Kolorektal karsinom karaciğer metastazlarındauygulanan mikrodalga ablasyon sonuçlarınıradiomiks ve klinik veriler kullanarak yapayzeka ile ön görmek
Predicting microwave ablation results in colorectal carcinoma liver metastases by artificial intelligence using radiomics and clinical data
Yazar: ARZU SHAHVERANOVA
Danışman: DOÇ. DR. HÜSEYİN TUĞSAN BALLI
Çukurova Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: Ablasyon = Ablation ; Karsinoma = Carcinoma ; Kolorektal neoplazmlar = Colorectal neoplasms ; Manyetik rezonans görüntüleme = Magnetic resonance imaging ; Neoplazm metastazları = Neoplasm metastasis ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Nüks = Recurrence ; Radyomikler = Radiomics

Özet:
Çalışmanın amacı mikrodalga ablasyon (MDA) ile tedavi edilen kolorektal karsinom karaciğer metastazı (KKKM) olan hastalarda manyetik rezonans görüntüleme (MRG) bazlı radyomiks özellikleri, klinik verileri kullanarak makine öğrenimi ile elde edilen modellerle erken lokal tümör yanıtı ve lokal rekürrens (LR) gelişme riskini öngörmeği araştırmaktı. 
Bu tek merkezli retrospektif çalışmaya Mart 2012 ile Mart 2022 tarihleri arasında KKKM tanısı alan ve hastanemizin tümör konseyi kararı ile MDA işlemi uygulan, işlem öncesi ve sonrası 1-3. aylarda optimal MRG'si elde edilen, yeterli klinik ve laboratuvar verileri bulunan 42 hasta (67 tümör) dahil edilmiştir. Ablasyondan önce elde edilmiş MRG T2 yağ baskılı (Faz 4 olarak isimlendirilen) ve erken arteryal faz T1 yağ baskılı sekanslarda (Faz 1 olarak isimlendirilen) manuel segmentasyon yapılarak her tümör için ve her faz için 111 radyomiks özellik çıkarıldı. Genel sağkalımdan (GS) bağımsız lokal tümör rekürrensini tahmin etmek için klinik özellikler kullanılarak klinik model, klinik, laboratuvar veriler ve birbirinden bağımsız Faz 1, Faz 4 radyomiks özelliklerin kombinasyonu yapılarak özellik azaltma ve makine öğrenimi ile 2 kombine model oluşturulmuştu. Bu modellerin MDA tedavisinden sonra erken lokal tümör yanıtı değerlendirmede, LR'si öngörmedeki duyarlılık ve seçiciliği araştırıldı.
Toplam 42 hastada (67 tümörde) 1.ay kontrol MRG'de tam yanıt saptanmış olup, 3.ay kontrol MRG'DE 7 hasta (%16,6), 11 tümörde (%16,4) LR gelişti. Klinik modelde ekstrahepatik metastaz varlığı LR olasılığı ile yüksek ilişkili bulunmuştur. (p<0.001)  LR olan ve olmayan hasta gruplarında tümör büyüklüğü >3cm olma oranı açısından istatistiksel olarak anlamlı fark bulunamamıştır(p=0.051). Ablasyondan önce ölçülen karbonhidrat antijeni 19-9 (Ca 19-9) ve karsinoembriyonik antijen (CEA) gibi tümör belirteçlerinin medyanı LR olan grupta LR olmayan gruba göre daha yüksek bulunmasına rağmen (p= 0.010 ve p=0.020)), ablasyondan önce elde edilen  tümör belirteçleri açısından LR olan ve olmayan gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı fark yoktu (p>0.05). Her iki fazda da LR olan hastalar, LR olmayan hastalardan anlamlı olarak daha yüksek rad skorlara sahiptir (Faz 1 için p=0.001 ve Faz 4 için p<0.001). Araştırmada Faz 4 MRG'den elde edilen radiomiks özellikleri ve klinik verileri kullanarak oluşturulan kombine model 2'nin sınıflama performansı LR'i tahmin etmede en yüksek ayırt edici performansı elde etmiştir (p=0.014); Eğri altında kalan alan (EAKA) değeri 0.981(%95 GA: 0.948-0.99, p<0.001)'dir. Faz 1 MRG bazlı radiomiks özellikleri ve klinik verileri kullanılarak oluşturulan kombine model 1'in (EAKA değeri 0.927(%95 GA: 0.860-0.993, p<0.001)) ve klinik modelin (EAKA değeri 0.887(%95 GA: 0.807-0.967, p<0.001)) LR'i öngörmede benzer performansa sahip olduğu saptanmıştır.  
