Radiomica per la classificazione dei tumori dei sarcomi dei tessuti molli.

I sarcomi dei tessuti molli (STS) costituiscono un'entità maligna rara complessiva che comprende l'1% di tutti i tumori con un tasso di incidenza annuale di 3,8 per 100.000 abitanti. Le decisioni terapeutiche vengono prese utilizzando determinanti clinici e patologici definiti dall'American Joint Committee on Cancer (AJCC). Coinvolge il sistema di stadiazione TNM che classifica gli STS in base alla dimensione del tumore (misurata come diametro massimo), alla classificazione patologica del tumore definita dalla Fédération Nationale des Centres de Lutte Contre le Cancer (FNCLCC) francese e alla presenza di metastasi linfonodali o distanti.

Per la guida della terapia, il fattore più importante costituisce la classificazione del tumore. Nei sarcomi "di basso grado" (G1), la resezione chirurgica è spesso sufficiente per un controllo durevole del tumore. In STS "ad alto rischio", tuttavia, la resezione del tumore è combinata con la radioterapia migliorando il controllo locoregionale e, infine, la sopravvivenza.

Attualmente, sono necessarie biopsie invasive seguite da un work-up patologico per determinare la classificazione del tumore. Tuttavia, i campioni bioptici sono sempre limitati al piccolo sottovolume tumorale.

Le analisi basate sull'imaging medico costituiscono uno strumento alternativo per caratterizzare il tessuto. I recenti sviluppi nell'analisi quantitativa delle immagini e nella scienza dei dati hanno portato all'evoluzione della "Radiomica". È definito come un'analisi quantitativa su larga scala basata su algoritmi delle caratteristiche di imaging. Dovrebbe essere considerato come un processo in due fasi con (1) l'estrazione delle caratteristiche di imaging rilevanti e (2) l'incorporazione di queste caratteristiche in un modello matematico per prevedere in ultima analisi gli esiti specifici del paziente o del tumore. In precedenti studi scientifici, i modelli radiomici sono stati associati alla sopravvivenza, alla progressione del tumore e ai cambiamenti molecolari, comprese mutazioni genetiche o profili di espressione come mostrato in più entità maligne. Inoltre, i modelli radiomici sono stati in grado di prevedere la classificazione del tumore, ad es. per gliomi, meningiomi, carcinoma epatocellulare o tumori neuroendocrini pancreatici. Contrariamente alla patologia, l'analisi quantitativa dell'immagine (radiomica) ha il principale vantaggio di analizzare l'intero tumore.

In questo studio, i ricercatori mirano a correlare le caratteristiche radiomiche con la classificazione del tumore di STS. L'obiettivo finale è sviluppare un modello di previsione per classificare in modo non invasivo la classificazione del tumore. In una prima fase, ci si concentrerà sulla differenziazione di STS di "basso grado" e di "alto grado". In una seconda fase, gli STS "di alto grado" saranno suddivisi in tumori G2 e G3.

A tal fine, i ricercatori analizzeranno retrospettivamente una coorte di pazienti di 138 pazienti (139 tumori) con classificazione tumorale nota e scansioni MRI pre-terapeutiche disponibili. Come endpoint secondario, la sopravvivenza globale sarà determinata per tutti i pazienti. Una coorte di pazienti indipendenti dell'Università di Washington (139 pazienti) verrà utilizzata per la validazione esterna dei modelli sviluppati.