BS.CKI. Đỗ Minh Hoàng Trọng
Đơn vị Giải Phẫu Bệnh, Bệnh viện Hoàn Mỹ Sài Gòn
 
TÓM TẮT
Hệ thống phân loại O-RADS do Hội X-Quang Hoa Kỳ xây dựng nhằm chuẩn hóa đánh giá nguy cơ ác tính của các khối u phần phụ qua siêu âm. Việc đối chiếu các thuật ngữ chẩn đoán của hệ thống này với đặc điểm mô bệnh học có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác chẩn đoán. Các đặc điểm siêu âm được phân tích chi tiết bao gồm kích thước khối u, hình dạng, đặc điểm bờ, thành phần đặc, chồi nhú và mức độ tăng sinh mạch (color score - CS).
 
ĐẶT VẤN ĐỀ
Siêu âm được sử dụng rộng rãi để phát hiện khối u phần phụ. Hội X-Quang Hoa Kỳ đã đưa ra bộ tiêu chuẩn chẩn đoán khối u phần phụ dựa vào hình ảnh siêu âm (O-RADS US: The American College of Radiology's Ovarian-Adnexal Reporting and Data System for Ultrasound), giúp phân tầng nguy cơ ác tính của khối u phần phụ. Phân tích mối tương quan giữa các thuật ngữ siêu âm của hệ thống O-RADS và mô bệnh học giúp các bác sĩ phân tầng nguy cơ chính xác hơn.
 
THUẬT NGỮ SIÊU ÂM VÀ MÔ BỆNH HỌC
O-RADS US phân tầng nguy cơ ác tính của khối u phần phụ dựa vào 5 đặc điểm về hình ảnh siêu âm và điểm màu CS:

• Kích thước tổn thương: < 10 cm hay ≥ 10 cm.

• Loại hình dạng tổn thương: dạng nang đơn giản, dạng nang không có vách ngăn (unilocular), dạng nang có nhiều vách ngăn (multilocular), dạng nang có thành phần đặc, dạng đặc.

• Đặc điểm của tổn thương dạng nang: mặt trong trơn láng hay méo mó, không đều, số lượng chồi nhú trong nang, có hay không có thành phần đặc trong nang.

• Đặc điểm của tổn thương dạng đặc: bờ ngoài trơn láng hay méo mó.

• Điểm màu (Color score-CS): 1 (không có dòng chảy, không có tăng sinh mạch), 2 (dòng chảy nhẹ, tăng sinh mạch ít), 3 (dòng chảy vừa, tăng sinh mạch vừa), 4 (dòng chảy rất mạnh, tăng sinh mạch rất mạnh).

Các dấu hiệu dự đoán mạnh mẽ khả năng ác tính gồm: tổn thương dạng đặc, tổn thương dạng nang nhiều vách ngăn và có thành phần đặc, mặt trong vách nang méo mó, số lượng chồi nhú >4, bờ ngoài méo mó, CS 4.
Có 6 nhóm O-RADS US: O-RADS 0 (đánh giá không đầy đủ), O-RADS 1 (bình thường), O-RADS 2 (gần như chắc chắn lành tính, nguy cơ ác tính < 1%), O-RADS 3 (nguy cơ ác tính thấp: 1 - < 10%), O-RADS 4 (nguy cơ ác tính trung bình: 10 - < 50%), O-RADS 5 (nguy cơ ác tính cao: ≥ 50%) [1],[6].
 
Kích thước tổn thương và mô bệnh học
Khi khối u phần phụ có kích thước ≥ 10 cm, các đặc điểm điển hình của tổn thương lành tính không còn được biểu hiện rõ trên siêu âm, các đặc điểm ác tính có thể bị che lấp (không thấy rõ thành phần đặc, khó đánh giá mức độ tăng sinh mạch, …), tỉ lệ âm tính giả cao hơn. Do đó, khi tổn thương có kích thước ≥ 10 cm thì phân tầng nguy cơ ác tính tăng lên một bậc. Đối chiếu với mô bệnh học, tổn thương có đặc điểm tương tự O-RADS 2 mà kích thước ≥ 10 cm có thể là những tổn thương ác tính không được nhận biết [1],[2].
Bảng 1. Tổn thương ác tính có thể bị che lấp khi kích thước u ≥ 10 cm

