Radiomics van behandelingsnaïeve prostaatkankerpatiënten op multiparametrische MRI voor risicostratificatie en voorspellingen van behandelingsresultaten

Prostaatkanker is de op één na meest voorkomende maligniteit ter wereld en de belangrijkste vorm van kanker onder de mannelijke bevolking in Taiwan. De behandelingskeuzes voor prostaatkanker worden beperkt door de onzekerheid over de agressiviteit ervan (d.w.z.: histologisch beoordeeld) en de stadia vóór de behandeling. Hoewel prostaat-mpMRI een veel beter vermogen heeft voor de detectie en lokalisatie van prostaatkanker dan andere beeldvormingsmodaliteiten en diagnostische tests, is er nog steeds een kloof voor risicostratificaties en behandelingsselectie op basis van prostaat-mpMRI-bevindingen. Robuuste radiomics-voorspellingsmodellen, gebaseerd op beeldvormende biomarkers op prostaat-mpMRI met hoge voorspellingsnauwkeurigheid, zouden de leemte kunnen opvullen van de verkeerde classificatie van risicostratificaties van prostaatkankers, behandelingsselecties kunnen begeleiden en monitoringschema's kunnen bieden voor behandelde patiënten, evenals vroege tijdige aanvullende behandelingen (dwz. doeltherapie of immunotherapie) voor patiënten met een hoog risico op een vroeg recidief. Bovendien zou radiomics consistente informatie kunnen verschaffen die helpt bij het verminderen van de interobservator- en intra-observervariabiliteit bij het interpreteren van prostaatkanker, zelfs bij het gebruik van PIRADS. Op deze manier zou dit de kosten van een ongepaste of ineffectieve behandeling besparen en onnodige tijd en kosten voor het monitoren van patiënten met een laag risico vermijden, en de overleving en mogelijk ook de levenskwaliteit van de patiënt verbeteren.