Contexte et objectifs : la présence de graisse en IRM dans le CHC limite son diagnostic non invasif et rend ainsi la biopsie souvent nécessaire. Le but de cette étude était de décrire les caractéristiques des CHC contenant de la graisse en IRM (CHC gras). Le second objectif était de définir de nouveaux critères d’imagerie pour le diagnostic non invasif des CHC gras et de proposer un algorithme diagnostique correspondant.
Approche et résultats : 84 patients cirrhotiques avec 77 CHC gras et 11 nodules gras non-CHC ont été inclus rétrospectivement dans cette étude ancillaire d'une étude prospective multicentrique. Toutes les IRM ont été relues, évaluant les caractéristiques des nodules sur chaque séquence ainsi que les performances des algorithmes EASL et LiRADS. Les patients ont été suivis pendant au moins 3 ans. Le CHC gras présentait une hypervascularisation à la phase artérielle dans 54 cas (70,1 %), une vascularisation à la phase artérielle (rehaussement à la phase artérielle par rapport au nodule lui-même sur le T1 non injectée) dans 62 cas (80,5 %), un lavage dans 43 cas (55,8 %) et une capsule dans 20 cas (26,0 %). Les algorithmes EASL et LiRADS présentaient respectivement pour le diagnostic du CHC gras une sensibilité de 37,7% et 36,4% et une spécificité de 100%. Un nouvel algorithme suggéré et dénommé fat-LiRADS augmentait la sensibilité à 50,6%, avec une spécificité de 100%. La survie globale était respectivement à 1 an et à 3 ans de 87,2% et 67,2%, la survie sans récidive de 83,9% et 48,9%.
Conclusion : nous suggérons une modification du LiRADS classique, dédiée aux CHC contenant de la graisse en imagerie, qui améliore la sensibilité du diagnostic sans dégrader la spécificité et qui pourrait ainsi diminuer le recours à la biopsie pour les CHC gras.
Background & Aims : fat in MR inside the HCC limits its non-invasive diagnosis and biopsy is often necessary. The aim of this study was to describe the characteristics of these HCCs with fat in MR. The second aim was to define new MR criteria for the non-invasive diagnosis of fat-HCC and to propose a related diagnosis algorithm.
Approach & Results: 84 patients with 77 fat-HCCs and 11 non-HCC fat nodules in cirrhosis were retrospectively included as an ancillary study of a prospective multi-centric study. All MR were reviewed with nodules characteristics on each sequence, as well as EASL and LiRADS classification. The follow-up was at least 3 years.
Fat-HCCs presented arterial phase hyperenhancement in 54 patients (70.1%), arterial phase vascularization (enhancement in the arterial phase compared to the nodule itself on T1 with unenhancement) in 62 (80.5%), wash-out in 43 (55.8%) and capsule in 20 (26.0%). For the diagnosis of fat-HCC, EASL and LiRADS have a sensitivity of 37.7% and 36.4% respectively and a specificity of 100%. A new suggested fat-LiRADS algorithm increased sensitivity to 50.6%, with a specificity of 100%. Overall survival was at 1 year and at 3 years 87.2% and 67.2% respectively, recurrence-free survival was 83.9% and 48.9%.
Conclusion : we suggest a slight change from the classic LiRADS, dedicated to HCC with fat content on imaging, which improves sensitivity without degrading specificity and thus could reduce the need for biopsies for fatty HCCs.