Prediction of extracapsular extension in prostate cancer using mpmri: a machine learning approach
Creators: name: Παπαδόπουλος, Δημήτριος Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Καρκίνος του προστάτη
Πολυπαραγοντική μαγνητική προστάτη
Εξωκαψική επέκταση
Prostate cancer
Multiparametric prostate MRI
Extracapsular extension

description: In western countries, prostate cancer represents the most prevalent male malignancy and ranks among the top three cancer causes of death. Radical prostatectomy constitutes the main treatment for organ confined disease. The importance of accurate preoperative assessment is crucial towards the decision of optimal treatment, with the current trend pointing towards a patient-tailored approach based on the staging and the patient’s needs. Unfortunately the diagnostic tools used in everyday practice are unable to precisely determine between localized and locally advanced disease. Radiomics have presented as an attractive alternative with a large potential in prostate cancer field, providing a feasible and cost effective way to assess the extraprostatic extension (EPE). In the present study, we evaluated the contribution of radiomics in EPE using the multiparametric prostate MRI in a retrospective study. The study population consisted of patients diagnosed with non-metastatic prostate cancer who underwent robotic prostatectomy as primary treatment. Preoperative MR imaging was manually segmented including both the prostatic capsule and the dominant intraprostatic lesions. Statistical processing of preoperative clinical factors and MR imaging using radiomics resulted in multiple computational models. Amongst them, the best model incorporated the preoperative prostate biopsy Gleason Grade Group together with selected radiomic features derived from the MRI. The model achieved high AUC of 0.84 and Accuracy 0.75. The results were very reassuring and comparable to series using clinical nomograms. Addressing of multiple study limitations could allow fine tuning of the above model. Further development using the above approach could result in a MRI based aid in decision making for optimal treatment and pre-operative surgical planning for robotic prostatectomy candidates.
description: Στις χώρες του δυτικού κόσμου, ο καρκίνος του προστάτη παρουσιάζεται ως μια από τις κυριότερες κακοήθεις παθήσεις στους άρρενες, όντας η τρίτη σε συχνότητα αιτία θανάτων από καρκίνο. Η ριζική προστατεκτομή αποτελεί την σημαντικότερη θεραπεία εκρίζωσης της νόσου στον περιορισμένο εντός του αδένα καρκίνο. Η προεγγειρητική εκτίμηση της νόσου κρίνεται ιδιαίτερα χρήσιμη στην επιλογή της βέλτιστης θεραπευτικής παρεμβασης, με την παρούσα ταση να στρέφεται σε ασθενοκεντρική προσέγγιση λαμβάνοντας υπόψη την σταδιοποίηση της νόσου και τις ανάγκες του ασθενούς. Δυστυχώς τα διαθέσιμα διαγνωστικά εργαλεία στην κλινική πράξη αδυνατούν να καθορίσουν με ακρίβεια την ύπαρξη η όχι εξωακαψικής επέκτασης του καρκίνου. Τα radiomics έχουν παρουσιαστεί ως μια ιδιαίτερα υποσχόμενη, ανέξοδη και αποτελεσματική εναλλακτική στο πεδίο του καρκίνου του προστάτη. Στην παρούσα μελέτη αξιολογήσαμε την συνεισφορά των radiomics στην εκτίμηση της εξωπροστατικής επέκτασης της νόσου χρησιμοποιώντας την πολύπαραμετρική μαγνητική του προστάτη. Ο πληθυσμός της μελέτης ήταν ασθενείς με μη-μεταστατικό καρκίνο του προστάτη, οι οποίοι υποβλήθηκαν ρε ρομποτική προστατεκτομή ως πρωτεύσα θεραπεία. Οι προεγχειρητικές μαγνητικές τομογραφίες των ασθενών κατατμήθηκαν με χρήση ειδικού λογισμικού επισημαίνοντας τριασδιάστατα την προστατική κάψα και την ενδοαδενική βλάβη στο σύνολό της. Μετά από στατιστική επεξεργασία των κλινικών και απεικονιστικών παραμέτρων μέσω radiomics, παράχθηκε ένας αριθμός πιθανών μοντέλων. Μεταξύ αυτών, το βέλτιστο μοντέλο που επιλέχθηκε χρησιμοποίησε to Gleason Grade Group της βιοψίας προστάτη και τα radiomic χαρακτηριστικά που εξαχθηκαν από την μαγνητική τομογραφία. Το μοντέλο παρουσίασε υψηλή AUC 0.84 και Ακρίβεια 0.75. Τα αποτελέσματα της μελέτης ήταν ιδιαίτερα ικανοποιητικά και εφάμιλα με μελέτες που χρησιμοποίησαν αμιγώς κλινικές παραμέτρους. Με περαιτέρω ανάπτυξη του μοντέλου χρησιμοποιώντας τις ανωτέρω τεχνικές είναι να δυνατή η παραγωγή ενός μέσου για υποβοήθηση στην επιλογή βέλτιστης θεραπευτικής προσέγγισης και προσαρμογής της χειρουργικής τεχνικής σε ασθενείς υποψήφιους για ρομποτική προστατεκτομή.