Syväoppimiseen perustuvan radiomiikan yhdistäminen nestebiopsiaan gliooman preoperatiiviseen ja ei-invasiiviseen diagnoosiin

Glioomat ovat yleisimmät primaariset kallonsisäiset pahanlaatuiset kasvaimet, ja ne muodostavat 27 % kaikista primaarisista aivokasvaimista, ja noin 100 000 ihmisellä diagnosoidaan diffuusi gliooma maailmanlaajuisesti vuosittain. Tähän mennessä "integroitua diagnoosia" pidettiin kultaisena standardina glioomadiagnoosissa, jossa yhdistyvät histopatologia, molekyylipatologia ja Maailman terveysjärjestön (WHO) arvosana. Aiemmat gliooman diagnostiset kriteerit ovat perustuneet pääasiassa histopatologisiin biopsioihin, kun taas histologinen luokitus on perinteisesti määritetty kasvaimen morfologian perusteella, mikä on johtanut tarkkailijan sisäiseen vaihteluun kasvaimen sisäisen spatiaalisen heterogeenisyyden ja näytteenottovirheiden vuoksi. Lisäksi perinteinen histopatologia on hieman vaikea selittää, miksi potilailla, joilla on sama patologia, on merkittävästi erilainen eloonjääminen. Viimeisen vuosikymmenen aikana molekyylipatologian ja histopatologian havaitsemistekniikoiden edistyminen on syventänyt ymmärrystämme glioomien molekyyliominaisuuksista ja biologiasta. Lisääntyvä näyttö paljasti molekyylistatuksen tärkeän roolin gliooman "integroidussa diagnoosissa". Erityisesti sen jälkeen, kun WHO:n vuoden 2016 keskushermostoluokitus (CNS) ehdotti molekyylidiagnoosin käsitettä, vuoden 2021 keskushermostoluokitus (CNS5) korosti uudelleen useiden molekyylibiomarkkerien merkitystä glioomien diagnosoinnissa ja hoidon ohjauksessa, mukaan lukien isositraattidehydrogenaasigeeni (IDH). ) mutaatiostatus, alfa-talassemia/henkinen kehitysvammaisuusoireyhtymä X-linked (ATRX) -deleetiotila, 1p19q-deleetiotila, telomeraasin käänteiskopioijaentsyymin (TERT) promoottorimutaatio jne. Tavoitteena on luokitella kasvainten alatyypit systemaattisemmin ja luokitella glioomapotilaat, joilla on samanlainen tehokkuus ja ennuste, alaryhmään.

