적응형 방사선 요법(RadiomicART)으로 치료되는 두경부암용 AI (RadiomicArt)

머리와 목의 편평 세포 암종(HNSCC)은 유럽에서 연간 140.000건의 새로운 사례가 발생하고 5년 생존율이 25~65%인 것이 특징입니다.

HNSCC 환자를 위한 현재의 임상 관리 알고리즘은 진단 시 질병의 단계에 따라 수술 및/또는 방사선 요법의 사용을 포함합니다. 전신 요법과 병용하거나 독점적인 방사선 요법(RT)은 국제 지침에 따라 효과적인 치료 옵션을 나타냅니다.

최근 방사선 치료 분야의 기술 발전에도 불구하고 두경부암의 일차 치료 후 약 30-50%의 환자에서 국소 부전이 발생합니다. 또한 강도 변조 방사선 요법(IMRT) 및 체적 변조 아크 요법(VMAT) 기술의 개발로 건강한 조직에 대한 선량을 더 많이 절약할 수 있었지만 방사선 유발 독성은 여전히 ​​관련 우려를 나타내며 암 환자의 삶의 질에 영향을 미칩니다. 치료 후에도 오랜 시간 동안.

맞춤형 의학의 지속적인 노력은 질병 통제와 독성 패턴 측면에서 환자의 결과를 개선하는 것을 목표로 합니다. 적응형 방사선 요법(ART) 및 방사선 치료의 사용을 통해 알 수 있듯이 고급 영상 기법은 방사선 치료의 맞춤화에 필수적인 역할을 하는 것으로 보입니다.

ART를 통해 조사자들은 RT 치료 중 수축 및 환자 수척에 대한 종양 부피 및 주변 장기 위험(OAR)의 적응을 의미합니다.

최근 문헌에 따르면 종양 수축률은 RT 치료가 끝날 때까지 70%에 도달할 수 있으며 동시에 이하선과 같은 OAR은 크기를 7~70%까지 줄일 수 있습니다. 이러한 변경 사항을 고려하지 않으면 계획된 것과 비교하여 종양에 대해 더 낮은 용량과 더 높은 용량의 OAR이 예기치 않게 전달될 수 있습니다.

적응형 방사선 요법(ART)에는 영상 유도 방사선 요법(IGRT)에 의해 정보를 얻은 환자별 해부학적 변이에 대한 지식을 치료 과정 중에 계획 및 선량 전달 최적화에 피드백할 수 있는 기술이 포함됩니다. 방사선 치료를 위한 치료 사슬에서 지속되는 가장 약한 고리는 임상의가 주도하는 표적 식별로 남아 있습니다.

CT 또는 CBCT와 비교할 때 MRI는 관련 방사선 위험 없이 우수한 연조직 정의를 제공합니다. MRI는 그렇지 않으면 놓쳤을 종양이 이제 보이기 때문에 CT보다 더 큰 표적을 식별합니다. 그러나 가장 일반적으로 목표는 MRI에서 묘사될 때 더 작은 것으로 보고됩니다. 결과적으로 더 작은 MRI 파생 대상은 치료 비율을 향상시켜 선량 증가를 가능하게 합니다. '기능적' MRI 시퀀스의 가용성은 기하학적 적응이 생물학적 적응에 의해 보완될 수 있음을 약속합니다. 확산강조영상(DWI)은 이미지 대비를 생성하기 위해 물 분자의 무작위 운동에 의존하는 기능적 영상 기술입니다. 종양은 일반적으로 정상 조직보다 더 큰 세포질을 가지고 있기 때문에 더 높은 신호 강도, 즉 MRI에서 제한된 확산을 나타냅니다. 이는 낮은 평균 겉보기 확산 계수(ADC) 값에 반영됩니다. 이는 질적 정보와 양적 정보를 모두 제공할 수 있는 잠재력이 있습니다. ADC의 변화는 초기 치료 반응을 확인하고 국소 재발을 예측하는 데 사용되었습니다. 따라서 온보드 DWI는 치료 접근 방식의 변화로 이익을 얻을 수 있는 초기 비반응자를 식별할 수 있습니다.

Radiomic은 종양 병리 또는 이질성을 특성화하기 위해 의료 이미지에서 정량적 특징을 추출하는 것입니다. 의료 영상에서 추출한 방사성 특징은 생존을 예측할 수 있는 기계 학습 모델을 생성하고 치료 개인화의 관점에서 예측 가치 덕분에 치료를 안내하기 위한 특징으로 삽입될 수 있습니다.

우리는 이전에 후향적 연구에서 종양의 생물학적 특성의 예측 서명을 식별하기 위해 두경부 종양 조직의 방사선 특성의 정성 분석을 평가했습니다. 연구자들은 가장 중요한 방사성 특징에 따라 HNSCC 환자를 방사성 화학 요법 후 재발 및 생존의 고위험 및 저위험 그룹으로 계층화했습니다.

ART와 방사성 분석의 조합은 잠재적으로 종양 치료, 특히 방사선 치료의 개인화에서 추가 발전으로 간주될 수 있습니다. 이러한 이유로 연구자는 CT, MRI 및 PET 스캔을 통해 ART로 치료받은 HNSCC 환자의 결과 및 독성을 예측하기 위한 기계 학습 기반 방사성 접근법을 전향적으로 평가하는 것을 목표로 현재 연구 프로젝트를 설계했습니다.