Radiomics von behandlungsnaiven Prostatakrebspatienten mittels multiparametrischer MRT zur Risikostratifizierung und Vorhersage von Behandlungsergebnissen

Prostatakrebs ist die zweithäufigste bösartige Erkrankung weltweit und die häufigste Krebsart bei Männern in Taiwan. Die Behandlungsmöglichkeiten für Prostatakrebs sind durch die Ungewissheit seiner Aggressivität (d. h.: histologisch bewertet) und des Stadieneinteilung vor der Behandlung begrenzt. Obwohl die mpMRT der Prostata weitaus bessere Möglichkeiten zur Erkennung und Lokalisierung von Prostatakrebs aufweist als andere bildgebende Verfahren und diagnostische Tests, gibt es immer noch Lücken bei der Risikostratifizierung und Behandlungsauswahl auf der Grundlage der mpMRT-Ergebnisse der Prostata. Somit könnte ein robustes Radiomics-Vorhersagemodell, das auf bildgebenden Biomarkern im Prostata-mpMRT mit hoher Vorhersagegenauigkeit basiert, die Lücke der Fehlklassifizierung von Risikostratifizierungen von Prostatakrebs schließen, Behandlungsauswahlen leiten und Überwachungspläne für behandelte Patienten sowie frühzeitige, zeitnahe zusätzliche Behandlungen (d. h. : Zieltherapie oder Immuntherapie) für Patienten mit hohem Risiko eines frühen Wiederauftretens. Darüber hinaus könnten Radiomics konsistente Informationen liefern, die dazu beitragen, die Variabilität zwischen Beobachtern und Beobachtern bei der Interpretation von Prostatakrebs zu verringern, selbst bei der Verwendung von PIRADS. Auf diese Weise würden die Kosten für eine unangemessene oder ineffektive Behandlung eingespart und unnötiger Zeit- und Kostenaufwand für die Überwachung von Patienten mit geringem Risiko vermieden sowie die Überlebenschancen und möglicherweise auch die Lebensqualität der Patienten verbessert.