Hipofraksiyone stereotaktik radyocerrahi ile tedavi edilmiş Uveal Melanom hastalarında tedavi öncesi Manyetik Rezonans Görüntüleme'den elde edilen radyomiks parametrelerinin lokal nüks ve metastaz gelişmesini öngörmedeki başarısının araştırılması
Investigation of the predictive value of radiomics parameters derived from pre-treatment MRI for local recurrence and metastasis development in patients with Uveal Melanoma treated with hypofractionated stereotactic radiosurgery
Yazar: YUSUF BAYTAR
Danışman: DOÇ. DR. ELİF GÜNAY BULUT
Hacettepe Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyasyon Onkolojisi = Radiation Oncology ; Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Uveal melanom yıllık insidansı milyonda 10'un altında olmasına rağmen erişkin döneminde en sık görülen primer intraoküler malign tümördür. Hipofraksiyone streotaktik radyocerrahi son yıllarda uveal melanom tedavisinde alternatif radyoterapi tekniklerine benzer etkinliği; daha düşük maliyeti, cerrahi işlem gerektirmemesi ve kolay ulaşılabilir olması ile ön plana çıkmıştır. Ancak beş yıl içerisinde vakaların yaklaşık %25'inde lokal nüks ve %20'sinde uzak metastaz gelişmektedir. Uveal melanomda prognozu öngörmek için günümüzde AJCC TNM evrelemesinin yanı sıra doku tanısı gerektiren moleküler ve genetik analizler kullanılmaktadır. Tıbbi görüntülerdeki çok boyutlu verilerin sayısal değerlere dönüştürülmesine dayanan radyomiks çalışmalarında birçok kanser için prognostik değeri olan öznitelikler tespit edilmiştir. Bu çalışmada sterotaktik radyocerrahi uygulanmış uveal melanom hastalarında tedavi öncesi MR görüntülerinden elde edilen radyomiks özniteliklerinin lokal nüks ve uzak metastaz gelişmesini öngörmedeki başarısını araştırarak kişiselleştirilmiş tıbbi yaklaşıma katkıda bulunabilecek potansiyel biyobelirteçlerin elde edilmesi amaçlanmıştır. Çalışmaya dahil edilen 88 olgunun 16'sında 4 yıllık takipte lokal nüks ve yine 16'sında metastaz geliştiği tespit edilmiştir. İki araştırmacı uveal melanom lezyonlarının segmentasyonunu bağımsız olarak elle yapmış ve T1AG, YB-T2AG ve kontrastlı YB-T1AG sekanslarının her birinden 854 olmak üzere toplam 2562 radyomiks özniteliği elde edilmiştir. İki gözlemci arasında korelasyon katsayısı 0.80'in altında olan öznitelikler dışlandığında T1AG için 90; YB-T2AG için 164 ve kontrastlı YBT1AG için 91 öznitelik seçilmiştir. Vakalar %70'i model eğitimi %30'u ise test grubunda kalacak şekilde rastgele ayrılmıştır. Eğitim setinde geliştirilen modellerin performansı test setinde analiz edilmiştir. Elastik ağ regresyon yöntemi ile yapılan öznitelik seçiminde lokal nüks modeli için YBT2AG'den 4 ve T1AG'den 3 olmak üzere 7 öznitelik seçilmiştir. Naive Bayes algoritması kullanılarak geliştirilen modelin test setindeki performansı doğruluk %92(95% CI: 0.75, 0.99), duyarlılık %100, özgüllük %91.6, pozitif kestirim değeri %60  ve negatif kestirim değeri %100  şeklinde bulundu. Metastazı öngörmek içinse tümü YB-T2AG'den olmak üzere 5 öznitelik seçilmiştir. Yine Naive Bayes algoritması ile oluşturulan modelin test setindeki performansında doğruluk %81 (95% CI : 0.62, 0.93), duyarlılık %33, özgüllük %87.5, pozitif kestirim değeri %25, negatif kestirim değeri %91 olarak bulunmuştur. Bu sonuçlar MRG'den elde edilen radyomiks tabanlı makine öğrenmesi modelinin stereotaktik radyocerrrahi (SRS) tedavisi sonrası lokal nüksü öngörerek kişiselleştirilmiş tıbbi yaklaşıma katkıda bulunacak bir biyobelirteç olarak kullanılabileceğine işaret etmektedir. Ancak bu modelin klinik kullanıma girebilmesi için çok merkezli veri setleri üzerinde doğrulanması gerekmektedir. Metastaz gelişmesini öngörmeyi amaçlayan modelin düşük performansı ise makine öğrenmesi alanında sık karşılaşılan aşırı uyum problemi nedeniyle ortaya çıkmış olabilir. Bunun üstesinden gelmek için daha fazla olgu içeren ve sınıflar arası (metastaz var/yok) dengesizlik bulunmayan veri setleri ile yapılacak çalışmalar yararlı olabilir.

Abstract:
The annual incidence of uveal melanoma is about 6 per million population per year, yet it is the most common primary intraocular malignant tumor in adulthood. Hypofractionated stereotactic radiotherapy has recently emerged as an efficient alternative radiotherapy technique in the treatment of uveal melanoma due to its comparable effectiveness to other radiotherapy techniques, lower cost, lack of requirement for surgical intervention and easy accessibility. However, approximately one-quarter of cases experience local recurrence and 20% develop metastases within five years. In addition to the AJCC TNM staging system, molecular and genetic analyses requiring tissue diagnosis are currently used to predict prognosis in uveal melanoma. Studies on radiomics, which involve extracting multidimensional data from medical images, have shown to provide useful prognostic biomarkers. This study aims to investigate the value of radiomics features extracted from pre-treatment MRI images in predicting local recurrence and distant metastasis in patients with uveal melanoma treated with stereotactic radiosurgery, and to obtain potential biomarkers that could contribute to personalized medicine approaches. Among the 88 patients included in the study, local recurrence was detected in 16 patients and metastasis was observed in 16 patients within the four-year follow-up period, Two researchers independently performed manual segmentation of uveal melanoma lesions, resulting in a total of 2562 radiomics features, with 854 from each of the T1WI, FS-T2WI, and contrast-enhanced FS-T1WI sequences. After excluding features with a correlation coefficient below 0.80 between the two observers, 90 features for T1WI, 164 for FS-T2WI, and 91 for contrast-enhanced FS-T1WI were selected. Cases were randomly divided into a training set (70%) and a test set (30%). Feature selection for the local recurrence model was performed via elastic net regression algorithm which selected seven features including 4 from FS-T2WI and 3 from T1WI. The model developed using the Naive Bayes algorithm showed a performance of 92% accuracy (95% CI: 0.75, 0.99), 100% sensitivity, 91.6% specificity, 60% positive predictive value, and 100% negative predictive value in the test set. For predicting metastasis, five features, all from FST2WI were selected. The model created using the Naive Bayes algorithm achieved a performance of 81% accuracy (95% CI: 0.62, 0.93), 33% sensitivity, 87.5% specificity, 25% positive predictive value, and 91% negative predictive value in the test set. These results suggest that a radiomics-based machine learning model derived from MRI can be used as a biomarker to predict local recurrence after SRS treatment and could potentially contribute to personalized medicine approaches. However, for this model to be clinically applicable, it needs to be validated on multicenter datasets. The relatively low performance of the model in predicting metastasis may be due to overfitting, a common problem in machine learning. To overcome this, further studies with larger cohorts with balanced distribution of classes (metastasis present/absent) may be beneficial.