T2 yağ baskılı ve erken arteryal faz T1 yağ baskılı MRG'den elde edilen radiomiks özellikleri ve klinik, laboratuvar verileri kullanarak elde edilen kombine modeller mikrodalga ablasyon tedavisi yapılan kolorektal karsinom karaciğer metastazı olan hastalarda tümör yanıtı, lokal rekürrens tahmin etmede değerli biyobelirteçlerdir. 
Anahtar kelimeler: Kolorektal Karsinom Karaciğer Metastazı, Lokal Rekürrens, Manyetik Rezonans Görüntüleme, Mikrodalga Ablasyon, Radiomiks

Abstract:
Predicting Microwave Ablation Results in Colorectal Carcinoma Liver Metastases by Artificial Intelligence Using Radiomics and Clinical Data 
Purpose: The aim of our study was to investigate the prediction of early local tumor response and the risk of local recurrence (LR) development in patients with Colorectal Carcinoma Liver Metastasis (CCLM) treated with microwave ablation (MDA) by machine learning models obtained magnetic resonance imaging (MRI) based radiomics features and clinical data. 
Material and Methods: In this single-center retrospective study, 42 patients (67 tumors) who were diagnosed with CCLM between March 2012 and March 2022, underwent MDA procedure with the decision of the tumor council of our hospital, had optimal MRI in the 1st and 3rd months before and after the procedure, and had sufficient clinical and laboratory data were included. A total of 111 radiomics features were extracted for each tumor and for each phase by manual segmentation of MRI T2 fat-suppressed (called Phase 4) and early arterial phase T1 fat-suppressed sequences (called Phase 1) obtained before ablation. A clinical model was constructed using clinical features, 2 combined models were created with feature reduction and machine learning by combining clinical data and independent Phase 1, Phase 4 radiomics features. The sensitivity and selectivity of these models in evaluating early local tumor response and predicting LR after MDA treatment were investigated. 
Findings: Complete response was detected in the 1st month control MRI in 42 patients (67 tumors) in total, and LR developed in 7 patients (16.6%) and 11 tumors (16.4%) in the 3rd  month control MRI. In the clinical model, the presence of extrahepatic metastases was associated with a high probability of LR. (p<0.001) There was no statistically significant difference in the rate of tumor size >3cm in the patient groups with and without LR (p=0.051). Although the median of tumor markers such as carbohydrate antigen 19-9 (Ca 19-9) and carcinoembryonic antigen (CEA) measured before ablation was higher in the LR group than in the non-LR group (p= 0.010 and p=0.020), there was no statistically significant difference between the groups with and without LR in terms of tumor markers obtained before ablation (p>0.05). Patients with LR in both phases had significantly higher rad scores than patients without LR (p=0.001 for Phase 1 and p<0.001 for Phase 4). In the study, the classification performance of the combined model 2, which was created by using radiomics features obtained from Phase 4 MRI and clinical data, achieved the highest discriminative performance in predicting LR (p=0.014). The area under the ROC curve (AUC) value was 0.981(95% CI: 0.948-0.99, p<0.001). It was found that the combined model 1, created using Phase 1 MRI-based radiomics features and clinical data (AUC value 0.927(95%CI: 0.860-0.993, p<0.001)) and the clinical model (AUC value of 0.887 (95% CI: 0.807-0.967, p<0.001)) had similar performance in predicting LR. 
Conclusion: Combined models using clinical, laboratory data and radiomics features obtained from T2 fat-suppressed and early arterial-phase T1 fat-suppressed MRI are valuable biomarkers in predicting tumor response and local recurrence in patients with colorectal carcinoma liver metastases treated with microwave ablation. 
Keywords: Colorectal Carcinoma Liver Metastasis, Local Recurrence, Magnetic Resonance Imaging, Microwave Ablation, Radiomics.