Senologiekongress: Mammakarzinom – Mit MRT und Radiomics die Überlebenswahrscheinlichkeit einschätzen

Senologiekongress: Mammakarzinom – Mit MRT und Radiomics die Überlebenswahrscheinlichkeit einschätzen

Das automatische Klassifizieren von MRT-Phänotypen primärer Mammakarzinome mittels Radiomics verbessert die Vorhersage des Überlebens.

  • Präsentationstag:
    28.06.2019 0 Kommentare
  • Autor:
    mh/ktg
  • Sprecher:
    Matthias Dietzel et al., Uniklinik Erlangen
  • Quelle:
    Deutscher Senologiekongress 2019 (Poster 040)

Verfahren unter dem Etikett 'Radiomics' ziehen aus Bilddaten quantitative Informationen, um sie dann im Zusammenhang mit klinischen, molekularen und genetischen Daten zu betrachten. Zielsetzung von Radiomics: klinische Endpunkte präziser zu definieren als es eine individuelle Analyse von Bilddaten kann.

Die automatische Radiomics-basierte MRT-Phänotypisierung (ARM) erlaubt es, Mammakarzinom-Gewebe schnell, semi-quantitativ und volumetrisch zu charakterisieren. Das Verfahren lässt sich mit einer herkömmlichen Staging-MRT kombinieren, ohne dass dafür zusätzliche Untersuchungszeit nötig wird.

Kann die ARM auch die Vorhersage der Überlebenswahrscheinlichkeit von Patienten mit primärem Mammakarzinom vorhersagen? Das haben Matthias Dietzel, Uniklinik Erlangen, und KollegInnen untersucht.

Methode – Erkrankungsspezifische Mortalität als Endpunkt

In die Studie eingeschlossen wurden 314 aufeinander folgende Patientinnen mit primärem, invasivem Mammakarzinom. Alle Patientinnen unterzogen sich einer Standard-MRT zu Stagingzwecken, bevor eine Entscheidung über die weitere Therapie fiel. Diagnostik, Therapie und Nachsorge erfolgten an einem universitären Brustzentrum.

Die erkrankungsspezifische Überlebensrate der untersuchten Kollektivs betrug 279/314, die erkrankungsspezifische Mortalität 35/314. Die mittlere Überlebensdauer lag bei 84,5 Monaten.

Als Referenzmethode zur Vorhersage des Überlebens der Brustkrebserkrankten setzten Dietzel et al. den Nottingham Prognostic Index (NPI): Der NPI klassifiziert invasive Mammakarzinome anhand von Tumorgröße, Grading und Nodalstatus.

ARM wurde mit einer handelsüblichen Software mit FDA-Clearance aufgesetzt.

Als primären Endpunkt definierten Dietzel et al. die erkrankungsspezifische Mortalität. Das Vorhersagepotenzial der Kombination aus ARM und NPI analysierten sie als NPI+.

Ergebnisse

Die Vorhersage der erkrankungsspezifischen Mortalität mittels NPI wurde durch Hinzunahme von ARM signifikant verbessert: Lag die prognostische Genauigkeit von NPI bei 75,3% (C-Statistik nach Harrell), so betrug sie für NPI+ 81,0%.

NPI+ identifizierte zuverlässiger als nur NPI die Patientinnen mit ungünstigem Outcome (Hazard Ration 3,14).

Fazit

Die automatische Radiomics-basierte MRT-Phänotypisierung verbesserte die Vorhersage des Überlebens bei Patientinnen mit primärem Mammakarzinom. Weitere Studien sollten untersuchen, ob ARM als potenzieller Gatekeeper für das Management von Brustkrebspatientinnen geeignet ist. So könnte ARM dazu beitragen jene Patientinnen zu bestimmen, bei denen eine weiterführende Diagnostik – etwa mittels Genexpressionsprofil – sinnvoll wäre, um über den Einsatz aggressiverer Therapien zu entscheiden.

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