 
Loại hình dạng tổn thương và mô bệnh học [1],[15],[16],[17]
Loại hình dạng tổn thương như là dạng nang đơn giản, dạng nang không có vách ngăn (unilocular), dạng nang có nhiều vách ngăn (multilocular), dạng nang có thành phần đặc, dạng đặc,… được xem là yếu tố dự đoán mạnh mẽ về khả năng ác tính. Rất nhiều nghiên cứu cho thấy u đặc và u nang có nhiều vách ngăn kèm thành phần đặc có nguy cơ ác tính cao, trong khi đó nang đơn thuần, không có vách ngăn gần như luôn luôn lành tính (IOTA group) [2].
Bảng 2. Loại hình dạng tổn thương và mô bệnh học

 
Tổn thương dạng nang, mặt trong vách nang méo mó, có chồi nhú hoặc có thành phần đặc trong nang và mô bệnh học
Mặt trong vách nang méo mó là dấu hiệu giúp phân biệt giữa u giáp biên ác hoặc ác tính với u nang lành tính. Nang không có vách ngăn, mặt trong vách nang méo mó có nguy cơ ác tính 5-10% (O-RADS 3) [1]. Đối chiếu với mô bệnh học, mặt trong vách nang méo mó có thể là chồi nhú của lớp thượng mô tăng sản (u giáp biên ác) hoặc là đám nhỏ carcinom xâm nhập.
Nghiên cứu của Sokalska cho thấy chồi nhú trong nang hiện diện trong > 80% u nang giáp biên ác và ác tính, trong khi đó chỉ hiện diện trong <1% u nang lành tính [3]. Số lượng chồi nhú càng nhiều thì nguy cơ ác tính càng cao. Nang có số lượng chồi nhú ≥ 4 có nguy cơ ác tính > 50% [2],[4]. Đối chiếu mô bệnh học, chồi nhú là trục liên kết sợi-mạch được phủ bởi lớp thượng mô tăng sản, chồi nhú càng nhiều thì lớp thượng mô tăng sản càng nhiều, càng biến đổi không điển hình và càng có nguy cơ xâm nhập mô đệm. Mức độ phức tạp của cấu trúc nhú và mức độ không điển hình của lớp thượng mô là yếu tố giúp phân biệt u nang giáp biên ác và ác tính với u nang lành tính.
Nang có thành phần đặc trong nang có tỉ lệ ác tính cao hơn nang không có thành phần đặc. Nguy cơ ác tính của nang nhiều vách ngăn và có thành phần đặc là 30-40% [5]. Đối chiếu mô bệnh học, thành phần đặc trong nang có thể là thành phần thượng mô tăng sản không điển hình, thành phần carcniom xâm nhập hoặc là thành phần u tế bào mầm ác tính [1],[2],[7].
 
Tổn thương dạng đặc có bờ ngoài méo mó và mô bệnh học
Khối u đặc có bờ ngoài méo mó được phân loại là O-RADS 5 (nguy cơ ác tính >50%), bất chấp điểm màu CS. Đối chiếu mô bệnh học, bờ ngoài méo mó là nơi có tế bào ác tính xâm nhập [7],[8].

Hình 1. Nang không có vách ngăn: siêu âm và mô bệnh học (đại thể u tuyến bọc dịch trong lành buồng trứng) [6],[9]
 

Hình 2. Nang có nhiều chồi nhú: siêu âm và mô bệnh học (đại thể u dịch trong giáp biên ác của buồng trứng) [1],[9]
 

Hình 3. Nang có nhiều vách ngăn, có thành phần đặc: siêu âm và mô bệnh học (đại thể carcinom tuyến bọc dịch trong của buồng trứng) [1],[9]

Hình 4. U đặc có bờ ngoài méo mó: siêu âm và mô bệnh học (đại thể u tế bào hạt của buồng trứng) [1],[10]

