2024-01-17 19:58:53
Selon une étude publiée le 12 janvier dans Scientific Reports, les radiomiques « fabriquées à la main » et les radiomiques d’apprentissage en profondeur basées sur les données IRM de prétraitement aident à prédire les résultats concomitants du traitement de chimioradiothérapie pour le cancer du col de l’utérus localement avancé (LACC).
Les résultats de l’étude sont prometteurs pour adapter les soins aux patients atteints de ce cancer particulier, a écrit une équipe dirigée par Sungmoon Jeong, PhD, de l’Université nationale Kyungpook, à Daegu, en Corée du Sud.
“Nos résultats pourraient contribuer au développement de stratégies de traitement personnalisées pour les patientes atteintes d’un cancer du col de l’utérus localement avancé”, a noté le groupe.
Le cancer du col de l’utérus est le quatrième cancer le plus répandu et la quatrième cause de décès liés au cancer chez les femmes dans le monde, ont écrit les enquêteurs. La chimioradiothérapie concomitante (CRT) est le traitement standard du cancer du col de l’utérus localement avancé et consiste en une radiothérapie externe et une curiethérapie intracavitaire avec une chimiothérapie concomitante. Mais un « outil fiable pour prédire les réponses du CRT » est nécessaire, ont-ils expliqué.
Jeong et ses collègues ont mené une étude incluant 252 patientes atteintes d’un cancer du col de l’utérus localement avancé ayant subi une chimioradiothérapie entre 2006 et 2019, divisant le groupe en ensembles de formation (167 patientes) et de tests (85 patientes) pour un algorithme radiomique basé sur les données de T1 et T2. -IRM pondérées. Le modèle radiomique « fabriqué à la main » comprenait 1 890 fonctionnalités d’imagerie, tandis que le modèle radiomique d’apprentissage en profondeur consistait en un réseau neuronal convolutif 3D.
Jeong et ses collègues ont rapporté que les modèles fabriqués à la main et d’apprentissage en profondeur prédisaient efficacement la réponse à la chimioradiothérapie chez les patientes atteintes d’un cancer du col de l’utérus localement avancé – bien que le modèle d’apprentissage en profondeur ait de meilleurs résultats que le modèle fabriqué à la main. Ils ont également signalé que l’ajout de facteurs cliniques (c’est-à-dire l’âge, la taille de la tumeur, la Fédération internationale de gynécologie et d’obstétrique) [FIGO] stade, statut de l’infection par le virus du papillome humain, pathologie et statut des métastases ganglionnaires) dans les modèles ont amélioré l’aire du modèle artisanal sous la courbe opératoire du récepteur (ASC), la sensibilité et la valeur prédictive positive et négative. Dans l’ensemble, l’équipe a constaté que 77,4 % des patients présentaient une rémission complète de la maladie trois mois après le traitement.
Performance de deux modèles pour prédire la réponse au traitement du cancer du col de l’utérus localement avancé Mesurer l’HCR avec les données IRM HCR avec les données IRM et cliniques Deep learning avec les données IRM Deep learning avec IRM et données cliniques AUC 0,59 0,67 0,72 0,78 Précision 59 % 47 % 73 % 77 % Sensibilité 31% 47% 73% 94% Spécificité 87% 87% 72% 60% Valeur prédictive positive 42% 52% 43% 40% Valeur prédictive négative 81% 85% 90% 97%
“Dans la prise de décision clinique, les médecins ne s’appuient pas sur un seul élément d’information”, a noté le groupe. “Pour parvenir à une décision concluante, des informations provenant de différentes catégories, notamment l’imagerie médicale, les tests de laboratoire, les examens physiques, les résultats histopathologiques et génomiques, sont combinées. Par conséquent, l’intégration de ces données d’origine hétérogène pourrait être cruciale, même dans le cas de la prédiction radiomique. “
La capacité de prédire la réponse d’un patient au traitement CRT est importante et l’étude suggère que la radiomique offre un moyen prometteur d’y parvenir, a noté l’équipe.
“Les patients susceptibles d’avoir une mauvaise réponse peuvent bénéficier d’une augmentation de dose ou de traitements alternatifs”, ont conclu Jeong et ses collègues. “À l’inverse, celles qui devraient avoir une bonne réponse pourraient être candidates à un traitement intensifié, réduisant ainsi le risque d’effets secondaires liés au traitement. En d’autres termes, une médecine personnalisée peut être proposée aux patientes atteintes d’un cancer du col de l’utérus localement avancé.”
L’étude complète est à retrouver ici.
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