Development of an imaging biomarker to evaluate immune response in head and neck cancer by radio-genomics analysis

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目的:本研究では、頭頚部扁平上皮癌(HNSC)患者の免疫チェックポイント阻害剤（ICI）による治療の効果を画像診断とゲノム情報から予測するためのRadiogenomicsモデルを構築する。方法:105名の頭頸部癌患者の造影CT画像とRNA-seqデータを用いて、バイオインフォマティクス解析を行う。造影CT画像から手動で病変関連領域を設定し、Pyradiomicsを用いて病変の画像的特徴量を取得する。ICI療法の効果の有無による画像特徴量の差を統計学的手法を用いて評価する。RNA-seqデータからも統計的手法を用いて遺伝子候補を選択する。その後、GSEA分析を用いて、免疫経路を分析する。得られた画像情報およびゲノム情報の各特徴量を用いて、機械学習によるRadiogenomicsモデルを構築し、クロスバリデーション法でモデルの性能を評価する。評価は、ROC解析と意思決定曲線分析(DCA)を用いて行う。結果:GSEA解析により、ICI療法に応答する患者ではCYTOSOLIC_DNA_SENSING_PATHWAYが活性化していることが示されました（P=0.023）。最終的に9つの画像特徴量と17個の遺伝子が選択された。構築されたモデルのAUCは0.941で、高い予測能力が示されました。また、RadiogenomicsモデルはCYTOSOLIC_DNA_SENSING経路と有意な相関性がありました（P <0.05, R =0.462）。考察:本研究で構築したRadiogenomicsモデルは、免疫療法応答を予測する非常に優れた能力を示した。また、Radiogenomicsが免疫抑制活性化経路と相関性があることがわかり、Radiogenomicsと免疫微小環境一定の関連性が存在すること予想された。