Lokal ileri rektum kanserinin neoadjuvan KRT'ye vereceği yanıt yüksek rezolüsyonlu rektum MRG'nin kullanıldığı radyomiks ile öngörülebilir mi?
The role of radiomics using high-resolution rectal MRI in predicting the response to neoadjuvant treatment in local advanced rectal cancer
Yazar: ALİ CANTÜRK
Danışman: PROF. DR. FUNDA BARLIK
Dokuz Eylül Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Manyetik rezonans = Magnetic resonance ; Radyoloji = Radiology ; Rektum = Rectum ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Giriş-Amaç: Rektum kanseri tüm kanserlerin %4,7'si ile toplumda görece sık görülen tümörler arasında yer almakta olup dünya çapında kansere bağlı mortalitenin en önemli nedenlerinden biridir. Rektum kanserinin temel tedavi yöntemi cerrahi rezeksiyondur. Lokal ileri rektum kanserli olgularda ise cerrahi öncesinde neoadjuvan kemoradyoterapi mutlaka tercih edilmelidir. Her rektum kanserinin kemoradyoterapiye vereceği yanıt farklıdır. Tümörlerin çok az bir kısmı tedaviye tam cevap vermekte, önemli bir kısmında evre gerilemekte ve bir kısmı ise tedaviye hiç yanıt vermemektedir. Lokal ileri rektum kanseri olgularında tümörün neoadjuvan tedaviye yanıtını öngörmek şu anki güncel uygulamalar ile mümkün değildir. Radyomiks, lezyonları noninvaziv bir dizi gelişmiş görüntüleme yöntemi kullanarak değerlendirmeyi amaçlayan kantitatif görüntüleme alanıdır. Bizim çalışmamızın amacı tedavi öncesi elde olunan yüksek rezolüsyonlu MRG incelemesinde rektal tümörlere doku analizi yaparak tedaviye iyi ve kötü yanıt verenleri ayırt edebilmek için kullanılabilecek radyomiks parametrelerini belirlemektir.


Gereç ve Yöntem: Çalışmamızda Mayıs 2017- Eylül 2022 tarihleri arasında Dokuz Eylül Üniversitesi Hastanesi'nde neoadjuvan kemoradyoterapi almış lokal ileri rektum kanseri tanılı olgular retrospektif olarak değerlendirilmiştir.  Bu tarihler arasında hastanemizde tedavi alan 198 hastadan çalışmaya dâhil edilme kriterlerini karşılayan 101 hasta incelenmiştir. Yüksek rezolüsyonlu rektum MRG incelemeleri LifeX yazılım programına entegre edilmiş, hem tümöral doku hem de mezorektal yağ dokusu ayrı ayrı boyanarak ekstrakte edilmiş ve radyomiks ölçümleri yapılmıştır. Cerrahi sonrası patolojinin yaptığı modifiye Ryan skorlama sistemine göre tümör hücrelerinin verdiği tedavi yanıtı iyi ve kötü olarak iki gruba ayrıldıktan sonra bu gruplar arasında tanı anındaki MRG incelemesinde elde edilen radyomiks parametreler karşılaştırılmış, veriler istatistiksel olarak analiz edilmiştir.


Bulgular: Çalışmamıza dâhil olan 101 hastanın 34'ü kadın (%33,7), 67'si erkekti (%66,3%). Postop gerçekleştirilen Modifiye Ryan skorlama sistemi ile tedavi yanıtı değerlendirildi. Ryan skoru 0 ve 1 olanlar tedaviye iyi yanıtlı, 2 ve 3 olanlar ise tedaviye kötü yanıtlı olarak sınıflandırıldı. Çalışmamız neoadjuvan tedaviye iyi yanıt veren 36 hasta varken, 65 hasta ise tedaviye kötü yanıt vermiştir. Tanı anında elde olunan ilk MR görüntülerini değerlendirdik. Tümör dokusu ölçüm sonuçlarında; T2AG den yapılan ölçümlerden iki radyomiks parametresinin 'GLCM JointAverage ve GLCM SumAverage'(p<0.05) (EAA: 0.58-0.79), difüzyon ağırlıklı görüntülemeden (DAG) yapılan ölçümlerden dört radyomiks parametresinin ' İntensity Histogram MinimumHistogramGradient, NGTDM Strength, GLSZM LargeZoneEmphasis, GLSZM ZoneSizeVariance'(p<0.05) (EAA: 0.52-0.75), ADC'den yapılan ölçümlerden ise bir radyomiks parametresinin 'İntensity Histogram25thPercentile'(p<0.05) (EAA: 0.51-0.62) tedaviye yanıtı iyi ve kötü olan hastalar arasında anlamlı istatistiksel farklılık gösterdiği saptanmıştır. Mezorektal yağ dokusu T2AG'den değerlendirilmiş olup 23 radyomiks parametresi anlamlı çıkmıştır. Bunlardan 4 tanesi birinci derece görüntü istatistiği (dansite histogram parametresi) (p<0.05) (EAA: 0.61-0.82), 12 tanesi morfoloji parametresi(p<0.05) (EAA: 0.59-0.81), 2 tanesi ikinci derece görüntü istatistiği (GLCM) (p<0.05) (EAA: 0.50-0.75), 5 tanesi ise daha yüksek dereceli görüntü istatistiği (GLRLM, NGLDM) (p<0.05) (EAA: 0.62-0.82) parametesiydi. T2AG den elde edilen tümör dokusu ve mezorektal yağ dokusu radyomiks sonuçlarıyla lojistik regresyon analizi aracılığıyla modeller oluşturduk. Performansı en yüksek olan modelimizin EAA ı: 0.812 (%95 GA:0.75-0.89), spesifite 0.72,sensitivite 0.75, PPD 0.82, NPD ise 0.61 olarak bulundu.
Ayrıca çalışmamızda mezorektal yağ dokusundan elde edilen 26 radyomiks parametresinin evre ≤ T3b olan hastalar ile evre ≥T3c olan hastaların ayrılmasında istatistiksel olarak anlamlı farklılık gösterdiği bulundu (p<0.05) (EAA: 0.59-0.80).

