肝硬変患者における肝細胞癌の発生を予測するコンピュータ断層撮影から得られたモルフォミックシグネチャー

Morphomic Signatures Derived from Computed Tomography Predict Hepatocellular Carcinoma Occurrence in Cirrhotic Patients.

• Kung-Hao Liang
• Peng Zhang
• Chih-Lang Lin
• Stewart C Wang
• Tsung-Hui Hu
• Chau-Ting Yeh
• Grace L Su

抄録

背景と目的:

コンピュータ断層撮影（CT）は人体のスキャンを行い、そこからデジタル化された特徴を抽出することができる。本研究の目的は、肝硬変患者における肝細胞癌（HCC）の発生を予測するために、これらのデジタルバイオマーカーの役割を検討することであった。

BACKGROUND AND AIMS: Computed tomography (CT) provides scans of the human body from which digitized features can be extracted. The aim of this study was to examine the role of these digital biomarkers for predicting subsequent occurrence of hepatocellular carcinoma (HCC) in cirrhotic patients.

方法:

269人の肝硬変患者のコホートを募集し、台湾における肝硬変の発生をプロスペクティブに追跡調査した。CTスキャンをレトロスペクティブに検索し、解析モルフォミクスを用いて計算処理した。予測スコアはCox回帰法と一般化反復モデル法を用いて、HCC発症までの時間の対数尤度を最大化した。ミシガン大学の274人の患者からなる独立したコホートを用いて、欧米の集団におけるこのスコアの予測的妥当性を検討した。

METHODS: A cohort of 269 patients with cirrhosis were recruited and prospectively followed for the occurrence of HCC in Taiwan. CT scans were retrospectively retrieved and computationally processed using analytic morphomics. A predictive score was constructed using Cox regression and the generalized iterative modeling method, maximizing the log likelihood of the time to HCC development. An independent cohort of 274 patients from University of Michigan was utilized to examine the predictive validity of this score in a Western population.

結果:

第12胸椎レベルでデジタル化された27の特徴のうち、6つの特徴が肝細胞癌の発生と有意に関連していた。2つのデジタル化された特徴（筋膜の偏心度と骨密度）は、トレーニングコホートとバリデーションコホートの両方において、HCCの累積発生率が明確な高リスク群と低リスク群に患者を層別化することができた（それぞれP=0.015と0.044）。2つのデジタル化された特徴量をミシガン州のコホートで検証したところ、骨密度のみが有効な予測因子として残った。

RESULTS: Of the 27 digitized features at the 12th thoracic vertebral level, six features were significantly associated with HCC occurrence. Two digitized features (fascia eccentricity and the bone mineral density) were able to stratify patients into high- and low-risk groups with distinct cumulative incidence of HCC in both the training and validation cohorts (P = 0.015 and 0.044, respectively). When the two digitized features were tested in the Michigan cohort, only bone mineral density remained an effective predictor.

結論:

CTから得られたデジタル化された特徴は、肝硬変患者のその後のHCC発生を予測するのに有効であった。CTで測定された骨密度は、台湾と米国の両方の患者で有効な予測因子であった。

CONCLUSION: Digitized features derived from the CT were effective in predicting subsequent occurrence of HCC in cirrhosis patients. The bone mineral density measured on CT was an effective predictor for patients in both Taiwan and USA.