Multiparametrik prostat manyetik rezonans görüntülemenin uzun dönem takip sonuçları ve negatif prediktif değerinin belirlenmesi
Negative predictive value of multiparametric prostate magnetic resonance imaging and outcomes of long-term follow-up
Yazar: ÖMER ÖNDER
Danışman: PROF. DR. DENİZ AKATA
Hacettepe Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Patoloji = Pathology ; Prostat hastalıkları = Prostatic diseases ; Prostat neoplazmları = Prostatic neoplasms

Özet:
Multiparametrik prostat MRG (mp-MRG), prostat tümörlerinin erken tanısında, tedavi öncesi evrelemede ve tedaviye yanıt takibinde sıklıkla kullanılan etkin bir görüntüleme yöntemidir. Bu çalışmadaki amaçlarımız, PI-RADS v2 üzerinden mp-MRG'nin tanısal performansını incelemek, farklı klinik alt gruplarda tetkiğin negatif prediktif değerini (NPD) hesaplamak, çeşitli modellerle mevcut tanısal performansı geliştirmeye çalışmak, PI-RADS v2'nin prognostik önemini ortaya koymak, düşük PI-RADS skor grubundaki (PI-RADS≤3) hastaların "uzun dönem takip sonuçlarını" değerlendirmek ve bulgularımızla hasta yönetimine katkı sağlamaktır. Çalışmamızda Hacettepe Üniversitesi Radyoloji Anabilim Dalı'nda prostat kanseri (PKa) şüphesiyle mp-MRG incelemesi yapılan 2456 erişkin hastanın klinik, biyokimyasal, radyolojik ve histopatolojik verileri retrospektif olarak toplanmış ve genel veri seti oluşturulmuştur. Çalışmanın ilk kısmında genel veri setinden histopatolojik incelemesi olan vakalar (810 hasta ve 826 biyopsi) filtrelenerek mp-MRG'nin ve PI-RADS v2'nin tanısal ve prognostik performansı değerlendirilmiş, alt grup analizleri yapılmış ve makine öğrenmesinin tanısal performansa katkısı incelenmiştir. İkinci kısımda ise, genel veri setinden ilk PI-RADS skoru≤3 olan ve yeterli klinik izlemi bulunan hastalar (PI-RADS 1-2 grubunda 385 hasta, PI-RADS 3 grubunda 478 hasta) seçilmiş, kanser tanısız izlem süreleri ve olasılıkları hesaplanmıştır. Çalışmamıza göre, histopatolojik inceleme sonucu ISUP≥2 olan vakalar klinik anlamlı prostat kanseri (ka-PKa) kabul edildiğinde ve PI-RADS v2 üzerinden değerlendirme yapıldığında, mp-MRG'nin NPD'si %92,8-95,5 aralığındayken, pozitif prediktif değeri (PPD) %33,2-44,8 arasında değişmektedir. Mp-MRG yüksek duyarlılığa (%90,8-98,4) sahiptir ama özgüllüğü (%14,6-51,6) düşüktür. PI-RADS 1-2, PI-RADS 3, PI-RADS 4 ve PI-RADS 5 vakalarda ka-PKa tespit oranları sırasıyla %4,6, %8,1, %36,4 ve %60,6'dır. PI-RADS skorları yükseldikçe kötü prognozlu kanser olasılığı da artmaktadır. PI-RADS 1-2, PI-RADS 3, PI-RADS 4 ve PI-RADS 5 vakalarda kötü prognozlu kanser olasılıkları sırasıyla %6,8, %9,9, %31,5 ve %65,6 olarak bulunmuştur. PI-RADS 3 vakalarda, "mp-MRG öncesi negatif biyopsi varlığı" ve "düşük PSA dansitesi (mPSAD<0,15 ng/mL2)" tanısal ve prognostik olarak koruyucu iki temel değişkendir. Alt grup analizlerinde, PI-RADS 3 vakalardaki bu iki alt grupta hem ka-PKa hem de kötü prognozlu PKa olasılığı %5'ten düşüktür ve bu alt gruplar PI-RADS 1-2 grubuyla benzerlik göstermektedir. Makine öğrenmesi algoritmaları ka-PKa olasılığının öngörülmesinde umut vadetmektedir. Çalışmamızda makine öğrenmesi yöntemleriyle oluşturulan hibrit model %88,2 NPD ve %91,1 PPD ile tüm vakaların yaklaşık %90'ını doğru sınıflandırmıştır. PI-RADS 1-2 grubunda 1, 3 ve 5 yıllık ka-PKa tanısız sağkalım olasılıkları sırasıyla %99,1, %96,5 ve %93,8 iken; PI-RADS 3 grubunda 1, 3 ve 5 yıllık ka-PKa tanısız sağkalım olasılıkları sırasıyla %94,9, %90,9 ve %89,1 olarak bulunmuştur.  mPSAD her iki alt grup için de ka-PKa tanısız izlem olasılığına anlamlı etki etmekteyken, ilk mp-MRG öncesi negatif biyopsi varlığının sadece PI-RADS 3 grubunun ka-PKa tanısız izlem olasılığına anlamlı etkisi bulunmuştur. Sonuç olarak, mp-MRG negatif prediktif değeri ve duyarlılığı yüksek bir tetkiktir. Pozitif prediktif değeri ve özgüllüğü ise düşüktür. Makine öğrenmesi ile mp-MRG'nin hali hazırda yüksek olan NPD'si büyük ölçüde korunurken, PPD'si ve özgüllüğü kayda değer şekilde yükseltilebilir. "PI-RADS 1-2 grubunda", "mPSAD<0,15 ng/mL2 olan PI-RADS 3 vakalarda" ve " mp-MRG öncesi negatif biyopsisi olan PI-RADS 3 vakalarda" ka-PKa ve kötü prognozlu PKa olasılıkları düşük olduğu için biyopsi ertelenerek klinik takip yapılabilir. Üstelik klinik takip yapıldığında dahi, bu hasta gruplarında beklenen ka-PKa tanısız izlem olasılığı kayda değer ölçüde yüksektir. Her üç grupta da 3 yıllık ka-PKa tanısız izlem olasılığı %94'ün üstündedir.

