PSMA-PET: Hluboké radiomické biomarkery progrese a predikce odezvy u rakoviny prostaty

Rakovina prostaty (PCa) je nejčastější nekožní malignita a třetí hlavní příčina úmrtí na rakovinu u mužů v Severní Americe. Přesně zmapovaný metastatický stav je nezbytným předpokladem pro vedení léčby v praxi i v klinických studiích. Zobrazovací biomarkery (BM) mohou poskytnout informace o objemu a distribuci onemocnění, prognóze, změnách biologického chování, změnách vyvolaných terapií (odpovídající i nereagující), trvání odpovědi, vzniku rezistence na léčbu a reakci hostitele na terapie. .

Zvláštní význam pro metastatický karcinom prostaty má vznik slibné zobrazovací techniky zahrnující nové indikátory pozitronové emisní tomografie (PET) pro prostatický specifický membránový antigen (PSMA). Tento přístup prokázal vyšší senzitivitu při zjišťování metastáz, před a během terapie, než současný zobrazovací standard péče (CT a kostní sken), a není široce klinicky dostupný mimo oblast výzkumu v Severní Americe.

Pozitronová emisní tomografie / počítačová tomografie (PET/CT) je diagnostický zobrazovací postup nukleární medicíny založený na měření pozitronové emise z radioaktivně značených stopových molekul in vivo. PSMA je homodimerní membránový metaloenzym typu II, který funguje jako glutamátkarboxypeptidáza/foláthydroláza a je nadměrně exprimován v PCa. PSMA je exprimován ve velké většině vzorků tkáně PCa a stupeň jeho exprese koreluje s řadou důležitých ukazatelů agresivity nádoru PCa včetně Gleasonova skóre, sklonu k metastázování a rozvoje kastrační rezistence.

[18F]DCFPyL je slibná vysoce citlivá PET sonda druhé generace cílená na PSMA na bázi močoviny. Studie využívající zobrazení PSMA PET/CT druhé generace u mužů s biochemickou progresí po definitivní terapii naznačují detekci metastáz u více než 60 % mužů, kteří byli zobrazeni.

Hluboké učení je definováno jako varianta umělých neuronových sítí využívající více vrstev „neuronů“. Hluboké učení bylo zkoumáno v lékařském zobrazování v mnoha aplikacích napříč orgánovými systémy. V onkologii byly základní umělé neuronové sítě pro podporu rozhodování již dříve vyvíjeny retrospektivně u karcinomu prsu a prostaty, ale nebyly ověřeny ani prospektivně integrovány. Nové metody založené na datech jsou potřebné k předpovědi výsledků co nejdříve, aby bylo možné řídit trvání a agresivitu konkrétní terapie. Jsou také potřebné pro optimální výběr pacienta na základě pacientovy odpovědi na danou terapii.

Zde vědci předpokládají, že kombinace vysoce výkonné zobrazovací techniky rakoviny prostaty v kombinaci se strojovým učením má vysoký potenciál. Hlavním cílem této studie je získat data PSMA-PET u pacientů s rakovinou prostaty, kteří jsou léčeni a sledováni, aby bylo možné pomocí technik hlubokého učení objevit prediktivní zobrazovací biomarkery.