 
Tổn thương có tăng sinh mạch mạnh và mô bệnh học
Điểm màu (Color Score - CS) được sử dụng để mô tả mức độ tưới máu bên trong khối u, và đây là một yếu tố quan trọng để đánh giá nguy cơ ác tính [1],[11]. Điểm màu được đánh giá một cách chủ quan dựa trên lượng và vận tốc dòng chảy màu quan sát được bên trong khối u trên siêu âm Doppler màu. Hệ thống O-RADS chia mức độ tưới máu thành 4 cấp độ:

• CS 1: Không có dòng chảy: Không quan sát thấy tín hiệu màu bên trong khối u. Điều này thường gợi ý một tổn thương lành tính hoặc một khối u không tăng sinh mạch máu.

• CS 2: Dòng chảy nhẹ: Chỉ có một vài mạch máu nhỏ được phát hiện bên trong khối u. Mức độ tưới máu này thường thấy ở cả tổn thương lành tính và ác tính.

• CS 3: Dòng chảy vừa phải: Quan sát thấy nhiều mạch máu hơn bên trong khối u so với CS 2, với dòng chảy có thể lan tỏa hơn. Mức độ tưới máu này có thể gợi ý nguy cơ ác tính cao hơn so với CS 1 hoặc CS 2.

• CS 4: Dòng chảy mạnh: Có sự tăng sinh mạch máu đáng kể bên trong khối u, với nhiều mạch máu lớn và dòng chảy có vận tốc cao. Đây là dấu hiệu mạnh mẽ gợi ý khả năng ác tính cao.

Giá trị của Điểm màu trong việc dự đoán ác tính phụ thuộc vào loại tổn thương và sự kết hợp với các đặc điểm hình thái khác:

• Đối với các khối u đặc, Điểm màu có vai trò quan trọng. CS 1 thường gợi ý lành tính (O-RADS 3 nếu bờ đều), trong khi CS 4 thường gợi ý ác tính (O-RADS 5). CS 2-3 thường được xếp vào O-RADS 4.

• Đối với các khối u dạng nang, vai trò của Điểm màu ít quan trọng hơn. Tuy nhiên, sự hiện diện của dòng chảy trong các thành phần đặc (như nhú trong) và mức độ dòng chảy (CS 3-4) có thể làm tăng nguy cơ ác tính (O-RADS 4 hoặc 5).

Đối chiếu mô bệnh học, điểm màu cao (CS 3-4) là có nhiều mạch máu tăng sinh bất thường, nhiều phân bào, mô đệm xuất huyết, hoại tử (các đặc điểm thường gặp ở khối u ác tính) [12],[13].

Bảng 3. Điểm màu và mô bệnh học

Hình 5. Hình ảnh siêu âm CS 4 (A) và mô bệnh học (B) (đại thể u xoang nội bì có nhiều mạch máu tăng sinh, vùng hoại tử, xuất huyết) [9],[14].

 
KẾT LUẬN
Hệ thống O-RADS dựa vào một số đặc điểm siêu âm để phân tầng nguy cơ ác tính của khối u phần phụ. Việc hiểu rõ mối tương quan với mô bệnh học giúp các bác sĩ siêu âm chẩn đoán chính xác hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Andreotti RF, Timmerman D, Strachowski LM, Froyman W, Benacerraf BR, Bennett GL, et al. O-RADS US risk stratification and management system: a consensus guideline from the ACR Ovarian-Adnexal Reporting and Data System Committee. Radiology. 2020;294(1):168–185. doi: 10.1148/radiol.2019191150.

2. Van Holsbeke C, Van Calster B, Testa AC, et al. Prospective external validation of models to diagnose ovarian cancer: results from the International Ovarian Tumor Analysis (IOTA) group. Ultrasound Obstet Gynecol. 2009;34(4):462–470. doi: 10.1002/uog.7625.

3. Sokalska A, Timmerman D, Testa AC, Van Holsbeke C, Fischerova D, Franchi D, et al. Diagnostic accuracy of transvaginal ultrasound examination for assigning a specific diagnosis to adnexal masses. Ultrasound Obstet Gynecol. 2009;34(4):462–470. doi: 10.1002/uog.6444.

