Прогнозирование резистентности к платине и прогноз серозного рака яичников высокой степени злокачественности (PPRPHGSOC)

Серозная карцинома яичников высокой степени злокачественности (HGSOC) является наиболее распространенным подтипом рака яичников. Препараты на основе платины являются химиотерапевтическими средствами первой линии при HGSOC, но резистентность к платине и прогноз трудно предсказать. В отечественных и зарубежных исследованиях установлено, что многофункциональная МРТ может отражать макроскопическую гетерогенность опухолей с разных точек зрения; визуализация среды обитания способствовала отражению пространственной неоднородности опухолей; механизм внимания может интегрировать функции разных масштабов; и мультиомика была способна улучшить эффективность прогнозирования. Ранее наша команда продемонстрировала важность МРТ и ее функциональной визуализации в диагностике и гистологической оценке гинекологических опухолей. А традиционная МРТ-визуализация среды обитания, множественное обучение на основе всего изображения слайда (WSI) и модель мультиомики могут эффективно прогнозировать резистентность к платине у пациентов с HGSOC. Таким образом, это исследование направлено на выполнение визуализации среды обитания с помощью многофункциональной МРТ, такой как ДВИ с несколькими b-значениями и DCE-МРТ, а также на обучение многоуровневому обучению на основе WSI для построения патологических сигнатур. Затем, в сочетании с клиническими показателями, радиомикой, основанной на среде обитания МРТ, и патомикой, была построена модель слияния нескольких омик, обученная механизмом внимания. Наконец, изучить ценность среды обитания МРТ, WSI и мультиомики для прогнозирования резистентности к платине и прогноза у пациентов с HGSOC. Это исследование сочетает в себе макроскопическую функциональную визуализацию и микроскопическую патологическую информацию для создания дополнительной мультиомной модели, которая может более полно и точно прогнозировать резистентность к платине и прогноз пациентов с HGSOC, а также в дальнейшем определять формулировку клинического лечения.