婦人科がんにおける医用画像処理の予後および診断の付加価値 (PRODIGYN) (PRODIGYN)

この研究には回顧的な部分と前向きな部分があり、主な目的は次のとおりです。

1. 子宮頸がん、子宮内膜がん、および上皮性卵巣がんにおける、国際婦人科産科連盟 (FIGO) の腫瘍分類システムに基づく臨床病期分類に対する放射線学的病期分類の付加価値を遡及的に検証します。
2. 子宮頸がん、子宮内膜がん、および上皮性卵巣がんにおける 18F-2-フルオロ-2-デオキシ-D-グルコース フルオロデオキシグルコース (FDG)-陽電子放射断層撮影 (PET)/CT および FDG-PET/MRI による予後バイオマーカーを前向きに特定する
3. 子宮頸がんにおける放射線治療標的の描写に対する PET/MRI の影響の可能性を評価する
4. 子宮内膜がんにおける非浸潤性リンパ節の病期分類を改善する
5. 卵巣病変の特性評価のための機械学習意思決定支援ツールを開発する

材料と方法 (遡及):

2013年から2022年にウメオ大学病院で開催された学際的な婦人科腫瘍カンファレンスに参加した対象患者全員、cFIGOとして知られる子宮頸がん、子宮内膜がん、または上皮性卵巣がんと新たに診断された患者で、18歳以上で、現在または過去に国内で悪性腫瘍が他に知られていない患者過去 10 年間のすべての術前画像（MRI、CT、FDG-PET/CT）に基づく放射線病期（rFIGO）、麻酔下検査（EUA）に基づく臨床病期（cFIGO）の遡及的評価に含まれます。入手可能な外科的所見および組織病理学的所見に基づく組織病理学的段階（pFIGO）。 分析は、2018年改訂FIGO分類の実施前と実施後に、2016年1月1日～2018年5月31日と2018年6月1日～2022年6月1日の2つのコホートグループで実施されます。 cFIGO は画像化結果によって大きな影響を受ける可能性があります。 すべての上皮性卵巣がん患者については、MRI 検査ごとに Ovarian-Reporting and Data System (O-RADS) スコアに注釈が付けられます。

rFIGO と cFIGO の間の一致が評価され、可能であれば pFIGO と比較されます。 したがって、研究者らは、Ib2までのcFIGOを有する子宮頸がん、および手術で治療された子宮内膜がんおよび上皮卵巣がんにおいてrFIGOを検証することができるだろう。

転移の評価と治療法の変更、さらには放射線療法の副作用のパターンと発生率という点でrFIGOの付加価値が、手術不能とみなされた患者で評価されることになる。

仮説 (遡及):

1. 子宮頸がん、子宮内膜がん、上皮卵巣がんでは、rFIGO T 期と cFIGO T 期の一致度が高くなります。
2. 上皮サブタイプの卵巣癌における pFIGO を予測するための rFIGO の感度、特異性、精度、陰性および陽性的中率は高くなります。
3. rFIGO には、Ib2 を超える子宮頸がんステージや、手術不能と考えられる子宮内膜がんおよび上皮性卵巣がん患者における転移の評価および患者管理の変更にとって付加価値があります。

材料と方法（予定）

新たに診断された子宮頸がんステージ 1a 以上、子宮内膜がん 2 型および/または最小ステージ 1、または上皮卵巣がんの強く疑われるすべての適格患者は、書面によるインフォームドコンセントを得た上でウメオ大学病院の婦人科腫瘍科に継続的に紹介されます。ベースライン時および3か月後の治療反応評価時のFDG-PET/CTおよびFDG-PET/MRIの診断および予後価値に関する前向き研究に含まれています。 放射線療法で治療された子宮頸がんおよび子宮内膜がんの患者のサブグループは、早期反応評価のため、1週間の治療後に専用の腫瘍プロトコルを使用した独立型MRIをさらに1回受けます。

研究集団の特徴を明らかにするために、患者の人口統計と初潮、閉経、出産の年齢が収集されます。 さらに、上皮性卵巣がんの場合は、腫瘍マーカーであるがん抗原 (CA)-125 および CA-19-9 のレベル、および悪性腫瘍指数のリスクが収集されます。

