Radiomik för förutsägelse av överlevnad i GBM (Radiomics)

Mänskliga onkologiska vävnader uppvisar starka fenotypiska skillnader. På grund av framsteg inom både förvärvs- och analysmetoder för medicinsk bildbehandlingsteknik är det för närvarande möjligt att utvinna tillförlitliga och informativa bildfunktioner för att kvantifiera dessa skillnader. Radiomik, extraktion av stora mängder kvantitativa bildegenskaper för att konvertera medicinska bilder till brytbara data, är ett område under utveckling som avser att tillhandahålla korrekt riskstratifiering av onkologiska patienter. Tidigare studier vid Maastro visade vikten av ett stort antal (n=440) av dessa radiomikrofunktioner för att kvantifiera tumörfenotypen efter intensitet, form och textur. En milstolpestudie var att extrahera avbildningsegenskaper från datortomografi (CT) data från 943 patienter med icke-småcellig lungcancer (NSCLC) och huvud- och nackeskivepitelcancer (HNSCC) i sex distinkta datauppsättningar 1. Modellen tränades på lungcancerpatienter och visade att ett stort antal radiomikrofunktioner också har en stark prognostisk kraft hos patienter med huvud- och halscancer. Dessa data tyder på att radiomiksignaturer avkodar en allmän prognostisk fenotyp som finns hos både NSCLC- och HNSCC-patienter.

Utredarna räknar med att deras resultat kommer att vara en startpunkt för ett nytt fält som tillämpar avancerade beräkningsmetoder på medicinsk avbildningsdata, och slår samman områden inom medicinsk bildbehandling och bioinformatik. Eftersom CT-avbildning har tillämpats i rutinmässig klinisk onkologi under decennier på nästan alla sjukhus världen över, har tillämpningen av deras analys potential att förbättra beslutsstödet hos ett stort antal cancerpatienter.

Glioblastom (GBM) är den vanligaste typen av primära hjärntumörer med en årlig incidens på cirka 500 patienter i Nederländerna. Trots omfattande behandling inklusive resektion, strålbehandling och kemoterapi är medianöverlevnaden endast 14,6 månader. fast, levande neoplastisk vävnad. Den grova tumören är ofta omgiven av omfattande ödem och den utövar vanligtvis betydande masseffekt. Hittills har flera prognostiska och prediktiva faktorer identifierats inklusive ålder, prestationsstatus, omfattning av resektion och biomarkörer som MGMT, EGFRvIII och IDH1. Men värdet av avbildningsbiomarkörer som radiomik har ännu inte utforskats fullt ut.

Radiomik kan ha en viktig roll i förutsägelsen av prognos för patienter med en GBM. Eftersom vissa patienter bara överlever några månader, överlever en delmängd av patienterna (10%) mer än 5 år efter diagnosen. Identifiering av dessa patienter kan gynna behandlingsbeslut genom t.ex. erbjuda korttidsöverlevande bästa stödjande vård.

Utredarna antar att en kombination av CT/MRI-funktioner, molekylärbiologi och kliniska data kan ge en korrekt förutsägelse av medicinskt resultat. Det långsiktiga målet är att bygga ett beslutsstödssystem baserat på de prediktiva modeller som fastställts i denna studie.

En omfattande datauppsättning bestående av avbildningsdata, kliniska, behandlingsdata och resultat från 360 patienter som behandlats i Maastricht sedan 2004 har samlats in retrospektivt. Detta inkluderar 128 patienter som endast diagnostiserats med en biopsi, med en tumör in situ på den planerade CT. Denna datauppsättning kommer att användas för att bygga prediktiva modeller för utfall (överlevnad vid 6 och 12 månader). Denna analys kommer att kompletteras med en radiomikstudie, som analyserar både CT- och MRT-radiomiks egenskaper.

För att bevisa dess värde kommer signaturen att valideras på externa datauppsättningar.