Радиомика «выберет» пациентов, чей рак ответит на химиотерапию

Вскоре можно будет узнать, кто из пациентов с раком легких с большей вероятностью ответить на химиотерапию, – благодаря новому подходу, сочетающему КТ и радиомику.

Исследователи из Кливленда обнаружили, что применение радиомики для анализа КТ изображений позволяет получить точки количественных данных, показывающие характеристики немелкоклеточного рака легкого на поздней стадии внутри опухолей и в областях вокруг них, которые не видны просто на снимках. Этот подход поможет выбрать пациентов, которые будут хорошо отвечать на химиотерапию.

«Стоимость химиотерапии составляет примерно 30 000 долларов США в год на одного пациента, – сказал автор исследования Анант Мадабхуши, профессор биомедицинской инженерии и директор Центра вычислительной визуализации и персонализированной диагностики в университете Case Western Reserve University. – Возможность правильно идентифицировать пациентов, для которых такое лечение не даст эффекта, имеет решающее значение не только для человека с диагностированным раком (так как дает возможность раньше подобрать для него более действенное лечение), но также сэкономит деньги на оказании ненужных медицинских услуг».

Только один из четырех пациентов положительно отвечает на химиотерапию на основе платины – обычное лечение первой линии против немелкоклеточного рака легких. Однако предсказать, кто именно получит наибольшую пользу от лечения, до сих пор было невозможно.

В исследовании были изучены данные 125 пациентов из клиники Кливленда, которые получали химиотерапию платиновым дублетом на основе пеметрекседа; они были разделены на две группы случайным образом. Группа,  данные которой предназначались для машинного обучения, включала 53 пациента с немелкоклеточным раком легких и имела примерно одинаковое количество отвечающих и неотвечающих на химиотерапию больных, тогда как в контрольной выборке было 72 пациента.

Авторы использовали компьютер для анализа КТ снимков рака легких, чтобы идентифицировать уникальные маркеры неоднородности внутри и снаружи опухоли, а затем сравнили их со снимками пациентов, которые отвечали и не отвечали на химиотерапию. Исследование внутри опухоли дало точность 0.68, которая увеличилась до 0.77 в сочетании с анализом маркеров вне ее. Затем результаты были переданы в классификатор машинного обучения, чтобы определить, кто из пациентов будет отвечать на химиотерапию. В дополнение этому, радиомические признаки предсказывали время до прогрессирования болезни и прогнозировали общую выживаемость пациентов.

Однако необходимо проведение дополнительных исследований, говорит Мадабхуши. «Данные, которые мы представили в нашей работе, были получены в одном медицинском учреждении, и, хотя когорта пациентов была разделена на независимые группы для тестирования и машинного обучения, метод еще нуждается в проверке с помощью снимков, полученных из независимого учреждения. Также необходимо провести опрос торакальных онкологов, чтобы понять, насколько точной должна быть эта технология, чтобы быть клинически полезной.  Сейчас ее точность составляет более 77%».

Хотя первопричины выявленных радиомических признаков вокруг опухоли досконально не изучены, исследователи предполагают, что их наличие указывает на повышенное содержание фиброзных веществ в опухолях, отвечающих на химиотерапию. Ученые также считают, что радиомические данные, полученные из КТ снимков, в будущем способны помочь идентифицировать  пациентов с высоким риском появления рецидивов, чтобы особо тщательно наблюдать за ними и проводить контрольные обследования после лечения.

Результаты исследований были опубликованы в журнале Radiology: Artificial Intelligence.

На рисунке: Новый подход, объединяющий радиомику и анализ КТ снимков, поможет определить, какие пациенты с раком легких, вероятнее всего, будут отвечать на химиотерапию

Джон Р. Фишер

Поделиться