Diffüz büyük B hücreli lenfoma hastalarında radyomiks analizi ile tedavi sonu yanıtları öngörülebilir mi?
Radiomics in patients with diffuse large B-cell lymphoma can end of treatment responses be predicted by analysis?
Yazar: HAZAL AVCI
Danışman: PROF. DR. ÖZGÜR MEHTAP
Kocaeli Üniversitesi / Tıp Fakültesi / İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Hematoloji = Hematology

Özet:
Giriş: DBBHL hastalarının prognostik belirteçlerden IPI halen kullanılan en önemli parametredir. Bu hastaların prognozunu belirlemede tedavi sonundaki yanıtlar önemli rol oynamaktadır ancak tedavi sonu yanıtlarını ön gördüren yöntem mevcut değildir.
Amaç: Diffüz büyük B hücreli lenfoma tanısı alan ve BT görüntülemesi yapılan hastalarda retrospektif olarak radyomiks analizi ile hastaların tedavi sonu yanıtlarının tahmin edilebilmesi amaçlanmıştır.
Gereç ve Yöntem: Çalışmaya biyopsi sonrası diffüz büyük B Hücreli lenfoma tanısı alan ve BT görüntülemesi yapılan 108 olgu dahil edildi. Retrospektif olarak, BT görüntülemedeki en lenfadenopatileri içeren en büyük kesit alanı tümör segmentasyonu görüntülerden 108 tane radyomiks verisi elde edildi. Lasso regresyon ile seçilen radyomiks öznitelikler, makine öğrenmesi modelleri uygulanarak hastaların tedavi sonu yanıt oranlarını tahmin etmedeki etkinlikleri kıyaslandı.
Bulgular: 108 öznitelik kullanılan radyomiks modelinde Passive Aggressive yöntem ile  0.67 AUC oranında doğru tahmin yaptığı görüldü. LASSO regresyonu özellik seçimi ile 3 parametre (Elongation, DependenceVariance ve Busyness) kullanıldı ve Passive Aggressive ile oluşturulan modelde de AUC değerinin (modelin ayrımcılık yeteneği) 0.76' ya yükseldiği görüldü.
Sonuç: Tedavi öncesi BT görüntüleri kullanılarak yapılan radyomiks analizinin tedavi sonu yanıtların tahmin edilebileceğini kanıtlar niteliktedir.
Anahtar Kelimeler: Diffüz büyük B hücreli lenfoma, bilgisayarlı tomografi, radyomiks

Abstract:
Introduction: IPI is still the most important prognostic marker for patients with DLBCL. End-of-treatment responses play an important role in determining the prognosis of these patients, but there is no method that predicts end-of-treatment responses.
Objective: We aimed to retrospectively predict the end-of-treatment responses of patients with diffuse large B-cell lymphoma who underwent CT imaging using radiomics analysis.
Materials and Methods: The study included 108 patients who were diagnosed with diffuse large B-cell lymphoma after biopsy and underwent CT imaging. Retrospectively, 108 radiomics data were obtained from the largest cross-sectional area tumor segmentation images including the largest lymphadenopathies on CT imaging. Machine learning models were applied to the radiomix features selected by Lasso regression to compare their effectiveness in predicting patients response rates at the end of treatment.
Results: In the radiomics model using 108 features, the Passive Aggressive method predicted correctly with an AUC of 0.67. With LASSO regression feature selection, 3 parameters (Elongation, DependenceVariance and Busyness) were used and the AUC (discrimination ability of the model) value increased to 0.76 in the model created with Passive Aggressive.
Conclusion: Radiomics analysis using pretreatment CT images proves that post-treatment responses can be predicted. 
Key Words: Diffuse Large B Cell Lymphoma, computed tomography, radiomics