Макроструктурные характеристики опухоли – маркер ответа на неоадъювантную химиотерапию местнораспространенного рака молочной железы

Сегментация изображений, полученных с помощью метода магнитно-резонансной томографии, позволила выделить 7 морфологических характеристик опухоли, которые оказались предикторами ответа на неоадъювантную химиотерапию у женщин с местнораспространенным раком молочной железы.


Рак молочной железы (РМЖ) занимает ведущее место в структуре онкологической заболеваемости женщин в мире и первое – в России. Местно-распространенный рак молочной железы (МР РМЖ) характеризуется распространением опухоли за пределы пораженного органа в окружающие ткани – кожу молочной железы, грудную стенку или надключичные лимфатические узлы. Ежегодно в мире выявляется 300–350 тысяч новых случав МР РМЖ, а 10-летняя выживаемость пациентов составляет 30%–40%.

Для уменьшения объемов опухоли перед хирургическим вмешательством рекомендуется проведение неоадъювантной химиотерапии, которая оказывается эффективной в 50–70% случаев. В клинической практике в качестве маркеров переносимости, ответа на терапию и выживаемости пациентов используют показатели макроструктурных характеристик опухоли, полученные с помощью различных неинвазивных методов – магнитно-резонансной (МРТ), компьютерной (КТ) или позитронно-эмиссионной (ПЭТ) томографии и УЗИ.

Ученые из центра исследования здоровья Sunnybrook в Канаде предположили, что изменение структурной организации очага опухоли отражает степень ее злокачественности и может служить предиктором ответа на неоадъювантную химиотерапию. Исследователи проанализировали Т2-взвешенные МР-изображения молочных желез женщин (n=102) в возрасте от 27 до 83 лет (медиана возраста: 51±11 год) с МР РМЖ (размер опухоли при поступлении: 1.3–12.8 см, медиана размера опухоли: 5.2±2.8 см). У 87% пациенток была диагностирована инвазивная протоковая карцинома, у 6% установлена инвазивная дольковая карцинома, у 6% и 1% – карцинома смешанного типа и инвазивная микропапиллярная карцинома, соответственно.

По результатам сегментации изображений с использованием алгоритмов машинного обучения исследователи выделили 11 морфологических МР-характеристик опухоли, включая макроскопические особенности центральной и периферических областей, 7 из которых оказались предикторами ответа на терапию (Р<0.05).

Наиболее высокая точность классификации изображений была получена в модели kNN (k-nearest neighbors algorithm) на основании свойств k (1 до 5) областей, граничащих с исследуемой зоной; чувствительность, специфичность и точность модели составили 63, 93 и 87, соответственно. Количественные характеристики текстуры трехмерных МР-изображений достоверно коррелировали со степенью гетерогенности опухоли.

Несмотря на появление новых данных в области онкологии и разработку инновационных методов диагностики и терапии, смертность от РМЖ за последние 10 лет выросла более чем в 2.5 раза. Внедрение технологий искусственного интеллекта в клиническую практику позволит повысить диагностический потенциал традиционных неинвазивных методов, а предсказание ответа на терапию – способствовать разработке альтернативных подходов к лечению.

Источник: Kolios C. et al. MRI texture features from tumor core and margin in the prediction of response to neoadjuvant chemotherapy in patients with locally advanced breast cancer // Oncotarget, 2021; DOI:10.18632/oncotarget.28002.


Еженедельный дайджест "Лечащего врача": главные новости медицины в одной рассылке

Подписывайтесь на нашу email рассылку и оставайтесь в курсе самых важных медицинских событий


поле обязательно для заполнения
поле обязательно для заполнения
поле обязательно для заполнения
поле обязательно для заполнения
Нажимая на кнопку Подписаться, вы даете согласие на обработку персональных данных





Актуальные проблемы

Специализации




Календарь событий:




Вход на сайт