Construction of Radiogenomics Prediction Model for Pathological Complete Response after Preoperative Chemotherapy for Breast Cancer

乳腺癌术前化疗后病理完全缓解放射基因组学预测模型的构建

基本信息

批准号：
22K07769
负责人：
徳田由紀子
金额：
$ 2.58万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K07769/
关键词：
Radiogenomics 乳癌術前化学療法病理学的完全奏功 MRI

项目摘要

本研究の目的は、乳癌のMRI(Radiomics)に加えて、乳癌組織から採取した１片から得られた遺伝子発現の因子(Genomics)を合わせて、病理学的完全奏功を予測するために、乳癌術前化学療法により癌が完全消失する予測モデルを、MRIと遺伝子発現のRadiogenomics融合診断アルゴリズムとして構築することである。当研究で使用するGenomicsは、当学乳腺内分泌外科で開発されたimmune-related signature for prediction of pathological complete response to neoadjuvant chemotherapy in human breast cancer(IRSN)の連続変数である。今年度はまず、IRSN遺伝子発現情報のある症例群を術前化学療法を施行した症例群から抽出し、さらに、MRI画像に技術的な不具合のある症例や、患者の体動などで検討に使用できない症例などを除いて、使用可能なMRI画像のある症例群を抽出した。対象症例をコンセンサスにより決定し、対象腫瘤のセグメンテーションには、オープンソースソフトウェアの3D Slicerに搭載されている半自動セグメンテーションツールを用いた。ドラフトとして院生がセグメンテーションし、その後、乳腺MRI読影経験豊富な放射線科医が確認して、必要なところは修正して決定した。

这项研究的目的是构建由于术前乳腺癌化学疗法而导致的癌症完全消失的预测模型，作为用于MRI和基因表达的放射基因组学融合诊断算法，以通过结合从乳腺癌组织中获得的单一部分获得的基因表达来预测完全病理反应。这项研究中使用的基因组学是免疫相关签名的连续变量，以预测在我们乳腺内分泌外科部发展的人类乳腺癌（IRSN）中对新辅助化疗的病理完全反应。今年，首先，我们从术前化疗的病例中提取了IRSN基因表达信息，然后我们提取了具有可用MRI图像的病例，除了患者身体运动因身体运动而无法使用的技术问题或无法使用的病例。通过共识确定目标案例，并使用安装在开源软件3D切片机中的半自动分割工具对目标质量进行分割。研究生被分割为草稿，然后检查了具有丰富经验的乳MRI阅读经验的放射科医生，并纠正了必要的部分。