FDG-PET/CT は、臨床ルーチンに従って、FDG 3 メガベクレル (MBq)/kg を静脈内注射し、注射後 60 分で実行されます (画像との比較に使用するシャープ反転回復 (IR) 再構成が追加されます)。 FDG-PET/MRI）ただし、FDG-PET/MRI は同じ FDG 注射の 120 分後に実行され、ガドリニウムベースの造影剤の投与が優先されるため、静脈内ヨード造影剤は使用しません。

FDG-PET/MRI は、以下で詳細に説明するように、各癌タイプ専用の標準的な臨床 MRI プロトコルに従って設計され、2 ml のブスコパン 20 mg/ml とガドリニウムベースの造影剤 Dotarem 279.3 mg/ml の予備投与が行われます。 0.2 mg/kg 体重 (最大 20 ml)。 腎機能が低下している場合（GFR <30 ml/min/1.73） m2) の場合、用量を 0.1 mg/kg に減らすことも、場合によっては造影剤を使用せずに検査を行うこともできます。総検査時間は約 40 分と推定されます。

子宮頸がん: T2 強調 (T2W) (矢状、軸方向、冠状斜位、軸方向斜位)、T1 Dixon all (軸方向)、拡散強調画像法 (DWI) (b 0-800、軸方向)、オプションの Gd+ T1 Dixon (軸方向) ）。

子宮内膜がん：T2W（矢状、体軸、軸斜）、T1Dixon all（軸斜）、DWI（b 0-800、軸斜）、Gd+T1 Dixon（軸斜、矢状斜）。

卵巣がん：T2W（矢状、軸方向、冠状）、T1 Dixon all（軸方向）、DWI（b 0-800、軸方向）、Gd+T1Dixon（軸方向、矢状方向）。

臨床評価は治療開始後3か月、6か月、1年、5年後に臨床データを収集して行われ、無増悪生存期間（PFS、治療開始から進行または特定のがん関連死亡までの期間として定義）が収集されます。 、全生存期間（OS、治療開始から何らかの原因による死亡までの時間として定義）、および放射線療法の副作用のパターンと発生率。

FDG-PET/CT では、原発腫瘍の疑いのある病理学的取り込みは、1 = 取り込み < 縦隔バックグラウンド、2 = 取り込み > 縦隔バックグラウンドおよび < 肝臓バックグラウンド、3 = 中等度の取り込み > 肝臓バックグラウンド、または 4 = 高度な取り込みに視覚的に分類されます。 > 肝臓の背景。 PET/CTおよびPET/MRI検査から、原発腫瘍のPETパラメータも最大標準化取り込み値（SUVmax）、平均標準化取り込み値（SUVmean）、機能的腫瘍体積（FTV）および総病変解糖（TLG）で定量化されます。 さらに、カテゴリーパラメータである腫瘍の不均一性、放射線学的リンパ節転移の疑い（有無、N1 または N0）が両方について報告され、遠隔転移（M1 または M0）が PET/CT について報告されます。 CT および MRI パラメータの体積、描写、コントラスト強調、拡散制限、さらに腫瘍の不均一性も評価されます。 rFIGO の解釈は、PET/MRI と PET/CT の両方について報告されます。

3 か月の評価では、同じイメージング パラメータが評価され、連続パラメータの絶対的な差、およびカテゴリパラメータのアップグレードまたはダウングレードが分析されます。 放射線療法または化学療法で治療された患者は、PERCIST基準に従って、完全または部分的な代謝反応として定義される反応者と、安定した代謝性疾患または進行性の代謝性疾患として定義される非反応者に分類されます（参考文献を参照）。 放射線治療線量計画ガイダンスにおける FDG-PET/MRI の実現可能性は、腫瘍総体積 (GTV) の目標描写、および早期反応者グループ間の予後差異 (知覚可能な反応) に関する標準的な画像ベースのガイダンスと比較されます。週ごとの単独 MRI 評価を非反応者 (安定または進行性疾患) と比較して評価します。

