặc” và xác định không chính xác nguồn gốc của tổn thương.

Để nâng cao hiệu quả và độ chính xác của hệ thống O-RADS MRI trong thực hành hàng ngày, các khuyến nghị sau đây cần được chú trọng:

• Tăng cường đào tạo chuyên sâu: Cần có các chương trình đào tạo bài bản và chuyên sâu cho các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, tương tự như các khóa học do nhóm Phân tích Khối u Buồng trứng Quốc tế (IOTA) tổ chức. Việc đào tạo liên tục giúp các bác sĩ nắm vững bộ từ vựng, thuật toán và các cạm bẫy thường gặp.
• Tuân thủ nghiêm ngặt từ điển O-RADS MRI: Việc tuân thủ chặt chẽ các định nghĩa đã được chuẩn hóa, đặc biệt là sự phân biệt rạch ròi giữa “mô đặc” (solid tissue) và các “thành phần đặc” khác (như nốt Rokitansky, nếp loa vòi), là yếu tố then chốt để giảm thiểu các trường hợp dương tính giả.
• Sử dụng các công cụ hỗ trợ: Các công cụ kỹ thuật số như O-RADS MRI calculator có thể đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo các bác sĩ tuân thủ đúng thuật toán phân loại. Các công cụ này giúp giảm thiểu sai sót do diễn giải chủ quan và đảm bảo tính nhất quán trong báo cáo kết quả.

Cuối cùng, việc làm chủ hệ thống O-RADS MRI không chỉ là việc học thuộc một thuật toán, mà là cam kết đào tạo liên tục và áp dụng một cách nghiêm ngặt, chặt chẽ. Chỉ khi đó, chúng ta mới có thể khai thác hết tiềm năng của hệ thống này để chuẩn hóa chẩn đoán, cải thiện giao tiếp lâm sàng và mang lại kết quả điều trị tốt nhất cho bệnh nhân có khối u phần phụ.

Một số hình ảnh minh họa về các lỗi khi sử dụng O- RADS MRI:

Nguồn Hình 1, 2,: Thomassin-Naggara I, Belghitti M, Milon A, et al. (2021). O-RADS MRI score: analysis of misclassified cases in a prospective multicentric European cohort. Eur Radiol, 31(12): 9588–9599. DOI: 10.1007/s00330-021-08054-x.
Hình 1: Thành phần đặc dễ nhầm là mô đặc. Các ca bệnh được thể hiện theo trình tự AxT2W và AxT1W sau tiêm gadolinium. a , b Các nếp gấp nội vòi trứng trông giống như các phần nhô ra của nhú (bệnh viêm vùng chậu với mủ vòi trứng bên trái). c , d Các mảnh vụn trông giống các vách ngăn không đều, dày lên (không ngấm thuốc = không có mô đặc) (u quái nang trưởng thành). e , f Các rãnh nhỏ trông giống nốt trên thành (chỉ có phần thành nang ngấm thuốc) (u quái nang trưởng thành)
Hình 2: Giải thích sai nguồn gốc. a – d Dương tính giả với trường hợp U cơ trơn dưới thanh mạc- không phải là u phần phụ, được đánh giá là nghi ngờ u buồng trứng O-RADS-MRI 4. Bệnh nhân này không có triệu chứng hoặc tiền sử vô sinh và đã được phẫu thuật dựa trên báo cáo MRI. e Dương tính giá với trường hợp ung thư biểu mô niệu quản- không phải u phần phụ, được đánh giá là nghi ngờ u buồng trứng  O-RADS-MRI 5.

Tài liệu tham khảo

1. Reinhold C, Rockall A, Sadowski EA, et al. (2021). Ovarian-Adnexal Reporting Lexicon for MRI: A White Paper of the ACR Ovarian-Adnexal Reporting and Data Systems MRI Committee. J Am Coll Radiol, 18(5), 713–729. DOI: 10.1016/j.jacr.2020.12.022.
2. Thomassin-Naggara I, Poncelet E, Jalaguier-Coudray A, et al. (2020). Ovarian-Adnexal Reporting Data System Magnetic Resonance Imaging (O-RADS MRI) Score for Risk Stratification of Sonographically Indeterminate Adnexal Masses. JAMA Netw Open, 3(1): e1919896. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2019.19896.
3. Rizzo S, Cozzi A, Dolciami M, et al. (2023). O-RADS MRI: A Systematic Review and Meta-Analysis of Diagnostic Performance and Category-wise Malignancy Rates. Radiology, 307(1): e220795. DOI: 10.1148/radiol.220795.
4. Nougaret S, Razakamanantsoa L, Sadowski EA, et al. (2024). O-RADS MRI risk stratification system: pearls and pitfalls. Insights Imaging, 15(1): 45. DOI: 10.1186/s13244-023-01577-5.
5. Thomassin-Naggara I, Belghitti M, Milon A, et al. (2021). O-RADS MRI score: analysis of misclassified cases in a prospective multicentric European cohort. Eur Radiol, 31(12): 9588–9599. DOI: 10.1007/s00330-021-08054-x.

Tác giả: BS Nguyễn Thanh Hải – Trung tâm chẩn đoán hình ảnh và điện quang can thiệp, Bệnh viện Vinmec Times City

0