고등급 장액성 난소암의 백금내성 예측 및 예후 (PPRPHGSOC)

고급 장액성 난소암종(HGSOC)은 난소암종의 가장 흔한 아형입니다. 백금 기반 약물은 HGSOC의 1차 화학요법제이지만 백금 내성과 예후는 예측하기 어렵습니다. 국내외 연구에 따르면 다기능 MRI는 다양한 관점에서 종양의 거시적 이질성을 반영할 수 있습니다. 서식지 영상은 종양의 공간적 이질성을 반영하는 데 기여했습니다. 주의 메커니즘은 다양한 규모의 기능을 통합할 수 있습니다. 다중 오믹스는 예측 성능을 향상시킬 수 있었습니다. 이전에 우리 팀은 부인과 종양의 진단 및 조직학적 평가에서 MRI와 기능적 영상의 중요성을 입증했습니다. 그리고 기존 MRI 서식지 영상, 전체 슬라이드 영상(WSI) 기반 다중 인스턴스 학습, 다중 오믹스 모델을 통해 HGSOC 환자의 백금 저항성을 효과적으로 예측할 수 있었습니다. 따라서 본 연구에서는 다중 b값 DWI, DCE-MRI 등 다기능 MRI에서 서식지 영상을 수행하고 WSI 기반 다중 인스턴스 학습을 훈련하여 병리학적 시그니처를 구성하는 것을 목표로 합니다. 그런 다음 임상 지표, MRI 서식지 기반 방사성학, 병리학성을 결합하여 주의 메커니즘을 통해 훈련된 다중 오믹스 융합 모델을 구축했습니다. 마지막으로 HGSOC 환자의 백금 저항성과 예후를 예측하는 데 있어 MRI 서식지, WSI 및 다중 오믹스의 가치를 탐색합니다. 이 연구는 거시적 기능 영상과 미세 병리학적 정보를 결합하여 HGSOC 환자의 백금 저항성과 예후를 보다 포괄적이고 정확하게 예측하고 임상 치료의 공식화를 안내할 수 있는 다중 오믹스 보완 모델을 구축했습니다.