Yapay zeka destekli FDG PET/BT radyomiks modeli ile karaciğere metastatik kolorektal kanserli hastalarda y-90 cam mikroküreler ile yapılan transarteriyel radyoembolizasyon (TARE  tedavisine yanıtın öngörülmesi
Prediction of response to transarterial radioembolization (TARE ) with yttrium-90 glass microspheres using artificial intelligence assisted FDG PET/CT radiomics model in patients with colorectal cancer metastatic to the liver
Yazar: TUĞBA NERGİZ KISSA BOLAT
Danışman: PROF. DR. FUAT DEDE
Marmara Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Nükleer Tıp Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
Amaç: Metastatik kolorektal kanserli hastalarda TARE için ideal hasta seçimi diğer kanser tedavilerinde olduğu gibi gereksiz yan etki ve yüksek maliyetten kaçınmak için önemlidir. Bu amaçla, TARE tedavisine yanıtın öngörülmesinde günümüzde radyomiks temelli analizler de yer almaya başlamış olup, sıklıkla BT ve MRG gibi morfolojik görüntüler kullanılmaktadır. Ayrıca, az sayıda olmakla birlikte metabolik radyomiks özellikleri içeren FDG PET çalışmaları da son dönemde literatüre girmeye başlamıştır. Ancak FDG PET'in kullanıldığı çalışmalarda; farklı kanser tiplerini içeren heterojen gruplarda uygulanmış olması ve araştırılan popülasyonun Y-90 reçine veya cam mikroküre ayrımı yapılmaksızın oluşturulması mevcut az sayıdaki çalışmaların kısıtlılığı olarak göze çarpmaktadır. Bu tek merkezli çalışmada, sadece cam mikroküre kullanılarak TARE tedavisi uygulanmış, karaciğere metastatik kolorektal kanserli hastalarda, TARE öncesine ait FDG PET radyomiks temelli modelleme kullanarak  hedef lezyonun tedavi yanıtını öngörebilmeyi araştırdık. 

Yöntem: Bu çalışmada TARE tedavisi uygulanan ve tedavi öncesi FDG PET/BT görüntüleri mevcut olan  karaciğere metastatik kolorektal kanser tanılı 65 hastaya ait 82 indeks lezyon retrospektif olarak değerlendirildi. Lezyonlar PERCIST kriterlerine göre tedaviye yanıtlı (tam yanıt/kısmi yanıt) ve  tedaviye yanıtsız (stabil hastalık/progrese hastalık) olarak iki gruba ayrıldı. İndeks lezyonlar iki nükleer tıp doktoru tarafından, kör ve manuel olarak 3D Slicer programı ile segmente edildi. Pyradiomics kullanılarak dokusal ve şekilsel radyomiks özellikler çıkarıldı. Gözlemciler arası tekrarlanabilirliği yüksek olan özellikler sınıf içi korelasyon katsayısı  (ICC) ile belirlendi. ICC değeri > 0.80 olan özellikler ileri analiz için seçildi. Veri seti; eğitim ve test setlerine %50 oranında ayrıldı. StandardScaler ile veriler ölçeklendirildi. SMOTE ile eğitim seti sınıf dengesizliği giderildi. MRMR algoritmasıyla seçilen radyomiks ve klinik özellikler ile makine öğrenme modelleri oluşturuldu. Model performansını değerlendirmek amacıyla, eğitim seti üzerinde 5 katlı tabakalı çapraz doğrulama (Stratified K-Fold Cross-Validation) yöntemi kullanıldı. Modellerin performansı AUC (eğri altında kalan alan), doğruluk, hassasiyet ve özgüllük metrikleri ile değerlendirildi. 

Bulgular: Toplam 65 hastada (24 kadın, 41 erkek, 63,6±11,5 yaş) 82 indeks lezyon belirlendi. Lezyonların % 57,3'ü tedaviye yanıtlı % 42,7'si yanıtsız olarak bulundu. % 63,4'ünde nekroz saptanırken 36,6'sında nekroz izlenmedi. Tedaviye yanıt veren ve vermeyen gruplar arasında yaş, cinsiyet, tümör nekrozu, volüm 3D Slicer, tedavi öncesi SULpeak ve tedavi öncesi TLG açısından istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık saptanmamıştır. Pyradiomics ile çıkarılan 107 radyomiks özellik sayısı, ICC>0.80 kriteri ile  56'ya düşürüldü. MRMR özellik seçim algoritması ile bu sayı 11'e indirildi. Klinik olarak  ise TLG ve tümör nekrozu MRMR algoritması ile seçilen özelliklerdi. Yalnızca radyomiks özellikler ve radyomiks+klinik özellikler ile oluşturulan  makine öğrenme modelleri, TARE tedavisine erken yanıtı öngörmede kayda değer başarı gösterdiği bulundu. Yalnızca radyomiks özellikler ile oluşturulan makine öğrenme modellerinden en yüksek performans gösterenler; Extra Trees modeli olurken, bunu sırasıyla Logistic Regression, Naive Bayes, KNN, SVM ve Random Forest modelleri takip etmiştir. Klinik özelliklerin de dahil edildiği makine öğrenme modellerinde ise en yüksek performansı sırasıyla Extra Trees, Bagging, Naive Bayes, Random Forest ve Adaboost modelleri göstermiştir.

