Deep Learning Radiogenomik für die individualisierte Therapie bei nicht resezierbarem Gallenblasenkrebs

Diese Studie zielte darauf ab, die Behandlungsoption für Patienten mit inoperablem GB-Krebs zu untersuchen. Gegenwärtig ist die Behandlung von inoperablem GB-Krebs hauptsächlich palliativ mit einem Chemotherapieregime, das auf eine generische Form der Chemotherapie für Patienten mit anderen GI-Krebsen beschränkt ist. Es gibt neue Daten zur Rolle der genetischen Mutation bei Krebs. Jüngste Studien haben auch mehrere somatische und Keimbahnmutationen bei GB-Krebs gezeigt. Einige dieser Mutationen eignen sich für eine gezielte Therapie. Das Zeitalter der Präzisionsmedizin sicherte neue Hoffnungen für Patienten mit inoperablem Krebs. Es gibt einige vorläufige Daten, die den Nutzen der Präzisionsmedizin auch bei GB-Krebs zeigen. Die Einschätzung einer zielgerichteten Therapie beruht auf der Erlangung einer Biopsietherapie bei Krebs, die oft herausfordernd, mit Komplikationen verbunden und von den Patienten weniger akzeptabel sein kann. Studien bei einigen anderen Krebsarten zeigen, dass genetische Mutationen auf der Grundlage von bildgebenden Merkmalen vorhergesagt werden können, jedoch wurde keine solche Studie bei GB-Krebs durchgeführt. Die grundlegende Hypothese ist, dass die Vorhersage des HER2-Status und des Ansprechens auf eine gegen HER2 gerichtete Therapie mithilfe von Deep-Learning-Radiomic-Modellen bei inoperablem GBC den Forschern ermöglichen wird, das Potenzial einer gezielten Therapie in klinischen Studien voll auszuschöpfen.