CT画像の特徴で化学放射線療法の病理学的奏効を予測

論文No216３

Predicting pathologic response to neoadjuvant chemoradiation in resectable stage III non-small cell lung cancer patients using computed tomography radiomic features
Mohammadhadi Khorrami, Prantesh Jain, Kaustav Bera, Mehdi Alilou, Rajat Thawani, Pradnya Patil, Usman Ahmad, Sudish Murthy, Kevin Stephans, Pingfu Fu, Vamsidhar Velcheti, Anant Madabhushi
LUNG CANCER, September 2019Volume 135, Pages 1–9.

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＜目的＞

ステージIIIAのNSCLC患者の手術前に化学放射線療法を行うことは議論があり、手術のベネフィットは限られている。

このやり方に適した患者の臨床的なバイオマーカーは現在検証されたものはない。

この研究で我々はCTで腫瘍内、腫瘍周辺の特徴、結節の形状を評価し、

病理学的奏効割合(MPR)を予測できるかを検討した。

MPRは外科手術の時点で残存して生存している腫瘍の割合が10%以下と定義した。

＜方法＞

90名のステージIIIのNSCLC患者で手術前に化学放射線療法を行った患者が選択された。

ランダムに２つのセットにわりつけられた。

１つは訓練用、もう１つは独立したテスト用である。

放射線的特徴、形状は腫瘍内、および腫瘍のすぐ外側の実質領域で評価した。

単変量回帰分析を行い、画像と臨床病理の関連を検討した。

その後、多変量ロジスティック回帰分析(MLR)を行い、画像解析がMPRを予測できるかを検討した。

放射線サインのリスクスコアを多変量Cox回帰モデルで生成し、放射線サインがOSやDFSに関連するかを評価した。

＜結果＞

13この安定して予測できる腫瘍内、腫瘍周囲の放射線的特徴がみつかり、MPRを予測できると判明した。

多変量ロジスティック回帰分析でAUCは訓練セットで0.90 ± 0.025、テストセットでAUC = 0.86であった。

放射線サインのリスクスコアはテストセットで有意にOS(HR = 11.18, 95% CI = 3.17, 44.1; p-value = 0.008)、

DFS(HR = 2.78, 95% CI = 1.11, 4.12; p-value = 0.0042) に相関していた。

＜感想＞

CT画像での腫瘍内、腫瘍周囲の構造の特徴をスコア化すると、

化学放射線療法による病理学的奏効割合を予測できるようです。

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Objective
The use of a neoadjuvant chemoradiation followed by surgery in patients with stage IIIA NSCLC is controversial and the benefit of surgery is limited. There are currently no clinically validated biomarkers to select patients for such an approach. In this study we evaluate computed tomography (CT) derived intratumoral and peritumoral texture and nodule shape features in their ability to predict major pathological response (MPR). MPR being defined as ≤10% of residual viable tumor, assessed at the time of surgery.

Material and methods
Ninety patients with stage III NSCLC treated with chemoradiation prior to surgical resection were selected. The patients were divided randomly into two equal sets, one for training and one for independent testing. The radiomic texture and shape features were extracted from within the nodule (intra) and from the parenchymal regions immediately surrounding the nodule (peritumoral). A univariate regression analysis was performed on the image and clinicopathologic variables and then included into a multivariable logistic regression (MLR) for binary outcome prediction of MPR. The radiomic signature risk-score was generated by using a multivariate Cox regression model and association of the signature with OS and DFS was also evaluated.

Results
Thirteen stable and predictive intratumoral and peritumoral radiomic texture features were found to be predictive of MPR. The MLR classifier yielded an AUC of 0.90 ± 0.025 within the training set and a corresponding AUC = 0.86 in prediction of MPR within the test set. The radiomic signature was also significantly associated with OS (HR = 11.18, 95% CI = 3.17, 44.1; p-value = 0.008) and DFS (HR = 2.78, 95% CI = 1.11, 4.12; p-value = 0.0042) in the testing set.

Conclusion
Texture features extracted within and around the lung tumor on CT images appears to be associated with the likelihood of MPR, OS and DFS to chemoradiation.