 Sonuç: Bu çalışma, TARE tedavisi öncesinde elde edilen FDG PET görüntülerine dayanan radyomiks modellerinin, karaciğere metastatik kolorektal kanserli hastalarda tedavi yanıtını öngörmede etkili olduğunu göstermiştir. Yalnızca radyomiks özellikler ile oluşturulan modeller ile klinik özelliklerin de dahil edildiği modellerin tedavi yanıtını öngörmedeki yüksek performansı, bu yaklaşımların tedavi planlamasının optimizasyonunda önemli bir potansiyele sahip olduğunu ortaya koymuştur. Bu sayede tedavi planlamasının optimize edilerek hastaların bireyselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarından daha fazla yarar görmesi sağlanabilir. 

ANAHTAR SÖZCÜKLER: Radyomiks, makine öğrenme, yapay zeka, transarteriyel radyoembolizasyon, karaciğer metastazı, metastatik kolorektal kanser, Y-90 cam mikroküre.

Abstract:
Objective: The selection of suitable patients for TARE in the context of metastatic colorectal cancer is of paramount importance, as it allows for the avoidance of both unnecessary side effects and high costs, which are commonplace in the treatment of other cancers. In order to achieve this, radiomics-based analyses have begun to be incorporated into the prediction of response to TARE treatment, with morphological images such as CT and MRI being employed with great frequency. Although few in number studies that include FDG PET and metabolic radiomic features have recently begun to appear in the literature. However, the fact that FDG PET was applied in heterogeneous groups comprising different cancer types as well as the lack of distinction between Y-90 resin or glass microspheres, stands out as a limitation of the few existing studies. In this single-centre study, we sought to investigate the potential of pre-TARE FDG PET radiomics-based modelling to predict the treatment response of the target lesion in patients with colorectal cancer metastatic to the liver who underwent TARE treatment utilising solely glass microspheres. 
 
Methods: A retrospective analysis was conducted on 82 index lesions from 65 patients with metastatic colorectal cancer to the liver who underwent TARE treatment and for whom pre-treatment FDG PET/CT images were available. The lesions were classified into two categories according to PERCIST criteria: treatment-responsive (complete response/partial response) and treatment-refractory (stable disease/progressed disease). The index lesions were segmented manually by two nuclear medicine physicians in a blind manner using the 3D Slicer programme. Pyradiomics was employed to extract textural and morphological radiomic features. The features demonstrating high inter-observer reproducibility were identified through the use of the Intraclass Correlation Coefficient (ICC). Only those features with ICC values exceeding 0.80 were selected for further analysis. The data set was randomly divided into two subsets, designated as the training set and the test set, in a 50:50 ratio. The data were subjected to scaling using the StandardScaler algorithm. The issue of class imbalance in the training set was addressed through the use of SMOTE. A machine learning model was constructed using radiomic and clinical features, which were selected using the minimum redundancy maximum relevance (MRMR) algorithm. The performance of the model was evaluated on the training set using the stratified K-fold cross-validation method. The performance of the models was evaluated using a series of metrics, including the area under the curve (AUC), accuracy, sensitivity and specificity.

Results: A total of 82 index lesions were identified in 65 patients (24 females, 41 males, mean age 63.6±11.5 years). Of the lesions, 57.3% demonstrated a response to treatment, while 42.7% did not. A total of 63.4% of cases exhibited evidence of necrosis, while 36.6% did not. No statistically significant differences were observed between the treatment-responsive and non-responsive groups with regard to age, gender, tumour necrosis, volume, 3D Slicer, pre-treatment SULpeak and pre-treatment TLG. The number of radiomic features extracted with pyradiomics was reduced to 56, in accordance with the criterion of ICC>0.80. The number was subsequently reduced to 11 through the application of the MRMR feature selection algorithm. In a clinical context, the MRMR algorithm identified TLG and tumour necrosis as the most relevant variables. The construction of machine learning models based on radiomics-only features and a combination of radiomics and clinical features demonstrated considerable efficacy in predicting the early response to TARE treatment. The Extra Trees model demonstrated the highest performance among the machine learning models created with radiomic features only, followed by the Logistic Regression, Naive Bayes, KNN, SVM and Random Forest models, respectively. In the machine learning models that included clinical features, the Extra Trees, Bagging, Naive Bayes, Random Forest and Adaboost models demonstrated the highest performance, in that order.

Conclusion: The findings of this study indicate that radiomics models based on FDG PET images obtained prior to TARE treatment are an effective means of predicting treatment response in patients with colorectal cancer metastatic to the liver. The high performance of either radiomics-only or clinical and radiomics in-combination models in predicting treatment response indicates that these approaches have significant potential for optimising treatment planning. Thereby conferring greater benefits to patients from an individualized treatment perspective 

KEY WORDS: Radiomics, machine learning, artificial intelligence, transarterial radioembolisation, liver metastasis, metastatic colorectal cancer, Y-90 glass microsphere.