Клиническое значение микро- и макрокальцификатов при узловых образованиях щитовидной железы (по данным мультипараметрического ультразвукового исследования и морфологической верификации)

Актуальность. Кальцификаты являются одним из ключевых ультразвуковых признаков в стратификации риска узловых образований щитовидной железы (ЩЖ), однако их интерпретация остается предметом дискуссий из-за неоднозначной прогностической значимости в зависимости от морфологического типа.

Цель исследования. Оценить прогностическую значимость микро- и макрокальцификатов в дифференциальной диагностике узловых образований ЩЖ различного гистологического строения на основе сопоставления данных мультипараметрического ультразвукового исследования (УЗИ) и патоморфологического анализа.

Материалы и методы. Проведено ретроспективное когортное исследование, включившее 243 пациента с узловой патологией ЩЖ (102 – коллоидный зоб, 62 – аденома, 79 – рак). Всем пациентам до операции выполнялось мультипараметрическое УЗИ (В-режим, цветовое допплеровское картирование) c классификацией кальцификатов на микро- (<1 мм) и макрокальцификаты (≥1 мм). Выполнен корреляционный анализ (τ Кендалла), ROC-анализ и логистическая регрессия.

Результаты. Кальцификаты выявлены у 56,8 % пациентов. Микрокальцификаты достоверно чаще встречались при раке ЩЖ (45,7 % против 1,6 % при зобе; p<0,001) и значимо коррелировали с категориями TI-RADS высокого риска (τ=0,327; p=0,020). Макрокальцификаты преобладали при коллоидном зобе (48,2 % против 24,3 % при раке; p<0,001) и не имели значимой корреляции с категорией TI-RADS при злокачественных узлах (p=0,970). При аденомах признак «кальцификаты» не достигал статистической значимости (p=0,465). ROC-анализ подтвердил высокую диагностическую ценность признака для дифференцировки коллоидного зоба и рака (AUC=0,956) и умеренную – для аденом и рака (AUC=0,860).

Выводы. Микрокальцификаты являются высокоспецифичным предиктором злокачественности и требуют обязательного проведения тонкоигольной аспирационной биопсии. Макрокальцификаты ассоциированы преимущественно с доброкачественными процессами и не имеют самостоятельного прогностического значения. При аденомах интерпретация кальцификатов должна проводиться только в комплексе с другими ультразвуковыми признаками.

1. Фисенко Е. П., Сыч Ю. П., Заболотская Н. В. и др. Классификация TI-RADS в оценке степени злокачественности узлов щитовидной железы: методическое пособие для врачей ультразвуковой диагностики. Москва, Стром, 2020; 56 с.

2. Тимофеева Л. А., Алешина Т. Н. Диагностическая тактика при узловых образованиях щитовидной железы на основе системы TI-RADS. Acta medica Eurasica. 2017; (4): 37–44.

3. David E., Aliotta L., Frezza F. et al. Thyroid Nodule Characterization: Which Thyroid Imaging Reporting and Data System (TIRADS) Is More Accurate? A Comparison Between Radiologists with Different Experiences and Artificial Intelligence Software. Diagnostics. 2025; 15(16): 2108. https://doi.org/10.3390/diagnostics15162108.

4. Zhou J., Yin L., Wei X., Zhang S. et al. 2020 Chinese guidelines for ultrasound malignancy risk stratification of thyroid nodules: The C-TIRADS. Endocrine. 2020; (70): 256–279. https://doi.org/10.1007/s12020–020–02441-y.

5. Степанов В. Г. Ультразвуковая диагностика «кальцифицированных» очаговых образований щитовидной железы: автореф. дис. … канд. мед. наук: 3.1.25. Москва, 2024; 25 с.

6. Александров Ю. К., Брюховецкий Ю. А., Заболотская Н. В. Практическое руководство по ультразвуковой диагностике. Общая ультразвуковая диагностика / под ред. В. В. Митькова. 3-е изд, перераб. и доп. Москва, Видар-М, 2019; 740 с.

7. Yin L., Zhang W., Bai W., He W. Relationship Between Morphologic Characteristics of Ultrasonic Calcification in Thyroid Nodules and Thyroid Carcinoma. Ultrasound in Medicine & Biology. 2019; (46): 20–25. https://doi.org/10.1016/j.ultrasmedbio.2019.09.005.

8. Sengul I., Sengul D. Reappraisal of the malignant risk of thyroid nodules with isolated macrocalcifications in thyroidology. Clinics (Sao Paulo). 2025; 80: 100794. https://doi.org/10.1016/j.clinsp.2025.100794.

