軟部組織肉腫の腫瘍等級付けのためのラジオミクス。

軟部組織肉腫 (STS) は、全がんの 1% を占める全体的にまれな悪性実体であり、年間発生率は 100.000 あたり 3.8 です。 住民。 治療法の決定は、米国癌合同委員会 (AJCC) によって定義された臨床的および病理学的決定要因を使用して行われます。 これには、腫瘍サイズ (最大直径として測定)、フランスの国立がんセンター (FNCLCC) によって定義された病理学的腫瘍の等級付け、およびリンパ節または遠隔転移の発生によって STS を分類する TNM 病期分類システムが含まれます。

治療の指針として、最も重要な要素は腫瘍の悪性度です。 「低悪性度」の肉腫 (G1) では、多くの場合、耐久性のある腫瘍制御のために外科的切除で十分です。 しかし、「高リスク」の STS では、腫瘍の切除と放射線療法を併用することで、局所制御を改善し、最終的には生存率を改善します。

現在、腫瘍の悪性度を決定するには、侵襲的な生検とそれに続く病理学的検査が必要です。 ただし、生検標本は常に小さな腫瘍のサブボリュームに制限されます。

医用画像ベースの分析は、組織を特徴付けるための代替ツールを構成します。 最近の定量的画像解析とデータサイエンスの発展は、「ラジオミクス」の進化をもたらしました。 これは、画像機能のアルゴリズムベースの大規模な定量分析として定義されています。 これは、(1) 関連する画像特徴の抽出、および (2) これらの特徴を数学的モデルに組み込み、最終的に患者または腫瘍固有の転帰を予測するという 2 段階のプロセスと見なす必要があります。 以前の科学的研究では、複数の悪性実体で示されているように、放射能モデルは、生存、腫瘍の進行、および遺伝子変異や発現プロファイルを含む分子変化と関連付けられてきました。 さらに、放射線モデルは、腫瘍の等級付けを予測することができました。神経膠腫、髄膜腫、肝細胞癌または膵神経内分泌腫瘍の場合。 病理学とは対照的に、定量的画像解析 (ラジオミクス) には、腫瘍全体を解析できるという主な利点があります。

この研究では、研究者は放射線学的特徴を STS の腫瘍グレーディングと相関させることを目指しています。 最終的な目標は、腫瘍の悪性度を非侵襲的に分類する予測モデルを開発することです。 最初のステップでは、「低グレード」と「高グレード」の STS を区別することに焦点を当てます。 2 番目のステップでは、「高悪性度」の STS が G2 と G3 の腫瘍に分けられます。

この目的のために、治験責任医師は、既知の腫瘍悪性度と利用可能な治療前の MRI スキャンを使用して、138 人の患者 (139 の腫瘍) の患者コホートをレトロスペクティブに分析します。 副次評価項目として、すべての患者の全生存率が決定されます。 開発されたモデルの外部検証には、ワシントン大学の独立した患者コホート (患者 139 人) が使用されます。