Hepatosellüler karsinomlu hastalarda gadoksetik asit kontrast ajan kullanılarak yapılan manyetik rezonans görüntülemede histopatolojik gradelemenin radyomiks analizi ile öngörülmesi
Gadoxetic acide-enhanced magnetic resonance imaging radiomicsfeatures for predicting histopathological grade of hepatocellular carcinoma
Yazar: BIŞAR AKBAŞ
Danışman: DOÇ. DR. HÜSEYİN TUĞSAN BALLI
Çukurova Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Gadoksetik asit = Gadoxetic acid ; Histopatoloji = Histopathology ; Karaciğer hastalıkları = Liver diseases ; Karaciğer neoplazmları = Liver neoplasms ; Karsinoma = Carcinoma ; Karsinoma-hepatoselüler = Carcinoma-hepatocellular ; Kontrast maddeler = Contrast media ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Radyomikler = Radiomics

Özet:
Amaç: Gadoksetik asit kontrast ajan kullanılarak yapılan MR görüntülerinden elde edilen radyomiks verilerinden ve klinik özelliklerin Hepatosellüler Karsinom histopatolojik gradelemesini öngörmek amacıyla modeller oluşturmak
Gereç ve Yöntemler: Çukurova Üniversites Tıp Fakültesi Hastanesinde Eylül 2015-Kasım 2021 tarihleri arasında trucut iğne biyopsisi ile histopatolojik olarak Hepatosellüler karsinom tanısı alan tamamı naif, toplam 68 hasta retrospektif olarak çalışmaya dahil edilmiştir. Histopatolojik gradeleme Edmondson-Steiner sistemine göre gerçekleştirilmiş olup, hasta grubu iyi ve orta+kötü diferansiye olmak üzere iki grupta incelenmiştir. Hepatobiliyer faz görüntülerden radyomiks özellikleri çıkarılmıştır. Radyomiks özelliklerinin yanında kombine model oluşturmak amacıyla hastalara ait bazı klinik ve laboratuar özellikler incelenmiştir. En önemli radyomiks özelliklerini seçmek için LASSO yöntemi lojistik regresyon (LR) modeli ile birleştirildi. Klinik olarak önemli özellikler, geriye doğru LR yöntemi kullanılarak lojistik regresyon analizine dahil edildi ve klinik model oluşturuldu. Ek olarak, klinik modele rad-skorun eklenmesi ile bir kombine model elde edildi. Rad-skorun ve modellerin performansı alıcı işlem karakteristiği (ROC) eğrisi analizi ile değerlendirildi ve performans ölçütleri (eğri altında kalan alan-EAKA, duyarlılık, seçicilik) elde edildi.
Bulgular: Çalışmaya dahil edilen 68 hastanın 10 (14.7)'u kadın, 58 (85.3)'i erkekti ve yaş ortalaması 64.1±10.2 idi. Hastaların  %48.5'inin (n=33)  tümör diferansiyasyonu iyi, %51.5'inin (n=35) diferansiyasyonunun ise orta+kötü olduğu belirlendi. Laboratuvar sonuçlarının (alfa-fetoprotein, total bilirubin, nötrofil/lenfosit oranı (NLO), ALT, INR) dağılımı diferansiyasyon grupları arasında benzerlik göstermektedir (p>0.05). Diferansiyasyonu iyi olan hastalar, diferansiyasyonu orta+kötü olan hastalardan anlamlı olarak daha düşük rad-skorlara sahiptir. Rad-skorun orta+kötü diferansiasyonu öngörmedeki EAKA değeri, 0.77 duyarlılık ve 0.776 seçicilik ile 0.803 (%95 GA: 0.697-0.909) olarak elde edilmiştir. Rad-skorun orta+kötü diferansiyasyonu öngörmedeki EAKA değeri, 0.77 duyarlılık ve 0.776 seçicilik ile 0.803 (%95 güven aralığı: 0.697-0.909) olarak elde edilmiştir. Klinik modelin EAKA değeri 0.749 (%95 GA: 0.615-0.883, p=0.002) iken rad-skor bilgisinin eklenmesi ile 0.827'e (%95 GA: 0.716-0.937, p<0.001) yükselmiştir.
          Sonuç: Sonuç olarak, çalışmamız klinik parametrelerden ve Gd-EOB-DTPA kontrastlı MRG radyomiks özelliklerinden (yalnızca hepatobiliyer faz) oluşan kombine modellerin iyi ve orta+kötü diferansiye HSK'leri yüksek oranda başarı ile ayırt edebildiğini göstermiştir.

Abstract:
Purpose: To create preoperative models to predict histological grade of hepatocellular carcinoma (HCC) based on gadoxetic acid (Gd-EOB-DTPA)-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) radiomics. 
Materials and Methods: 68 patients who were diagnosed with hepatocellular carcinoma histopathologically by trucut needle biopsy in Çukurova University Hospital between September 2015 and November 2021 were retrospectively included in  our study. Histopathological grading was performed according to the Edmondson-Steiner system, and the patient group was examined in two groups as well and moderate+poor differentiated. Radiomics features were extracted from hepatobiliary phase images. In addition to the radiomics features, some clinical and laboratory features of the patients were examined in order to create a combined model. The LASSO method was combined with the logistic regression model to select the most important radiomics features. Clinically significant features were included in the logistic regression analysis using the backward LR method and the clinical model was constructed. In addition, a combined model was obtained by adding the rad-score to the clinical model. The performance of the Rad-score and models were evaluated by receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, and performance measures (area under the curve-AUC, sensitivity, selectivity) were obtained.
Results: Of the 68 patients included in the study, 10 (%14.7) were female, 58 (%85.3) were male, and the mean age was 64.1±10.2. It was determined that 48.5% (n=33) of the patients had well, and 51.5% (n=35) had non-well (moderate+poor) differentiation. The distribution of laboratory results (AFP, total bilirubin, Neutrophil/Lymphocyte ratio (NLR), ALT, INR) was similar between the differentiation groups (p>0.05). Patients with well differentiation have significantly lower rad-scores than patients with moderate+poor differentiation. The AUC value of the Rad-score in predicting moderate+poor differentiation was obtained as 0.803 (95% CI: 0.697-0.909), with a sensitivity of 0.77 and a specificity of 0.776. The AUC value of the Rad-score in predicting moderate+poor differentiation was obtained as 0.803 (95% CI: 0.697-0.909), with a sensitivity of 0.77 and a specificity of 0.776. The AUC of the clinical model was 0.749 (95% CI: 0.615-0.883, p=0.002), which increased to 0.827 (95% CI: 0.716-0.937, p<0.001) with the addition of rad-score information.
Conclusion: Combined model consisting of clinical parameters and Gd-EOB-DTPA contrast (hepatobiliary phase only) enhanced MR radiomics features can distinguish well and moderately+poorly differentiated HCCs with high success.