4. Testa AC, Ferrandina G, Timmerman D, Savelli L, Ludovisi M, Van Holsbeke C, et al. Presence of papillary projections in ovarian masses on transvaginal ultrasound: interobserver reliability and its impact on diagnostic performance. Ultrasound Obstet Gynecol. 2009;34(5):630–634. doi: 10.1002/uog.7432.

5. Kinkel K, Hricak H, Lu Y, Tsuda K, Filly RA. US characterization of ovarian masses: a meta-analysis. Radiology. 2000;217(3):803–811. doi: 10.1148/radiology.217.3.r00dc20803.

6. Strachowski LM, Jha P, Phillips CH, Blanchette Porter MM, Froyman W, Glanc P, et al. O-RADS US v2022: an update from the American College of Radiology's Ovarian-Adnexal Reporting and Data System US Committee. Radiology. 2023;308(3). doi: 10.1148/radiol.230685.

7. American College of Radiology. O-RADS US Manual v2022 [Internet]. Reston, VA: ACR; 2022 [cited 2025 May 21]. Available from: https://www.acr.org/Clinical-Resources/Reporting-and-Data-Systems/O-RADS

8. Van Calster B, Wynants L, Verrelst S, et al. Validation of the ADNEX model to diagnose ovarian cancer in patients managed surgically or conservatively: multicentre cohort study. BMJ. 2016;354. doi: 10.1136/bmj.i3040.

9. WebPathology. Serous Ovarian Tumors, Germ cell tumors of ovary, Miscellaneous ovarian lesions, Mucinous ovarian tumors, Metastatic tumors of peritoneum, omentum, and mesentery. [Accessed 21 May 2025]. Available from:  https://www.webpathology.com/images/gynecologic/ovary

10. PathologyOutlines.com website. Teratoma-mature, Granulosa cell tumor-adult, Serous cystadenoma, adenofibroma and surface papilloma, Fibroma, Mucinous borderline tumor, Mural nodules in mucinous cystic neoplasms, Corpus luteum cyst, Follicle cysts, Peritoneal inclusion cyst, Chronic salpingitis. [Accessed 21 May 2025]. Available from: https://www.pathologyoutlines.com

11. Granberg S, Valentin L, Karlsen KA, et al. Benign and malignant adnexal tumors: US imaging with Doppler color flow and spectral analysis. Radiology. 1993;189(1):175–180. doi: 10.1148/radiology.189.1.8372183.

12. Hata K, Hata T, Senoh D. Sonographic features of ovarian tumors: correlation with histologic diagnosis and tumor markers. Ultrasound Obstet Gynecol. 2005;25(2):167–172. doi: 10.1002/uog.1800.

13. El Khalek M, Morice P, Darai E, Rouzier R, Uzan S. Doppler color score and microvessel density in ovarian tumors: comparison and correlation with histopathologic type. Gynecol Oncol. 2012;124(3):556–560. doi: 10.1016/j.ygyno.2011.11.038.

14. Takkar N, Arora P, Goel B, Kaur R, Kaur N, Aggarwal P. Correlation of ovarian adnexal reporting and data system classification with histopathological examination in diagnosis of adnexal masses. Int J Reprod Contracept Obstet Gynecol. 2025;14(2):578–585. doi: 10.18203/2320-1770.ijrcog20250001.

15. WHO Classification of Tumours Editorial Board. WHO Classification of Tumours Online. Lyon (France): International Agency for Research on Cancer; 2025. Chapter 34, [Tumours of the ovary]; [cited 2025 May 22]. Available from: https://tumourclassification.iarc.who.int

16. Outwater EK, Marchetto BE, Wagner BJ. From the radiologic pathology archives: ovarian neoplasms: radiologic-pathologic correlation. Radiographics. 2008;28(5):1479–1500. doi: 10.1148/rg.285085006.

17. Kurman RJ, Ellenson LH, Ronnett BM. Blaustein’s pathology of the female genital tract. 6th ed. New York: Springer; 2011. p. 546.