Abstract:
Multiparametric prostate MRI (mp-MRI) is an effective imaging modality that is frequently used in the early diagnosis of prostate tumors, pre-treatment staging and post-treatment follow-up. Our aims in this study are to examine the diagnostic performance of mp-MRI by using PI-RADS v2, to calculate the negative predictive value (NPV) in different clinical subgroups, to try to improve the diagnostic performance of mp-MRI with various models, to reveal the prognostic importance of PI-RADS v2, to evaluate "long-term follow-up results" of the patients with initial low PI-RADS scores (PI-RADS≤3) and to contribute to the patient management with our findings. In our study, clinical, biochemical, radiological and histopathological data of 2456 adult patients who underwent mp-MRI in Hacettepe University Department of Radiology due to the suspicion of prostate cancer (PCa) were collected retrospectively and a general data set was created. In the first part of the study, by using histopathologically-proven cases (810 patients and 826 biopsies), the diagnostic and prognostic performance of mp-MRI and PI-RADS v2 were evaluated, subgroup analyzes were performed and the performance metrics of machine learning methods were examined. In the second part, patients who have an initial PI-RADS score of ≤3 and adequate clinical follow-up (385 patients in the PI-RADS 1-2 group, 478 patients in the PI-RADS 3 group) were filtered from the general data set, and cancer-free follow-up probabilities were calculated by performing survival analysis. Considering cases with ISUP≥2 in histopathological examination as clinically significant prostate cancer (cs-PCa) and using PI-RADS v2, the NPV of mp-MRI was between 92.8% and 95.5%, while the positive predictive value (PPV) was about 33.2% to 44.8% in our study. Mp-MRI has high sensitivity (90.8%-98.4%) but low specificity (14.6%-51.6%). In PI-RADS 1-2, PI-RADS 3, PI-RADS 4 and PI-RADS 5 cases, cs-PCa detection rates were 4.6%, 8.1%, 36.4% and 60.6%, respectively. It is also found that the higher PI-RADS scores, the higher the probability of cancer with a poor prognosis. Unfavourable PCa ratios in PI-RADS 1-2, PI-RADS 3, PI-RADS 4 and PI-RADS 5 cases were found to be 6.8%, 9.9%, 31.5% and 65.6%, respectively. In patients with PI-RADS 3 lesions, "presence of previous negative biopsy" and "low PSA density (mPSAD<0.15 ng/mL2)" were found to be two main protective variables, both diagnostically and prognostically. In subgroup analyzes, both the probability of having cs-PCa and the likelihood of unfavourable PCa were less than 5% in these two PI-RADS 3 subgroups, showing similar results to the PI-RADS 1-2 group. Machine learning algorithms showed promising performance in predicting the probability of cs-PCa. The hybrid model created by the combination of several machine learning methods accurately classified approximately 90% of all cases with 88.2% NPV and 91.1% PPV. In the PI-RADS 1-2 group, 1-, 3-, and 5-year cs-PCa diagnosis-free survival probabilities were 99.1%, 96.5%, and 93.8%, respectively. As for the PI-RADS 3 group, 1-, 3-, and 5-year cs-PCa diagnosis-free survival probabilities were found to be 94.9%, 90.9%, and 89.1%, respectively. While mPSAD had a significant effect on cancer-free survival for both subgroups, the presence of previous negative biopsy had an impact on cancer-free survival only in the PI-RADS 3 group. In conclusion, mp-MRI has high NPV and sensitivity. On the other hand, its PPV and specificity are low. Yet, it is possible to improve PPV and specificity remarkably with the help of machine learning, while largely maintaining the already high NPV of mp-MRI. In "PI-RADS 1-2 cases", "PI-RADS 3 cases with mPSAD<0.15 ng/mL2" and "PI-RADS 3 cases with previous negative biopsy", clinical follow-up approach can be preferred over immediate biopsy since probabilities of cs-PCa and unfavourable PCa seem to be low. Moreover, it is useful to keep in mind that cs-Pca diagnosis-free survival will already be high in these groups, even during clinical follow-up. 3-year cancer-free survival probabilities are over 94% in all three groups.