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Relaxing the PI-RADS dominant sequence rule improves the characterization of high-grade prostate cancer on multiparametric MRI - 17/04/25

Doi : 10.1016/j.diii.2025.04.003 
Pierre Baseilhac a, b, Nicolas Romain-Scelle b, c, d, Amna Klich c, Sébastien Crouzet b, e, f, Marc Colombel b, e, Alain Ruffion b, g, Muriel Rabilloud b, c, d, Olivier Rouvière a, b, f,
a Hospices Civils de Lyon, Department of Urinary and Vascular Imaging, Hôpital Edouard Herriot, Lyon, 69437, France 
b Université Lyon 1, Lyon, 69003, France 
c Pôle Santé Publique, Service de Biostatistique et Bioinformatique, Hospices Civils de Lyon, Lyon, 69003, France 
d CNRS, UMR 5558, Laboratoire de Biométrie et Biologie Évolutive, Équipe Biostatistique-Santé, Villeurbanne, 69100, France 
e Hospices Civils de Lyon, Department of Urology, Hôpital Edouard Herriot, Lyon, 69437, France 
f INSERM, U1032, LabTau, Lyon, 69003, France 
g Hospices Civils de Lyon, Department of Urology, Centre Hospitalier Lyon Sud, Pierre Bénite, 69310, France 

Corresponding author.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Thursday 17 April 2025
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Highlights

In the peripheral zone, non-dominant sequences help predict the risk of high-grade prostatic cancer.
In the transition zone, high-grade prostatic cancer is observed mostly for lesions with marked abnormalities on T2-weighted and diffusion weighted imaging.
A scoring rule incorporating the findings of non-dominant sequences better characterizes focal lesions seen on prostate MRI than the classical dominant sequence rule.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Purpose

The Prostate Imaging-Reporting and Data System 2.0 (PI-RADSv2.0) and 2.1 (PI-RADSv2.1) scores are deduced from the pulse sequence categories using the "dominant sequence" scoring rule. The purpose of this study was to develop and evaluate a new scoring rule that makes better use of non-dominant pulse sequence findings.

Material and methods

The new scoring rule was developed using a single-center database of 1627 patients who underwent prostate multiparametric MRI and prostate biopsy. The combinations of PI-RADSv2.0 pulse sequence categories observed at sextant level were ranked based on their rate of high-grade (grade group ≥ 2) prostate cancer and assigned to one of the five levels of the new score. Then, a hidden evaluation dataset of 240 MRI lesions to which 21 readers of varying experience had assigned PI-RADSv2.1 pulse sequence categories was used. For each reader, the PI-RADSv2.1 score of the lesions (PI-RADSv2.1 dominant sequence rule) and the new score (scoring rule defined in the development cohort) were computed. The scores were compared using areas under the curve (AUC), sensitivities, specificities, reproducibility, and clinical utility.

Results

Across all readers, the mean AUC of the new score (0.78; 95 % confidence interval [CI]: 0.73–0.83) was significantly greater than that of the PI-RADSv2.1 score (0.76; 95 % CI: 0.71–0.81; P < 0.01). The new score showed lower sensitivity, higher specificity and better inter-reader agreement in all reader experience subgroups. Across all readers, for a ≥ 3 dichotomization, it provided a higher net benefit than the PIRADSv2.1 score for risk thresholds > 0.15.

Conclusion

The new scoring rule outperformed the dominant sequence rule in characterizing high-grade prostate cancer regardless of reader experience.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Multiparametric magnetic resonance imaging, Prostate biopsy, Prostate cancer, PI-RADS score, Dominant sequence

Abbreviations : AUC, CI Confidence interval csPCa, DCEI, DWI, GG, MRI, PCa, PI-RADS, PZ, ROC, T2WI, TZ


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