Radiomik kolorektaler Lebermetastasen: Identifizierung neuer prognostischer Biomarker.

Hintergrund: Lebermetastasen (CLM) betreffen etwa die Hälfte der Patienten mit Darmkrebs und bestimmen die Prognose der Patienten. Die Vorhersage der Prognose ist von größter Bedeutung für die Zuordnung des Patienten zur am besten geeigneten Behandlung, die verfügbaren Parameter erfüllen diese Rolle jedoch nicht ausreichend. Tumorpathologie und molekulare Daten sowie die Eigenschaften der Leber-Tumor-Schnittstelle zeigten einen großen prognostischen Einfluss, sie sind jedoch nicht in den Standard-Prognose-Scores enthalten und Standard-Bildgebungsmodalitäten liefern nur geringe Aussagekraft darüber. Radiomische Analysen zeigten eine sehr gute Vorhersage der Pathologiedaten und des Patientenergebnisses bei mehreren Tumoren, ihre Anwendung auf CLM muss jedoch noch untersucht werden.

Hypothese: Die präoperative Identifizierung von CLM- und Leber-Tumor-Schnittstelleneigenschaften würde die Prognosevorhersage und Patientenzuordnung zu Behandlungen verbessern. Wie bei anderen Tumoren könnten radiomische Analysen eine deutliche Verbesserung der Vorhersage pathologischer Daten ermöglichen. Radiomische Merkmale könnten per se einen wichtigen Zusammenhang mit der Prognose haben.

Ziele

Die Studie hat folgende Endpunkte:

• um zu beurteilen, ob radiomische Merkmale des Tumors und der Leber-Tumor-Schnittstelle die Prognosevorhersage bei CLM-Patienten, die sich einer Leberoperation unterziehen, im Vergleich zu Standard-Prognosewerten verbessern.
• um zu untersuchen, ob radiomische Merkmale mit Pathologiedaten verknüpft sind.
• Untersuchung der Leistung radiomischer Merkmale im Vergleich zu standardmäßigen radiologischen Kriterien zur Beurteilung des Ansprechens des Tumors auf eine Chemotherapie.
• um radiomische und detaillierte Pathologiedaten in einem einzigen prognostischen Score zusammenzuführen.

Experimentelles Design Die Studie wird eine retrospektive (n=300 Patienten) und eine prospektive (n=400) Serie von Patienten kombinieren, die sich einer Leberresektion in der Einrichtung des Autors unterziehen. Retrospektiv gesammelte Patienten stellen den Trainingsdatensatz für das Prognosemodell dar, einschließlich Standardprognosefaktoren plus radiomischer Merkmale, während die erste Hälfte der prospektiven Kohorte (n=200) der Validierungsdatensatz sein wird (Mindestbeobachtungszeit 30 Monate). Für die Analyse der Assoziation radiomischer Merkmale mit pathologischen Details und dem Ansprechen des Tumors auf eine Chemotherapie wird die prospektive Kohorte von Patienten (n=400, ≈800 CLMs) als Trainings- und Validierungsdatensatz verwendet (Daten zur Leber-Tumor-Schnittstelle können nicht zuverlässig beurteilt werden). in der Retrospektivreihe). Schließlich werden alle prospektiv gesammelten Patienten mit angemessener Nachsorge dazu beitragen, einen zusammengesetzten prognostischen Score zu erstellen, der radiomische Merkmale und detaillierte Pathologiedaten kombiniert. Die Bewertung pro Patient wird in prognostischen Analysen durchgeführt. Die Auswertung pro Läsion wird durchgeführt, während der Zusammenhang zwischen radiomischen und pathologischen Daten ausgewertet wird. Zur Durchführung radiomischer Analysen wird die Software LifeX ® eingesetzt. Das interessierende Volumen (VOI) des Tumors wird verfolgt. Auf den Tumor-VOI wird eine automatische Volumenexpansion angewendet, um die Leber-Tumor-Grenzfläche zu verfolgen (Expansion von 5 mm).

Erwartete Ergebnisse Die vorliegende Studie kann mit großer Wahrscheinlichkeit zeigen, dass radiomische Merkmale von CLM und der Leber-Tumor-Schnittstelle eine wichtige prognostische Rolle spielen und einen guten Zusammenhang mit pathologischen Daten haben. Wir glauben außerdem, dass ein prognostischer Score, der Radiomic- und Pathologiedaten kombiniert, die Prognosevorhersage weiter optimieren kann.

Auswirkungen auf Krebs Unsere Analyse zielt darauf ab, die CLM-Prognosevorhersage zu verbessern, indem radiomische Merkmale identifiziert werden, die sich auf die Prognose und die Vorhersage pathologischer Daten auswirken, und ein kombiniertes Prognosemodell aus radiomischen und pathologischen Daten vorzuschlagen. Diese sind die Grundlage für eine Präzisionsmedizin auf Basis einer präoperativen prognostischen Behandlungszuordnung.