Meme kanseri hastalarında dozyomik ve radyomik özellikler üzerinden kanser tedavisine bağlı kardiyak olayların erken tahmini için makine öğrenimi modeli oluşturulması
Machine learning model development for early prediction of treatment-related cardiac events in breast cancer patients with dosiomic and radiomic features
Yazar: ŞEFİKA DİNÇER
Danışman: PROF. DR. MÜGE AKMANSU
Gazi Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyasyon Biyolojisi Anabilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2024
Konu: Radyasyon Onkolojisi = Radiation Oncology

Özet:
Son dekatta genom haritaları ve biyobelirteç keşifleri ile kişiselleştirilmiş tıp bilimsel araştırmaların esas konusu olmaya başlamıştır. Bu çalışma, meme kanseri tedavisi ilişkili kardiyak olayları gelişmeden tahminlemeyi amaçlamaktadır. Bu tahminler, kalp spesifik troponin-T gibi kardiyak biyobelirteçlerin yanı sıra kalp segmente radyolojik görüntüler ve radyoterapi doz dağılım verilerinden yüksek istatistiksel işlemlerle elde edilen radyomik ve dozyomik biyobelirteçleri kullanılarak yapıldı. Çalışmada toplam 42 hastanın klinik, radyolojik, dozimetrik ve doz dağılım verileri yer aldı. Kalp spesifik troponin-T sınır değeri 14 ng/L olarak tespit edildi ve hastalar kardiyak olay var ve yok olarak iki gruba klasifiye edildi. Bu sınır değer üstünde kalanlar kanser tedavisi ilişkili kardiyak olayla ilişkilendirildi. Radyolojik görüntüler ve doz dağılımı dosyaları yüksek istatistiksel işleme sokularak radyomik ve dozyomik veriler elde edildi. Test verileri bir gömülü metot olan gradyan artırılmış klasifikasyon algoritmasına sokuldu. Model genellenebilirliği için 5 katmanlı çapraz doğrulama ve model rasgeleliğinin değerlendirilmesi için parametrik olmayan permütasyon testi yapıldı. Performans değerlendirilmesi için eğri altında kalan alan (AUC) yöntemi kullanıldı. Farklı özellik grupları ile (klinik, dozyomik, radyomik, dozimetrik) toplam oluşturuldu. Klinik+dozimetrik 6 farklı model ve klinik+dozyomik+radyomik parametrelerle oluşturulan tesadüfi model sonuçları anlamlı permütasyon(p<0,05) değeri ile başarıları olmayan modellerdi. En yüksek tahmin klinik+dozyomik+radyomik parametreleri ile elde edildi (AUC=0,96). Bu değer klinik+dozimetrik model için çok daha düşük düzeyde kaldı (AUC= 0,67). Bu çalışma, meme kanseri hastalarında tedaviyle ilişkili kardiyak olayların öngörülmesinde, geleneksel klinik ve dozimetrik parametrelerden ziyade görüntüleme biyobelirteçlerinin belirgin bir şekilde daha başarılı bir tahmin gerçekleştirdiğini göstermektedir. Bu durum, henüz klinik uygulamaya geçememiş ve karmaşık istatistiksel işlemlere ihtiyaç duyan görüntüleme biyobelirteçlerinin kişiselleştirilmiş tıp uygulamalarına dahil edilmesi gerektiğini gösterebilir.

Abstract:
Personalized medicine has been a critical focus of scientific research in the past decade, with a particular emphasis on genomic mappings and biomarker discoveries. This study is a prime example of predicting cardiac side effects associated with breast cancer treatment. The predictions are made using cardiac biomarkers such as cardiac-specific troponin-T and imaging biomarkers derived from radiological images and dose distribution data. These biomarkers are used for model that can predict the potential development of breast cancer treatment related cardiac side effects. In this study of 42 patients, we set a threshold value of >14 ng/L for cardiac-specific troponin-T and dividing into two groups the data. Those above the threshold value were considered to have cancer treatment-related cardiac events.Radiological images and dose distribution files were processed using high statistical procedures to obtain radiomic and dosimetric features. A hybrid method, recursive feature elimination, was used to select significant features for prediction. The model was then constructed and tested using an embedded gradient-boosted classification algorithm. A 5-fold cross-validation and nonparametric permutation test were conducted to assess the model's generalizability and randomness. The area under the curve (AUC) method was used for model performance evaluation. Six different models were created with varying groups of features (clinical, dosimetric, radiomic and dosiomic). Among these, clinical + dosiomic + radiomic model and clinical + dosimetric model yielded results with cross-validation and significant permutation (p<0.05). The highest predictive value was clinical + dosiomic + radiomic model (AUC=0.96). This value remained considerably low for the clinical + dosimetric model (AUC=0.67). Notably, the model constructed with imaging biomarkers outperformed those based on traditional clinical, radiological, and dosimetric parameters, demonstrating higher accuracy in predicting cardiac events in the test set.