Radiomik til tumorgradering af bløddelssarkomer.

Bløddelssarkomer (STS) udgør en samlet sjælden malign enhed, der omfatter 1 % af alle kræftformer med en årlig forekomst på 3,8 pr. 100.000 indbyggere. Beslutninger om terapi træffes ved hjælp af kliniske og patologiske determinanter defineret af American Joint Committee on Cancer (AJCC). Det involverer TNM-stadiesystemet, der klassificerer STS efter deres tumorstørrelse (målt som maksimal diameter), patologisk tumorgradering defineret af den franske Fédération Nationale des Centres de Lutte Contre le Cancer (FNCLCC) og forekomsten af ​​nodale eller fjerne metastaser.

Til vejledning af terapi er den vigtigste faktor tumorgradering. Ved "lavgradige" sarkomer (G1) er kirurgisk resektion ofte tilstrækkelig til varig tumorkontrol. Ved "højrisiko" STS kombineres resektion af tumoren dog med strålebehandling, der forbedrer den lokoregionale kontrol og i sidste ende overlevelse.

I øjeblikket er invasive biopsier efterfulgt af patologisk oparbejdning nødvendige for at bestemme tumorgradering. Bioptiske prøver er dog altid begrænset til lille tumorsubvolumen.

Medicinsk billeddannelsesbaserede analyser udgør et alternativt værktøj til at karakterisere væv. Den seneste udvikling inden for kvantitativ billedanalyse og datavidenskab har ført til udviklingen af ​​"Radiomics". Det er defineret som en algoritme-baseret kvantitativ analyse i stor skala af billeddannelsesfunktioner. Det bør betragtes som en to-trins proces med (1) ekstraktion af relevante billeddannende funktioner og (2) inkorporering af disse funktioner i en matematisk model for i sidste ende at forudsige patient- eller tumorspecifikke resultater. I tidligere videnskabelige undersøgelser er radiomiske modeller blevet forbundet med overlevelse, tumorprogression og molekylære ændringer, herunder genetiske mutationer eller ekspressionsprofiler som vist i flere maligne enheder. Derudover var radiomiske modeller i stand til at forudsige tumorgradering f.eks. til gliomer, meningiomer, hepatocellulært karcinom eller pancreas neuroendokrine tumorer. I modsætning til patologi har kvantitativ billedanalyse (radiomiks) den primære fordel ved at analysere hele tumoren.

I denne undersøgelse sigter efterforskerne på at korrelere radiomiske træk med tumorgradering af STS. Det ultimative mål er at udvikle en forudsigelsesmodel til non-invasiv klassificering af tumorklassificering. I et første trin vil der blive lagt fokus på at differentiere "low-grade" og "high-grade" STS. I et andet trin vil "højkvalitets" STS blive opdelt i G2- og G3-tumorer.

Til dette formål vil efterforskerne retrospektivt analysere en patientkohorte på 138 patienter (139 tumorer) med kendt tumorgradering og tilgængelige præterapeutiske MR-scanninger. Som sekundært endepunkt vil den samlede overlevelse blive bestemt for alle patienter. En uafhængig patientkohorte fra University of Washington (139 patienter) vil blive brugt til ekstern validering af de udviklede modeller.