Sonuç: Lokal ileri rektum kanserli hastaların neoadjuvan tedaviye verecekleri yanıtın tahmin edebilmesinde bazı radyomiks özelliklerin destekleyici olarak kullanılabileceği düşünülmektedir. Tümör dokusunun yanında mezorektal yağ dokusunda da çok önemli prognostik bilgiler bulunduğu, ayrıca tümör evresi ilerledikçe mezorektumda da göz ile görülmeyen değişikliklerin olduğu kantitatif olarak gösterilmiştir. Biz çalışmamız ile özellikle mezorektal yağ dokusunda hücresel düzeydeki değişikliklerin radyomiks ölçümler ile kantitatif değerlendirilmesinin, hastanın neoadjuvan tedaviye vereceği yanıtın öngörülmesinde çok önemli katkılar sağlayabileceğini gösterdik.

Abstract:
Introduction-Aim: Rectal cancer constitutes approximately 4.7% of all cancers and stands among the relatively common tumors in the population, representing a significant cause of cancer-related mortality globally. Surgical resection is the primary treatment method for rectal cancer. However, in cases of locally advanced rectal cancer, neoadjuvant chemoradiotherapy is a crucial preference before surgery. The response to chemoradiotherapy varies among patients. Only a small fraction of tumors exhibit a complete response, a substantial portion show significant stage regression, while some show no response at all. Currently, predicting the response of local advanced rectal cancer tumors to neoadjuvant treatment is not possible with conventional methods. Radiomics is a quantitative imaging field aiming to evaluate lesions using a non-invasive array of advanced imaging techniques. The goal of our study is to identify radiomic parameters that can be utilized to differentiate between tumors that respond well and poorly to treatment by conducting tissue analysis on pre-treatment high-resolution MRI examinations of rectal tumors.

Materials and Methods: In our study, locally advanced rectal cancer patients who underwent neoadjuvant chemoradiotherapy at Dokuz Eylül University Hospital between May 2017 and September 2022 were retrospectively assessed. Out of the 198 patients treated during this period at our hospital, 101 patients meeting the inclusion criteria were included in the study. MR imagining were integrated into the LifeX software program, and both tumoral tissue and mesorectal fat tissue were individually delineated and subjected to radiomic measurements.
Following surgical procedures, the treatment response of tumor cells was categorized into two groups, either favorable or poor, based on the modified Ryan scoring system applied to postoperative pathology. Subsequently, radiomic parameters obtained from the MRI examination at the time of diagnosis were compared between these groups, and the data were subjected to statistical analysis.
	
Results: In our study, 101 participants were included, with 34 being female (33.7%) and 67 male (66.3%). Treatment responses were evaluated postoperatively using the Modified Ryan scoring system. Patients with Ryan scores of 0 and 1 were classified as having a favorable response to treatment, while those with scores of 2 and 3 were considered to have a poor response. Of the included patients, 36 responded well to neoadjuvant treatment, while 65 exhibited a poor response.
Analysis was performed on the initial MR images obtained at the time of diagnosis. Regarding tumor tissue measurements, two radiomic parameters from T2-weighted imaging, namely 'GLCM JointAverage and GLCM SumAverage' (p < 0.05) (AUC: 0.58-0.79), four parameters from diffusion-weighted imaging (DWI), 'Intensity Histogram MinimumHistogramGradient, NGTDM Strength, GLSZM LargeZoneEmphasis, GLSZM ZoneSizeVariance' (p < 0.05) (AUC: 0.52-0.75), and one parameter from ADC, 'Intensity Histogram25thPercentile' (p < 0.05) (AUC: 0.51-0.62), demonstrated significant statistical differences between patients with good and poor treatment responses. Mezorectal fat tissue, evaluated using T2-weighted imaging, yielded 23 significant radiomic parameters. Among these, four were first-order image statistics (density histogram parameter) (p < 0.05) (AUC: 0.61-0.82), twelve were morphology parameters (p < 0.05) (AUC: 0.59-0.81), two were second-order image statistics (GLCM) (p < 0.05) (AUC: 0.50-0.75), and five were higher-order image statistics (GLRLM, NGLDM) (p < 0.05) (AUC: 0.62-0.82).
Logistic regression models were constructed using radiomic results from both tumor tissue and mezorectal fat tissue obtained from T2-weighted imaging. The highest-performing model demonstrated an AUC of 0.812 (95% CI: 0.75-0.89), with a specificity of 0.72, sensitivity of 0.75, positive predictive value (PPV) of 0.82, and negative predictive value (NPV) of 0.61.
Furthermore, our study revealed that 26 radiomic parameters from mezorectal fat tissue exhibited statistically significant differences in distinguishing between patients with stage ≤ T3b and those with stage ≥T3c (p < 0.05) (AUC: 0.59-0.80).

Conclusion: It is believed that certain radiomic features can be used as supportive indicators in predicting the response of patients with locally advanced rectal cancer to neoadjuvant treatment. Beyond the tumor tissue, the mezorectal fat tissue was identified as a reservoir of crucial prognostic information. Furthermore, quantitative evidence has illustrated that as the tumor stage advances, subtle yet significant changes occur in the mesorectum. Our findings highlight the importance of quantitatively assessing cellular-level changes in mezorectal fat tissue through radiomic measurements, showcasing their substantial contribution to predicting a patient's response to neoadjuvant treatment.