9. Walter L. B., Strieder D. L., Faccin C. S. et al. Rethinking macrocalcifications in thyroid nodules: a critical evaluation of the ACR TI-RADS scoring system and its impact on case selection for biopsy. Endocrine. 2025; 90 (3): 1323–1331. https://doi.org/10.1007/s12020‑025‑04396‑4.

10. Kim M. J., Kim E. K., Kwak J. Y. et al. Differentiation of thyroid nodules with macrocalcifications: role of suspicious sonographic findings. J Ultrasound Med. 2008; 27: 1179–1184. https://doi.org/10.7863/jum.2008.27.8.1179.

11. Malhi H. S., Velez E., Kazmierski B., Gulati M. et al. Peripheral Thyroid Nodule Calcifications on Sonography: Evaluation of Malignant Potential. AJR Am J Roentgenol. 2019; 213 (3): 672–675. https://doi.org/10.2214/AJR.18.20799.

12. Angelopoulou V. A.N., Pouliakis A., Papandreou E. et al. Observation study correlating imaging findings – TIRADS(ACR) classification with cytological – Bethesda classification of thyroid nodules. ECR 2025, C‑21488. https://dx.doi.org/10.26044/ecr2025/C‑21488.

13. Forma A., Kłodnicka K., Pająk W. et al. Thyroid Cancer: Epidemiology, Classification, Risk Factors, Diagnostic and Prognostic Markers, and Current Treatment Strategies. Int J Mol Sci. 2025; 26 (11): 5173. https://doi.org/10.3390/ijms26115173.

14. Сенча А. Н. Ультразвуковое исследование щитовидной железы: шаг за шагом. От простого к сложному. Москва: МЕДпресс-информ, 2019; 203 с.

15. Şentürk A. Clinical Evaluation and Diagnosis. In: Kesici U, ed. Thyroid and Parathyroid Diseases: Diagnosis, Treatment and Surgery with Current Approaches. 1st ed. Ankara: Türkiye Klinikleri; 2025: 29–46.

16. Liu Y., Xu W. Application and limitations of ultrasound for the early diagnosis of thyroid cancer: a systematic review and meta-analysis. Am J Transl Res. 2025; 17 (8): 6556–6572. https://doi.org/10.62347/BNBG2830.

17. Ferreira L. B., Gimba E., Vinagre J., Sobrinho-Simões M., Soares P. Molecular Aspects of Thyroid Calcification. Int J Mol Sci. 2020; 21 (20): 7718. https://doi.org/10.3390/ijms21207718.

18. Cho H., Kwak J. Y., Kim E. K. et al. Mimickers of Pathologic Calcifications and Uncommon Hyperechoic Lesions on Neck Ultrasound: A Pictorial Essay. J Clin Ultrasound. 2025 Dec 30. https://doi.org/10.1002/jcu.70165. Online ahead of print.

19. Тагиль А. О., Борсуков А. В. Применение вакуумной тонкоигольной аспирационной биопсии образований малого размера при диагностике рака щитовидной железы. Опухоли головы и шеи. 2024; 14 (2): 10–19.

20. Persichetti A., Di Stasio E., Coccaro C. et al. Inter- and Intraobserver Agreement in the Assessment of Thyroid Nodule Ultrasound Features and Classification Systems: A Blinded Multicenter Study. Thyroid. 2020; 30 (2): 237–242. https://doi.org/10.1089/thy.2019.0360.

21. Li W., Ge Z., Cai S. et al. Diagnostic value of greyscale ultrasound combined with superb microvascular imaging in thyroid nodules: a systematic review and meta-analysis. Quant Imaging Med Surg. 2025 15 (1): 440–454. https://doi.org/10.21037/qims‑24–1195.

22. Saini M., Parvar T. A., Velarde M. et al. Deep learning-based classification of thyroid nodules using uncertainty-aware multi-modal ultrasound imaging. Sci Rep. 2026; 16 (1): 4938. https://doi.org/10.1038/s41598–026–35965-w.

23. Qian T., Feng X., Zhou Y. et al. Diagnostic value of deep learning of multimodal imaging of thyroid for TI-RADS category 3–5 classification. Endocrine. 2025; 88 (3): 776–785. https://doi.org/10.1007/s12020‑025‑04198‑8.

24. Chu X., Wang T., Chen M. et al. Deep learning model for malignancy prediction of TI-RADS 4 thyroid nodules with high-risk characteristics using multimodal ultrasound: A multicentre study. Comput Med Imaging and Graph. 2025; 124: 102576. https://doi.org/10.1007/10.1016/j.compmedimag.2025.102576.