Radiomique des métastases colorectales hépatiques : identification de nouveaux biomarqueurs pronostiques.

Contexte : Les métastases hépatiques (CLM) touchent environ la moitié des patients atteints d'un cancer colorectal et dictent le pronostic des patients. La prédiction du pronostic est d'une importance primordiale pour l'attribution des patients au traitement le plus adéquat, mais les paramètres disponibles ne remplissent pas correctement ce rôle. La pathologie tumorale, les données moléculaires et les caractéristiques de l'interface foie-tumeur ont montré un impact pronostique majeur, mais elles ne sont pas incluses dans les scores pronostiques standard et les modalités d'imagerie standard sont peu informatives à leur sujet. Les analyses radiomiques ont démontré une très bonne prédiction des données pathologiques et de l'évolution des patients dans plusieurs tumeurs, mais leur application au CLM reste à explorer.

Hypothèse L'identification préopératoire des caractéristiques du CLM et de l'interface foie-tumeur améliorerait la prédiction du pronostic et l'attribution des patients aux traitements. Comme pour d’autres tumeurs, les analyses radiomiques pourraient permettre un affinement majeur dans la prédiction des données pathologiques. Les caractéristiques radiomiques en elles-mêmes pourraient avoir une association majeure avec le pronostic.

Objectifs

L'étude a les points finaux suivants :

• pour évaluer si les caractéristiques radiomiques de la tumeur et de l'interface foie-tumeur améliorent la prédiction du pronostic chez les patients CLM subissant une chirurgie hépatique par rapport aux scores pronostiques standards.
• pour explorer si les caractéristiques radiomiques sont associées aux données pathologiques.
• explorer les performances des caractéristiques radiomiques par rapport aux critères radiologiques standards pour évaluer la réponse tumorale à la chimiothérapie.
• pour fusionner les données radiomiques et pathologiques détaillées dans un seul score pronostique.

Conception expérimentale L'étude combinera une série rétrospective (n = 300 patients) et prospective (n = 400) de patients subissant une résection hépatique dans l'institution des auteurs. Les patients collectés rétrospectivement représenteront l'ensemble de données de formation pour le modèle pronostique, y compris les facteurs pronostiques standards et les caractéristiques radiomiques, tandis que la première moitié de la cohorte prospective (n = 200) sera l'ensemble de données de validation (suivi minimum de 30 mois). Pour l'analyse de l'association des caractéristiques radiomiques avec les détails de la pathologie et la réponse tumorale à la chimiothérapie, la cohorte prospective de patients (n = 400, ≈800 CLM) sera utilisée comme ensemble de données de formation et de validation (les données sur l'interface foie-tumeur ne peuvent pas être évaluées de manière fiable dans la série rétrospective). Enfin, tous les patients collectés prospectivement avec un suivi adéquat contribueront à construire un score pronostique composite combinant caractéristiques radiomiques et données pathologiques détaillées. Une évaluation par patient sera effectuée dans des analyses pronostiques ; une évaluation par lésion sera effectuée tout en évaluant l'association entre les données radiomiques et pathologiques. Le logiciel LifeX ® sera utilisé pour effectuer des analyses radiomiques. Le volume d'intérêt (VOI) de la tumeur sera suivi. Une expansion automatique du volume sera appliquée au VOI de la tumeur pour suivre l'interface foie-tumeur (expansion de 5 mm).

Résultats attendus La présente étude a de solides attentes pour démontrer que les caractéristiques radiomiques du CLM et de l'interface foie-tumeur ont un rôle pronostique majeur et une bonne association avec les données pathologiques. Nous pensons en outre qu'un score pronostique combinant des données radiomiques et pathologiques pourrait optimiser davantage la prédiction du pronostic.

Impact sur le cancer Notre analyse vise à améliorer la prédiction du pronostic CLM en identifiant les caractéristiques radiomiques qui ont un impact sur le pronostic et prédisent les données pathologiques, et à proposer un modèle pronostique combiné de données radiomiques et pathologiques. Ces éléments constituent la base d’une médecine de précision basée sur une allocation de traitement préopératoire basée sur le pronostic.