Zadowalający model przewidywania usuwania masy w zaawansowanym raku jajnika na podstawie danych obrazowych PET-CT

Rak jajnika jest złośliwym nowotworem ginekologicznym o najwyższym wskaźniku śmiertelności. U ponad 70% pacjentów rozpoznaje się stadium zaawansowane, często obejmujące różne narządy miednicy i jamy brzusznej, co zwiększa trudność resekcji chirurgicznej, a przeżywalność 5-letnia wynosi zaledwie 30%. Leczenie chirurgiczne jest podstawą leczenia raka jajnika, a to, czy można dzięki niemu osiągnąć zadowalającą redukcję guza, jest ważnym czynnikiem wpływającym na rokowanie w przypadku raka jajnika. Obecnie metody stosowane do oceny, czy można osiągnąć zadowalającą redukcję guza, obejmują skalę Suidana na podstawie obrazu CT i skalę Fagottiego na podstawie eksploracji laparoskopowej, ale istnieją problemy, takie jak niska czułość, słaba swoistość lub duża subiektywność oraz skuteczność przewidywania zadowalająca redukcja guza wynosi tylko około 60%. W ostatnich latach PET-CT znalazło szerokie zastosowanie w diagnostyce nowotworów. Pet-ct w połączeniu z technologią obrazowania metabolicznego PET i tradycyjną tomografią komputerową może pomóc w rozróżnieniu charakteru nowotworów, ocenie ogólnoustrojowego obciążenia nowotworem, określeniu zakresu zmiany i określeniu stanu metabolicznego różnych części ciała. Należy wyjaśnić wartość aplikacyjną cech obrazowania związanych z PET-CT i informacji metabolicznych w raku jajnika. Poprzednie badanie naszego zespołu wykazało, że obrazy związane z PET-CT i informacje metaboliczne wykazały pewną przewagę w przewidywaniu zadowalającej resekcji raka jajnika, a AUC osiągnęło 0,85, co było lepszym wynikiem niż obecna ocena obrazu CT i ocena laparoskopowa. Dlatego też w ramach tego projektu zamierza się przeprowadzić wieloośrodkowe badanie retrospektywne w celu oceny zadowalającego wskaźnika redukcji guza w zaawansowanym raku jajnika przy użyciu obrazów PET-CT w celu ukierunkowania praktyki klinicznej i przewidywania rokowania pacjentek. Jednocześnie będziemy badać molekularno-biologiczne właściwości i znaczenie kliniczne raka jajnika poprzez połączenie wysokowydajnej genomiki sekwencjonowania i radiomiki.