Modèle clinique-radiomique basé sur la tomodensitométrie pour prédire la progression et favoriser l'applicabilité clinique dans le cancer de la tête et du cou localement avancé
Biomarqueurs d'imagerie à partir de tomodensitométries de base pour la stratification du risque de progression du carcinome épidermoïde de la tête et du cou localement avancé (LAHNSCC).
La chimioradiothérapie définitive est actuellement le traitement standard du LAHNSCC. Cependant, les réponses des patients au traitement varient, certains d'entre eux connaissant une progression dans les cinq ans suivant le diagnostic. Par conséquent, il est urgent de mieux stratifier le risque de progression au moment du diagnostic, afin d'aider les cliniciens à prendre des décisions de traitement éclairées. Notre objectif est de utiliser des biomarqueurs d'imagerie dérivés de tomodensitométries de base pour classer les patients en catégories de progression à risque élevé ou faible.
La solution
Dans une étude rétrospective monocentrique, des tomodensitogrammes initiaux et des données cliniques de 171 patients atteints de LAHNSCC traités par chimioradiothérapie définitive ont été collectés. La segmentation tumorale a été effectuée manuellement par des techniciens Quibim à l'aide de la plateforme Quibim sous la supervision d'un radiologue. Des biomarqueurs d'imagerie ont été extraits de chaque lésion et les données ont subi une réduction des caractéristiques. Après une validation croisée en 5 étapes, nous avons testé plusieurs modèles pour leur capacité prédictive de la progression à 5 ans au moment du diagnostic.
Figure 1. Flux de travail Radiomics.
Résultats
Dans notre publication récemment acceptée dans Radiologie européenne, nous démontrons que le modèle de renforcement de gradient extrême (XGBoost) prédit le plus efficacement la progression sur 5 ans, y compris 12 caractéristiques radiomiques et quatre variables cliniques (site tumoral primaire [cavité buccale], TNM [ganglions tumoraux-métastases], âge et tabagisme), atteignant une AUC de 0.74, une sensibilité de 0.53, une spécificité de 0.81 et une précision de 0.66 sur l'ensemble de tests, comme indiqué dans le tableau 1.
Tableau 1. Mesures de performance obtenues dans la prédiction de la progression sur 5 ans en utilisant la stadification TNM8 (C1), TNM8 et les variables cliniquement significatives (C2) et les caractéristiques cliniques et radiomiques (R+C) comme données d'entrée du modèle, sur des sous-ensembles de données d'entraînement, de validation et de test. Les valeurs moyennes et d'écart type sur l'ensemble du processus de validation croisée en 5 étapes ont été calculées pour les valeurs d'entraînement et de validation.
De plus, les résultats obtenus dans l'analyse univariée montrent des différences statistiquement significatives entre les progresseurs et les non-progresseurs dans 5 variables radiomiques. Comme le montre la figure 2, le graphique de la longueur de l'axe majeur a révélé que le plus grand diamètre de la tumeur primaire était plus long chez les progresseurs, tandis que les caractéristiques de second ordre ont révélé une tumeur primaire plus hétérogène dans ce même groupe.
Figure 2. Distributions en boîtes à moustaches des caractéristiques radiomiques montrant des différences statistiquement significatives entre les patients avec progression à 5 ans et les patients sans progression. Forme Aplatissement (valeur p 0.028), Forme Longueur de l'axe majeur (valeur p 0.006), Non-uniformité de la zone de taille GLSZM de second ordre (valeur p 0.020), Emphase sur les petites zones GLSZM de second ordre (valeur p 0.016) et Entropie de dépendance GLDM de second ordre (valeur p 0.037). Abréviations : GLRLM (Gray-Level Run Length Matrix), GLSZM (Gray-Level Size Zone Matrix), GLDM (Gray-Level Dependence Matrix).
En conclusion, un modèle complet pour le LAHNSCC basé sur les caractéristiques de la radiométrie CT et incluant les variables cliniques de routine montre une précision remarquable dans la stratification des groupes à risque, surpassant les modèles cliniques actuels. Cependant, une validation externe prospective est nécessaire pour confirmer ces résultats.
Référence:
Bruixola, G., Dualde-Beltrán, D., Jimenez-Pastor, A., Nogué, A., Bellvís, F., Fuster-Matanzo, A., Alfaro-Cervelló, C., Grimalt, N., Salhab- Ibáñez, N., Escorihuela, V., Iglesias, ME, Maroñas, M., Alberich-Bayarri, Á., Cervantes, A. et Tarazona, N. (sous presse). Modèle radiomique clinique basé sur la tomodensitométrie pour prédire la progression et déterminer l'applicabilité clinique dans le cancer de la tête et du cou localement avancé. Radiologie européenne.