Nykyinen standardi glioomien hoidossa on kirurginen resektio, jota seuraa sädehoito ja/tai kemoterapia kliinisen ja kasvaimen asteen ja molekyylien ominaisuuksien perusteella. Preoperatiivisesti ei-invasiivinen ja tarkka varhainen "integroitu diagnoosi" tuo suuria etuja potilaiden hoitoon ja ennusteeseen, erityisesti niille, joilla on erityinen kasvainpaikka, joille ei voida tehdä kraniotomiaa tai neulabiopsiaa. Tällaiset erityispotilaat voivat ottaa kokeellista sädehoitoa ja kemoterapiaa ei-invasiivisten diagnoositulosten perusteella. Vaikka glioomien molekyylitiedon diagnostiset kriteerit perustuvat usein kudosbiopsiaan, muut tekniikat, kuten radiomiikka, radiogenomiikka ja nestebiopsia, ovat osoittautuneet lupaaviksi. Tällä hetkellä tavanomaiset magneettikuvaukset (MRI) ovat edelleen tärkein menetelmä glioomien diagnosoinnissa, mukaan lukien ennen ja jälkeen kontrasti T1w, T2w ja T2w-FLAIR. Multimodaalinen radiomiikka, joka perustuu syvään oppimiseen (DL), voi analysoida kasvaimen sisäisen heterogeenisyyden malleja ja kasvaimen kuvantamispiirteitä, joita ihmissilmä ei huomaa, jotta voidaan suorittaa glioomien "integroitu ennustus"18. Tähän mennessä useimmat tutkimukset ovat keskittyneet käyttämään ML-algoritmeja uuden radiomisen mallin rakentamiseksi gliooman ennustamiseksi, R van der Voort et al. kehitti monitehtävän tavanomaisen hermoverkkomallin (CNN) ja saavutti gliooman asteen (II/III/IV), jonka AUC oli 0,81, IDH-AUC 90 %, 1p19q-kodeleetio AUC 0,85 testisarjassa. Paras DL-malli, jonka ovat kehittäneet Matsui et al. saavutti 65,9 %:n kokonaistarkkuuden IDH-mutaation ja 1p/19q-kodeleetion ennustamisessa. Myös monitehtävä CNN-malli, jonka ovat rakentaneet Decuyper et al. saavutti 94 %, 86 % ja 87 % tarkkuuden ennustaessaan arvosanat, IDH-mutaatiot ja 1p/19q-yhteisdeleetiotilat ulkoisessa validoinnissa. Luo et al. saavutti 83,9 % ja 80,4 % ulkoisissa testeissä histologista ja molekyylien alatyyppidiagnoosia varten. "Integroidun ennusteen" lisäksi on olemassa monia malleja, jotka ennustavat vain gliooman luokittelua tai yksittäisiä molekyylimarkkereita. Samaan aikaan aiemmat tutkimukset perustuivat vuoden 2016 CNS-luokitukseen gliooman luokittelussa ja molekyylialatyyppien ennustamisessa. Siksi tarvitaan kiireesti monitehtävä DL-radiomiikkamalli gliooman luokittelun ennustamiseen ennen leikkausta ja ei-invasiivisesti sekä laajempia molekyylimarkkereita viimeisimmän 2021 CNS-luokituksen mukaan.

Vaikka radiomiikka on osoittanut jonkin verran toteutettavuutta kasvaimen molekyylipatologian ennustamisessa, on naurettavaa antaa tarkasti kohdennettua hoitoa pelkästään tämän ennusteen perusteella. Siksi toivomme saavamme lisää kliinistä näyttöä glioomapotilaiden molekyylipatologiseen diagnoosiin käyttämällä nestebiopsiatekniikkaa tärkeänä radiomiikan täydennyksenä. Kiertävällä kasvainsolulla (CTC), yhtenä nestebiopsiatekniikoista, on sama lopullinen tavoite glioomien preoperatiivisessa ei-invasiivisessa ja tarkassa diagnoosissa.

Nykyisten gliooman diagnostisten mallien useisiin rajoituksiin perustuen sekä radiomiikan ja nestebiopsian yhdistetyillä menetelmillä on suuri potentiaali ei-invasiiviseen gliooman luokitteluun ja molekyylimarkkereihin, koska ne ovat molemmat helppoja suorittaa. Lisäksi tietojemme mukaan ei ole tutkittu gliooman preoperatiivista ei-invasiivista diagnoosia nestebiopsiaavusteisen radiomiikan yhteydessä.

Siksi tällä tutkimuksella on seuraavat tavoitteet. Ensinnäkin, vuoden 2021 WHO:n keskushermosoluokituksen ohjeiden mukaan rakensimme ja ulkoisesti testasimme monitehtävän DL-mallin kasvaimen segmentaation, glioomaluokituksen ja laajemman molekyylialatyypin, mukaan lukien IDH-mutaation, ATRX-deleetiotilan, 1p19q-yhteistyypin, samanaikaiseen diagnosointiin. deleetio, TERT-geenimutaatiostatus jne. Toiseksi, perustuen samaan nestebiopsian ja radiomiikan perimmäiseen tarkoitukseen, esitimme innovatiivisesti konseptin ja idean radiomiikan ja nestebiopsiatekniikan yhdistämisestä gliooman diagnoosin parantamiseksi. Ja tutkimuksemme kautta se tarjoaa jonkin verran kliinistä validointia tälle konseptille, toivoen tarjoavansa uusia ideoita myöhempää tutkimusta varten ja tukevan kliinistä päätöksentekoa.