Lokal ileri rektum kanserinde neoadjuvan kemoradyoterapi sonrası tam yanıtın öngörülmesinde radyomiks analizinin kullanılması
Radiomics analysis for evaluating treatment response after neoadjuvant chemoradiotherapy in locally advanced rectum cancer
Yazar: GİZEM KAVAL
Danışman: DOÇ. DR. RABİA NERGİZ DAĞOĞLU SAKİN
İstanbul Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyasyon Onkolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Radyasyon Onkolojisi = Radiation Oncology

Özet:
Amaçlar 

Lokal ileri rektum kanserinin (LİRK) tedavisi, 'total neoadjuvan tedavi' olarak adlandırılan neoadjuvan kemoradyoterapi (KRT) / radyoterapi (RT) ve konsolidasyon / indüksiyon KT'nin ardından total mezorektal eksizyon veya klinik tam cevap (kTc) izlenen hastalarda 'Bekle ve Gör' organ koruyucu yaklaşımdır. Radyomiks, hastalıkların patofizyolojileri ve tümöral heterojenitenin medikal görüntülemelerdeki yansımalarından daha fazla bilgi sağlanabilmesini hedefleyen ve LİRK'de bireyselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarına yol gösterebilecek bir yöntemdir. Bugüne kadar bildirilen LİRK'de patolojik tam cevap (pTc) öngörüsünün incelendiği radyomiks çalışmalarında çoğunlukla preKRT MR'dan tümör bölgesinin segmentasyonuna odaklanılmış, ilk kez 2020'de yapılan bir çalışmada tümör dokusu ve çevresindeki mezorektumun segmentasyonu karşılaştırılmıştır. RT hedef volümü (CTV) içinde olan ve nodal metastazların izlendiği pelvik ekstramezorektal bölgenin de pTc öngörüsünü etkileyecek bilgi barındırıyor olması olasıdır. Bu nedenle sadece tümör, tümör ve çevresindeki mezorektum bölgesi ve CTV alanlarının segmentasyonlarından elde edilecek niteliklerin tam cevap öngörü oranlarını karşılaştırmayı hedefledik. 

Hastalar ve Yöntemler 

2012-2019 yılları arasında kurumumuza LİRK tanısı ile başvuran ve KRT uygulanan 93 hasta retrospektif olarak tarandı. Hastalar tam cevap olanlar ve olmayanlar olarak iki kolda incelendi. preKRT MR görüntülerinin T2 sekansında tümör bölgesi, tümör ile mezorektum bölgesi ve CTV alanları segmente edildi. Elde edilen nitelikler ile tam cevap öngörüsü için 15 makine öğrenmesi modelinden en iyi eğri altındaki alan (EAA) sonucunu veren modeller karşılaştırıldı.


Bulgular 

Doksan üç hastanın on üçünde pTc, on ikisinde kTc olmak üzere 25 hastada (%26,8) tam cevap izlendi. Sadece tümör bölgesi, tümör ile mezorektum ve CTV segmentasyonları için sırasıyla eğitim setinde EAA: 0.8442, 0.8069, 0.7719, test setinde EAA: 0.8458, 0.8254 ve 0.7211 değerleri elde edildi; sensitivite için test setinde %76,19, %90,48, %76,19 ve spesifite için test setinde %71,43, %66,67 ve %61,9 oranları hesaplandı. 

Sonuçlar 

Çalışmamızda en yüksek EAA sonucu tümör segmentasyonu ile elde edildi. Bununla beraber, sonuçlar tümör ile mezorektum segmentasyonundan en yüksek etkinlik ve sensitivitenin saptandığını ve mezorektum dokusunun tam yanıt öngörme açısından önemli bilgiler içeriyor olabileceğini ortaya koymaktadır. CTV segmentasyonu ile en düşük sonuç elde edildi. LİRK'de KRT ile tam cevap öngörü değerlendirmesinde mezorektum ve pelvik nodal bölgelerin segmentasyon alanına dahil edildiği daha çok çalışmaya ihtiyaç duyulmaktadır.

Abstract:
Objective 

Treatment of locally advanced rectal cancer (LARC) is 'total neoadjuvant therapy', which is a combination of neoadjuvant chemoradiotherapy (CRT) / radiotherapy (RT) and consolidation / induction chemoterapy, followed by a 'Watch and Wait' organ-preserving approach for patients with clinical complete response (cTc) or total mesorectal excision. Radiomics is a method that aims to provide more information from medial imaging through reflections of pathophysiology and tumoral heterogeneity and guide individualized treatment approaches in LARC. Up to date, radiomics studies examining pathological complete response (pCr) prediction in LARC are mostly focused on segmentation of the tumor region from preCRT MR. In 2020, segmentation of the tumor tissue and surrounding mesorectum was compared for the first time. The pelvic extramesorectal region included in RT clinical target volume (CTV), where nodal metastases are observed occasionally, may be containing information that will affect the prediction of complete response. Regarding the issue, we aimed to compare predictive rates of radiomics analysis with features extracted from tumor region, tumor and the surrounding mesorectal region and CTV segmentations. 

Patients and Methods 

Ninety-three LARC patients who underwent CRT in our institution between 2012 - 2019 were retrospectively scanned. The patients were divided into complete response and non-complete response groups. Tumor region, tumor and mesorectum and CTV areas were segmented on T2 preCRT MR images. Extracted features were compared for the best area under the curve (AUC) of complete response (CR) prediction with 15 machine learning models.

Results 

CR was observed in 25 patients (26.8%), of whom 13 had pCr and 12 had cCr. For tumor region, tumor and mesorectum and CTV segmentations, AUC were 0.8442, 0.8069, 0.7719 in the training set and 0.8458, 0.8254 and 0.7211 in the test set respectively; sensitivity and specifity for the test set were 76.19%, 90.48%, 76.19% and 71.43%, 66.67% and 61.8% respectively. 

Conclusions 

Although the highest AUC result was obtained from tumor region segmentation, the highest efficiency and sensitivity were detected with tumor and mesorectum segmentation and this indicates that the mesorectum contain important information for prediction of complete response. The lowest result was obtained with CTV segmentation. More studies with mesorectum and pelvic nodal regions included in the segmentation are needed when examining preCRT MR based radiomics analysis for prediction of complete response in LARC.