İnvaziv duktal karsinomların luminal A ve luminal B alt tiplerinin ayrımında kantitatif radyomiks verilerinin katkısı
Dce-mri radiomics analysis in differentiating luminal a and luminal B breast cancer molecular subtypes
Yazar: OĞUZ LAFCI
Danışman: DOÇ. DR. PELİN SEHER ÖZTEKİN
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Ankara Eğitim ve Araştırma Hastanesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2020
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Karsinoma = Carcinoma ; Karsinoma-duktal = Carcinoma-ductal ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Meme neoplazmları = Breast neoplasms ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Radyomikler = Radiomics

Özet:
Giriş ve Amaç: Meme invaziv duktal karsinomunda (İDK) moleküler alt tipler immünohistokimyasal çalışmalarla belirlenmektedir. Radyomiks analizi dijital radyolojik görüntülerden kantitatif özelliklerin elde edilmesidir. Tümör dokusuna ait radyomik özelliklerin tümör karakterizasyonundaki, tedavi cevabının tahminindeki ve prognozun belirlenmesindeki katkısı güncel olarak araştırılmaktadır. Bu retrospektif çalışmada 1.5T dinamik meme manyetik rezonans görüntüleme (MRG) görüntülerinden elde edilen radyomik veriler ile İDK'un Luminal A ve Luminal B moleküler alt tipleri arasındaki ilişki değerlendirilmiştir. Gereç ve Yöntem: Hastanemizde İDK patolojik tanısı alarak moleküler sınıflandırması yapılmış ve tedavi öncesi dinamik meme MR görüntüleri PACS sistemimizde bulunan, Luminal A (ER+ ve/veya PR+, HER2-, Kİ67<20) ve Luminal B (ER+ ve/veya PR+, HER2- ve Ki67≥20 veya HER2+) alt tiplerinden oluşan 73 hasta çalışmaya dahil edildi. T1 ağırlıklı yağ baskılı sagital post kontrast geç faz MRG görüntülerinde gerekli "pre-process" basamakları ve üç boyutlu segmentasyon yapıldıktan sonra toplam 81 tümöral lezyona yönelik:1 conventional, 4 shape, 6 histogram, 7 Gray Level Co-occcurance Matrix (GLCM), 11 Gray Level Run Length Matrix (GLRLM), 3 Neighborhood Gray Level Difference Matrix (NGLDM), 11 Gray Level Zone Length Matrix (GLZLM) sınıfından olmak üzere toplam 43 adet radyomik özellik LIFEX programı kullanılarak elde edildi. İki farklı tümör alt tipi arasında istatistiksel olarak anlamlı fark bulunan radyomik özellikler SPSS programı yardımıyla Mann-Whitney U testi kullanılarak belirlendi, p<0.05 anlamlı kabul edildi. Bulgular: Çalışmada iki farklı tümör moleküler alt tipi arasında Histogram-skewness; Shape-volume, voxel; GLCM-energy, entropy.log2, entropy.log 10; GLRLM-GLNU, RLNU, HGRE; NGLDM-Busyness; GLZLM-SZE, GLNU, HGZE, ZLNU radyomik özelliklerinde istatistiksel olarak anlamlı fark bulundu (p<0.05). Tartışma ve Sonuç: Bu çalışmada, invaziv duktal karsinomun Luminal A ve Luminal B moleküler alt tiplerini birbirinden ayırt edebilecek radyomik özellikler belirlenmiştir. İstatistiksel olarak anlamlı fark bulunan radyomik özellikler arasında görüntü heterojenitesi ile ilişkili olanların Luminal B tümörlerde daha yüksek değerde olduğu ve tanı anında Luminal B tümörlerin daha büyük hacimde olduğu gözlenmiştir. Radyomik özelliklerin Luminal B tümörlerdeki intratümöral heterojeniteyi yansıttığı düşünülmüştür. Non-invaziv bir yöntem olan radyomiks analizi ile Luminal A ve Luminal B tümörlerin karakterizasyonunun yapılabileceği öngörülmüştür. İlerideki çalışmalarda, anlamlı fark bulunan radyomik özellikler ile yapay zeka uygulamaları kullanılarak prediktif model oluşturulması planlanmaktadır.

Abstract:
Aim: Molecular subtypes in invasive ductal carcinoma (IDC) of breast are determined by immunohistochemical studies. Radiomics analysis is the extraction of quantitative features from digital radiological images. The contribution of radiomic features of tumor tissue in tumor characterization, prediction of treatment response and determination of prognosis is currently being investigated. In this retrospective study, the relationship between the Luminal A and Luminal B molecular subtypes of IDC and the radiomic data obtained from 1.5T dynamic breast magnetic resonance imaging (MRI) images were evaluated. Materials and Methods: A total number of 73 patients, whom were diagnosed with histopathologically proven IDC in our hospital and also had pre-treatment dynamic breast MR images recorded in our PACS system were included in this study. Tumors were classified into molecular subtypes: Luminal A (ER+ and/or PR +, HER2 -, Ki-67< 20) and Luminal B (ER+ and/or PR +, HER2 -, Ki-67 ≥20 or HER2+). A total of 81 tumor lesions were evaluated on T1-weighted fat-suppressed sagittal post-contrast late-phase MRI images after the required "pre-process" steps and three-dimensional segmentation were made.  43 radiomic features including: 1 conventional, 4 shape, 6 histogram, 7 Gray Level Co-occcurance Matrix (GLCM), 11 Gray Level Run Length Matrix (GLRLM), 3 Neighborhood Gray Level Difference Matrix (NGLDM), 11 Gray Level Zone Length Matrix (GLZLM) were extracted from the lesions by LIFEX. The radiomic features that had a statistically significant difference between two different tumor subtypes were determined using the Mann-Whitney U test using the SPSS program, p <0.05 was considered significant. Results: A statistically significant difference was found in radiomic properties including Histogram-skewness; Shape-volume, voxel; GLCM-energy, entropy.log2, entropy.log 10; GLRLM-GLNU, RLNU, HGRE; NGLDM-Busyness; GLZLM-SZE, GLNU, HGZE, ZLNU between two different molecular subtype. Discussion and Conclusion: In this study, radiomic properties that may distinguish Luminal A and Luminal B molecular subtypes of invasive ductal carcinoma were determined. Among the radiomic features with statistically significant difference, those associated with image heterogeneity had higher values in Luminal B tumors, and Luminal B tumors were found to have a larger volume at the time of diagnosis. The radiomic features were thought to reflect the intratumoral heterogeneity in Luminal B tumors.It has been predicted that the characterization of Luminal A and Luminal B tumors may be made non-invasively by radiomic analysis. In future studies, it is planned to create a predictive model by using artificial intelligence applications with the radioomic features that differ significantly.