La radiomique CT aide à caractériser les sarcomes rétropéritonéaux

La radiomique CT peut aider les cliniciens à prédire le type histologique et le grade des sarcomes rétropéritonéaux, selon une étude publiée dans le numéro de novembre de Le Lancet Oncologie a trouvé.

Les résultats pourraient avoir « des implications importantes pour améliorer le diagnostic et la stratification des risques » de ces cancers, a écrit une équipe dirigée par Amani Arthur, MD, de l’Institut de recherche sur le cancer de Londres, au Royaume-Uni.

“Notre modèle radiomique pour prédire le sous-type et le grade histologiques présente une avancée conceptuelle et une opportunité de changement dans les soins personnalisés pour les patients atteints de sarcome rétropéritonéal”, a noté le groupe.

Les sarcomes rétropéritonéaux sont vastes et complexes. Ils représentent 12 à 15 % de tous les sarcomes des tissus mous, et les patients atteints de ces sarcomes ont tendance à avoir un mauvais pronostic, ont expliqué les chercheurs. C’est pourquoi les « outils cliniques disponibles pour la détermination initiale du type et du grade histologiques doivent être améliorés de toute urgence pour permettre une meilleure stratification et gestion des risques », ont-ils écrit – et pourquoi la radiomique CT pourrait aider.

Le groupe d’Arthur a cherché à développer et à valider un modèle de classification radiomique basé sur la tomodensitométrie pour prédire le type histologique et le grade du léiomyosarcome rétropéritonéal et du liposarcome. L’équipe a mené une étude appelée Radiomics in Sarcoma of the Retroperitoneum (RADSARC-R), en utilisant les données de « découverte » recueillies auprès de 170 patients du Royal Marsden Hospital de Londres et les données de validation de 89 patients ayant participé à l’étude de phase III STRASS sur le traitement néoadjuvant. radiothérapie dans le sarcome rétropéritonéal. L’étude STRASS a été menée dans plusieurs centres européens ainsi qu’au Dana-Farber Cancer Institute de Boston. Les participants à l’étude étaient des adultes atteints d’un léiomyosarcome primaire confirmé ou d’un liposarcome subissant une résection chirurgicale et disposant de tomodensitogrammes avec contraste amélioré (The Lancet Oncologie, novembre 2023, vol. 24 : 11, p. 1277-1286).

Les auteurs ont utilisé les informations de « découverte » pour créer un flux de travail radiomique basé sur la tomodensitométrie qui comprenait la délimitation manuelle, la sous-segmentation, l’extraction de caractéristiques et la création de modèles prédictifs ; Arthur et ses collègues ont également construit et testé des classificateurs pour aider à prédire le type histologique et les types de tumeurs de grade faible ou intermédiaire ou élevé.

Les enquêteurs ont constaté ce qui suit :

• Le modèle le plus performant en termes de validation pour prédire les deux types histologiques les plus courants (liposarcome et léiomyosarcome) avait une aire sous la courbe récepteur-opérateur (AUROC) de 0,93 ; ce modèle était basé sur un ensemble de fonctionnalités de radiomique et de fractions volumiques radiomiques.
• Le modèle le plus performant en termes de validation pour prédire les deux types histologiques les plus courants (liposarcome et léiomyosarcome) avait une aire sous la courbe récepteur-opérateur (AUROC) de 0,93 ; ce modèle était basé sur un ensemble de fonctionnalités de radiomique et de fractions volumiques radiomiques.
• Le modèle le plus performant en termes de validation pour prédire le grade histologique avait un AUROC de 0,88 ; ce modèle était basé sur un ensemble de fonctionnalités radiomiques.

Les résultats pourraient avoir « des implications importantes pour améliorer le diagnostic et la stratification des risques dans les sarcomes rétropéritonéaux », a noté le groupe.

“Ces modèles pourraient être développés davantage pour répondre aux complexités complexes des sarcomes rétropéritonéaux de grade intermédiaire et supérieur et pour explorer l’intérêt de combiner d’autres caractéristiques radiologiques ou données cliniques pour les performances prédictives des modèles”, ont conclu les auteurs.

L’étude complète est à retrouver ici.