Ruimtelijke radiogenomica van eierstokkanker: implementatie van een laesiespecifieke 3D-geprinte schimmelpijplijn in de klinische workflow voor beeldgestuurde weefselmulti-sampling van eierstoktumoren (CO-MOULD)

De biologische ruimtelijke en temporele heterogeniteit van hooggradig sereus ovariumcarcinoom (HGSOC) heeft ernstige gevolgen voor de effectiviteit van therapieën en is een bepalende factor voor slechte resultaten.

De huidige histologische evaluatie wordt uitgevoerd op een enkel tumormonster van een enkele ziektelocatie per patiënt, waardoor de moleculaire heterogeniteit op het niveau van de hele tumor wordt genegeerd, wat essentieel is voor het begrijpen en overwinnen van chemotherapieresistentie. Beeldvorming kan een cruciale rol spelen bij de ontwikkeling van gepersonaliseerde behandelingen door de heterogeniteit van de ziekte volledig vast te leggen.

Radiomics kwantificeren de beeldinformatie door complexe patronen vast te leggen die verband houden met de weefselmicrostructuur. Deze informatie kan worden aangevuld met klinische gegevens, vloeibare biopsieën, histologische markers en genomica ("radiogenomica") die mogelijk kunnen leiden tot een betere voorspelling van de respons en het resultaat van de behandeling. De geëxtraheerde kwantitatieve kenmerken vertegenwoordigen echter meestal de gehele tumor, waarbij de ruimtelijke context wordt genegeerd.

Aan de andere kant karakteriseren van radiomics afgeleide beeldvormingshabitats morfologisch verschillende tumorgebieden en zijn ze geschikter voor het monitoren van de veranderingen in de micro-omgeving van de tumor in de loop van de therapie. Om de habitat-imaging-aanpak met succes in de kliniek te integreren, zijn histologische en biologische validatie cruciaal. Histologische validatie van beeldvorming is echter geen triviale taak, vanwege problemen zoals ongeëvenaarde ruimtelijke resolutie, weefselvervormingen, gebrek aan oriëntatiepunten en onnauwkeurig snijden. Patiëntspecifieke driedimensionale (3D) mallen zijn een innovatief hulpmiddel voor nauwkeurige co-registratie tussen beeldvorming en histologie. Het doel van deze studie is om een ​​dergelijke geautomatiseerde computationele 3D-mal co-registratiebenadering te optimaliseren en te integreren in de klinische workflow bij patiënten met HGSOC. De gevalideerde op radiomics gebaseerde tumorhabitats zullen ook worden gebruikt om weefselmonsters te begeleiden om hun onderliggende biologie te ontcijferen met behulp van genomica-analyse en om nieuwe voorspellingsmarkers te onderzoeken.