Triple negatif meme kanserli hastalarda neoadjuvan tedaviye yanıtın tedavi öncesi dinamik meme MRG kullanılarak derin öğrenme bazlı yapay zeka desteği ile öngörülmesi
Prediction of response to neoadjuvant therapy in patients with triple-negative breast cancer using deep learning-based artificial intelligence support with pre-treatment dynamic breast MRI
Yazar: RAŞİT EREN BÜYÜKTOKA
Danışman: PROF. DR. ZEHRA HİLAL ADIBELLİ
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / İzmir Şehir Hastanesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine

Özet:
ÖZET
Giriş: Üçlü negatif meme kanseri (TNBC), sınırlı tedavi seçenekleri ve kötü prognozuyla
bilinen oldukça agresif bir meme kanseri alt tipidir. neoadjuvan tedaviye (NAT) yanıtı,
tedaviye başlamadan önce öngörmek, hasta yönetimini optimize etmek ve sonuçları
iyileştirmek açısından oldukça faydalı olabilir.
Amaç: Bu çalışma, radyolojik görüntüler kullanarak TNBC hastalarında NAT yanıtını
öngörmede yapay zeka (YZ) algoritmasının etkinliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır.
Gereç ve Yöntem: 2018-2022 yılları arasında iki merkezde NAT uygulanan TNBC
hastaları üzerinde retrospektif bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Tedavi öncesi manyetik
rezonans görüntülemeleri (MRG), derin öğrenme tabanlı bir YZ algoritması ile analiz
edilmiştir. Bunun dışında klinik, radyolojik ve patolojik verilerin de NAT yanıtı
arasındaki ilişki analiz edilmiştir. Klinik ve patolojik sonuçlara tamamen kör olan
radyologlar görüntüleri değerlendirmiş ve NAT yanıtını predikte etmeye çalışmıştır. YZ
modelinin ve radyologların performansı doğruluk, F1 skoru ve işlem karakteristik eğrisi
altındaki alan (AUC ROC) gibi metrikler kullanılarak hesaplanmıştır.
Bulgular: Radyolojik tümör çapı, post-kontrast T1 ağırlıklı görüntü (T1AG) tümör
volümü ve NAT yanıtı arasında anlamlı ilişkiler bulunmuştur. Tam yanıt veren hastaların
tümör çapları (p=0.034) ve tümör hacimleri (p=0.045) anlamlı olarak daha düşük
bulunmuştur. Cilt invazyonu, yanıt vermeyen hastalarda anlamlı derecede daha fazla
bulunmuştur (p=0.035). Yüksek Ki67 değerlerinin daha iyi yanıt ile ilişkili olduğu tespit
edilmiştir (p=0.023). Grup 1'de (tam yanıt vs. diğerleri) en iyi performans gösteren YZ
modeli yalnızca post-kontrast T1WI verilerini kullanarak %82 doğruluk, 0,67 F1 skoru
ve 0,75 AUC değerine ulaşmıştır. Grup 2'de (tam yanıt ve tama yakın yanıt grubu vs.
diğerleri), post-kontrast T1AG ve difüzyon ağırlıklı görüntüleme (DAG) verilerini
kullanarak %82 doğruluk, 0,81 F1 skoru ve 0,96 AUC ROC değeri elde etmiştir. YZ
modeli oldukça iyi bir performans göstererek NAT yanıtını öngörmede yardımcı
olabilecek bir algoritma olarak ortaya çıkmıştır.
Sonuç: YZ algoritması, TNBC hastalarında NAT yanıtını değerlendirmede iyi bir
doğruluk oranı elde etmiştir. YZ'nin klinik pratiğe entegrasyonu, karar verme sürecini
iyileştirebilir, tedavi planlarını optimize edebilir ve hasta sonuçlarını iyileştirebilir.
Gelecekteki araştırmalar, YZ modelinin prospektif doğrulamasına ve multimodal veri
entegrasyonuna odaklanarak öngörü kabiliyetlerini daha da geliştirmelidir.

Abstract:
ABSTRACT
Background: Triple-negative breast cancer (TNBC) is a highly aggressive subtype of
breast cancer known for its limited treatment options and poor prognosis. Predicting the
response to neoadjuvant therapy (NAT) before treatment initiation can be highly
beneficial for optimizing patient management and improving outcomes.
Objective: This study aims to evaluate the effectiveness of an artificial intelligence (AI)
algorithm in predicting the response to NAT in TNBC patients by using radiological
images.
Material and Methods: A retrospective study was conducted on TNBC patients who
underwent NAT between 2018 and 2022 across two centers. Pre-treatment magnetic
resonance imaging (MRI) scans were analyzed using a deep learning-based AI algorithm.
Additionally, the relationships between clinical, radiological, and pathological data and
NAT response were analyzed. Radiologists, blinded to clinical and pathological
outcomes, evaluated the images and attempted to predict the NAT response. The
performance of the AI model and radiologists were assessed using metrics such as
accuracy, F1 score, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC
ROC).
Results: Significant relationships were found between radiological tumor diameter, post-
contrast T1-weighted image (T1WI) tumor volume, and NAT response. Patients with
complete response had significantly lower tumor diameters (p=0.034) and tumor volumes
(p=0.045). Skin invasion was significantly more prevalent in non-responding patients
(p=0.035). Higher Ki67 values were associated with better response (p=0.023). In Group
1 (complete response vs. others), the best-performing AI model, using only post-contrast
T1WI data, achieved 82% accuracy, an F1 score of 0.67, and an AUC ROC of 0.75. In
Group 2 (complete and near-complete response vs. others), using post-contrast T1WI and
diffusion-weighted imaging (DWI) data, the model achieved 82% accuracy, an F1 score
of 0.81, and an AUC ROC of 0.96. The AI model demonstrated excellent performance,
indicating its potential as a useful tool for predicting NAT response.
Conclusion: The AI algorithm achieved good accuracy in evaluating NAT response in
TNBC patients. The integration of AI into clinical practice can improve decision-making,
optimize treatment plans, and enhance patient outcomes. Future research should focus on
prospective validation of the AI model and the integration of multimodal data to further
enhance its predictive capabilities.