Neoadjuvan kemoterapi almış meme kanserli hastalarda tedavi yanıtının tanı anındaki görüntüleme ve patoloji parametreleri ile tahmini
Predicting treatment response to neoadjuvant chemotherapy in women with breast cancer at initial evaluation using imaging and pathological parameters
Yazar: ZÜLAL BAHAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR BUĞDAYCI
Marmara Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2021
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Doku analizi = Texture analysis ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Meme hastalıkları = Breast diseases ; Meme neoplazmları = Breast neoplasms ; Neoadjuvan tedavi = Neoadjuvant therapy ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Tedavi = Treatment ; İlaç tedavisi = Drug therapy

Özet:
Amaç: Çalışmamızın amacı NAKT almış olan meme kanserli hastalarda tedavi öncesi yapılmış olan meme MRG ve PET/ BT incelemeleri ile tanı anındaki klinik ve patoloji verilerinin birlikte değerlendirilmesi ve cerrahi sonrası patolojik tam yanıt varlığının tahmin edilip edilemeyeceğinin değerlendirilmesidir.
Yöntem: Çalışmamıza kalın iğne biyopsi sonrası meme kanseri tanısı konulan 131 lezyona sahip, NAKT sonrası opere edilmiş olan 129 hasta dahil edildi. Hastaların tedavi yanıtı ameliyat sonrası patoloji spesimenlerine göre üç grupta değerlendirildi. Hastaların tedavi öncesi meme MRG incelemeleri BI-RADS kriterlerine göre değerlendirildi. Lezyonların ADC değerleri ölçüldü. PET/ BT incelemeleri üzerinden sarkopeni ölçümleri yapıldı ve raporlarından SUVmax değerleri kaydedildi. Meme MRG incelemelerinden lezyonlara ait doku analizi değerlendirmeleri yapıldı. 
Bulgular: Çalışmaya dahil edilen 131 lezyondan 38'i (%29) tedaviye yanıt vermeyen, 53'ü (%40,5) tedaviye parsiyel yanıt veren, 40'ı (%30,5) ise tedaviye tam yanıt veren gruptaydı. Üçlü negatif meme kanserli hastalarda pTY gelişme olasılığının diğer moleküler gruplara göre istatistiksel anlamlı olarak daha fazla olduğu görülmüştür (p=0,021). KOK paterni (p=0,03), kitle içerisinde nekroz varlığı (p=0,003), lezyon boyutu (p=0,033) ve lezyon hacmi (p=0,028) ile NAKT yanıtı arasında istatistiksel anlamlı ilişki bulunmuştur. Tüm değişkenler bir arada değerlendirilerek tedavi yanıtını tahmin etmeye yönelik istatistiksel bir model oluşturulduğunda modelde yer alan değişkenler sadece doku analizi özellikleri olmuştur.
Sonuç: Meme kanserli hastalarda tedavi öncesi meme MRG ve PET/ BT incelemeleri ile tanı anındaki klinik ve patoloji verileri birlikte değerlendirildiğinde NAKT yanıtını tahmin etme başarısı en yüksek olan doku analizi özellikleridir.

Anahtar Kelimeler: Meme kanseri, NAKT, tedavi yanıtı, doku analizi, meme MRG

Abstract:
Objective: The aim of our study was to predict the pathological complete response to NACT based on baseline breast MRI and PET/ CT images together with the clinical and pathological data at the time of the diagnosis in patients with breast cancer. 
Method: Our study included 129 patients with 131 lesions who were diagnosed with breast cancer after trucut biopsy and were operated after NACT. Treatment response was evaluated in three groups based on the postoperative pathology specimens. Patients' pre-treatment breast MRI examinations were evaluated based on BI-RADS criteria. Additionally, ADC levels of the lesions were measured. Sarcopenia measurements were conducted on PET/ CT images and SUVmax values were recorded from the reports. Texture analysis of lesions were performed from the breast MRI examinations.
Results: Among 131 lesions included in the study, 38 of them (%29) were in no response group, 53 of them (%40,5) were in partial response group, and 40 of them (%30,5) were in complete response group. It was demonstrated that the probability of developing pCR in patients with triple negative breast cancer was significantly higher than in other molecular groups statistically (p=0,021). A significant relationship was found between non mass enhancement pattern (p=0,03), presence of necrosis in the mass (p=0,003), size of the lesion (p=0,033), the volume of the lesion (p=0,028) and NACT response. A statistical model was generated to predict treatment response by evaluating all variables and it was found that the only variables in the model were tissue analysis features.
Conclusion: When pretreatment breast MRI, PET/ CT examinations and clinical and pathological data at the time of the diagnosis are evaluated together, tissue analysis features were found to have the highest success predicting NACT response in patients with breast cancer.

Key Words: Breast cancer, NACT, treatment response, tissue analysis, breast MRI