病理組織学的分析では、予後因子が記録され、該当する場合は、P53、Ki-67、ER、D240、CD31 の免疫組織化学的染色、マイクロサテライト不安定性 (MSI)、乳がん感受性遺伝子 (BRCA) の分子分析が行われます。ポリメラーゼ - イプシロン (POLE) 変異および新たに注目される可能性のある追加遺伝子が実行されます。

センチネルノードアルゴリズムによる手術が予定されている子宮内膜がんの研究参加者については、前述の 4 つのカテゴリーに従って視覚的に定量化された病理学的 FDG-PET 取り込みと PET パラメーター SUVmax、SUVmean、FTV の観点から、疑わしいリンパ節の画像特性が説明されます。 、TLG および腫瘍の不均一性。 CT および MRI パラメータのサイズ、形状、描写、コントラスト強調、拡散制限、腫瘍の不均一性も評価されます。 最も高い代謝活性（SUVmax）を有するリンパ節が、影響を受けた各リンパ節領域（外腸骨、内腸骨、総腸骨、閉鎖筋および腎傍大動脈領域）ごとに選択されます。 さらに、同じパラメータが原発腫瘍について分析され、リンパ節転移の予測値が評価されます。 このサブ研究における組織病理学に関しては、出発点として、ヘマトキシリン・エオシンステンドグラス上で検出された形態学的パターンが記録される。 これらのパターンは、転移性リンパ節で起こった変化を強調するためのさらなる免疫組織化学的および分子分析の指針となります。

卵巣がんのデータセットについて、研究者らは診断決定のサポートと予後予測のための機械学習手法を開発します。 モデリング データ セットは、PRODIGYN 研究の前の遡及部分からの卵巣がん患者からの、O-RADS (MRI) で注釈が付けられた、さまざまな MRI スキャナーおよびプロトコルからのさまざまな MRI データで構成されます。 対照の一致するデータセットは、上記の後ろ向き研究からの非卵巣がん（子宮頸がんおよび子宮内膜がん）患者コホートから取得されます。 トレーニング、検証、テストの後、研究者は前向き研究データセットに O-RADS (MRI) リスク分類のための機械学習手法を適用し、受信機の動作特性の下の領域ごとに 2 人の放射線科医と機械学習手法の診断パフォーマンスを比較します。正確な組織病理学による曲線 (AUC-ROC) 分析。 予後予測性能は、予後不良のマーカーとして O-RADS 4 および 5 の病変標識を使用し、グラウンド トゥルース PFS および OS とともに評価されます。

仮説 (予想):

1. FDG-PET/CT および FDG-PET/MRI バイオマーカーは、子宮頸がん、子宮内膜がん、および上皮卵巣がんの PFS と OS を予測できます
2. 治療効果の追跡調査における FDG-PET/CT および FDG-PET/MRI 指標は、ベースラインよりも予後への影響が高い
3. 放射線療法後のMRIでの早期腫瘍反応はより良い予後を予測する
4. 危険にさらされている臓器の早期対応パターンは重篤な有害事象を予測する可能性がある
5. 子宮頸がんにおける GTV の標的描写は、地域の標準 MRI と比較して FDG-PET/MRI では大きく異なります
6. FDG-PET/CT および FDG-PET/MRI の一致度、感度、特異度、精度は、子宮内膜がんの局所および患者ベースのリンパ節転移に対して高い
7. 原発腫瘍の FDG-PET/CT および FDG-PET/MRI の画像特性により、子宮内膜がんにおける侵襲性の高い組織学的 II 型、MSI 表現型およびリンパ節転移の存在を予測できます。
8. FDG-PET/MRI は、増殖パターンと代謝活性の違いにより、BRCA 変異卵巣がんと非 BRCA 変異卵巣がんを区別するために使用できます。
9. センチネルリンパ節における組織病理学的免疫応答は予後を予測し、子宮内膜がんの FDG-PET/CT および FDG-PET/MRI バイオマーカーと相関する可能性がある
10. 子宮内膜がんにおける傍大動脈リンパ節転移の検出のために、センチネルノードアルゴリズムに FDG-PET/CT および FDG-PET/MRI の付加価値があります。
11. 機械学習手法は、O-RADS 1 ～ 4 では放射線科医と同様に機能しますが、O-RADS 5 では劣ります。