ネオアジュバント化学放射線療法に対する局所進行直腸癌の不応性を予測するための治療前T2-WIベースのラジオミクス特徴。予備的研究

Pre-Treatment T2-WI Based Radiomics Features for Prediction of Locally Advanced Rectal Cancer Non-Response to Neoadjuvant Chemoradiotherapy: A Preliminary Study.

• Bianca Petresc
• Andrei Lebovici
• Cosmin Caraiani
• Diana Sorina Feier
• Florin Graur
• Mircea Marian Buruian

抄録

局所進行性直腸癌（LARC）のネオアジュバント化学放射線療法（nCRT）に対する反応は非常に不均一であり、最大で30％の患者がnCRT後に腫瘍が退縮しない無反応と考えられている。本研究の目的は、治療前のT2強調画像をベースとしたラジオミクス的特徴がLARCの無反応を予測する能力を明らかにすることであった。治療前にMRI検査を受けた67人のLARC患者のうち、nCRTと直腸間膜全摘出術を受けた患者を訓練群（=44人）と検証群（=23人）に分けた。両データセットにおいて、患者はRyan tumor regression grade（TRG）システムに従って、非反応（TRG = 3）と反応（TRG 1と2）に分類された。治療前のT2強調画像から960個のラジオミック特徴量/患者を抽出した。LASSO回帰分析を含む3段階の特徴選択プロセスの後、7つのラジオミクス特徴からなるラジオミクススコアを構築した。このスコアは、トレーニングセットとバリデーションセットの両方で非反応者の間で有意に高く（< 0.001および= 0.03）、LARC非反応に対する良好な予測性能を示し、カーブ下面積（AUC）= 0.94（95％CI: 0.82-0.99）をトレーニングセットで、AUC= 0.80（95％CI: 0.58-0.94）をバリデーショングループで達成した。多変量解析により、ラジオミクススコアが腫瘍の無反応の独立した予測因子として同定された（OR = 6.52、95％CI: 1.87-22.72）。我々の結果は、MRIのラジオミクス機能が、ネオアジュバント治療に対するLARCの無反応を早期に予測するための画像バイオマーカーとして考えられることを示している。

Locally advanced rectal cancer (LARC) response to neoadjuvant chemoradiotherapy (nCRT) is very heterogeneous and up to 30% of patients are considered non-responders, presenting no tumor regression after nCRT. This study aimed to determine the ability of pre-treatment T2-weighted based radiomics features to predict LARC non-responders. A total of 67 LARC patients who underwent a pre-treatment MRI followed by nCRT and total mesorectal excision were assigned into training ( = 44) and validation ( = 23) groups. In both datasets, the patients were categorized according to the Ryan tumor regression grade (TRG) system into non-responders (TRG = 3) and responders (TRG 1 and 2). We extracted 960 radiomic features/patient from pre-treatment T2-weighted images. After a three-step feature selection process, including LASSO regression analysis, we built a radiomics score with seven radiomics features. This score was significantly higher among non-responders in both training and validation sets ( < 0.001 and = 0.03) and it showed good predictive performance for LARC non-response, achieving an area under the curve (AUC) = 0.94 (95% CI: 0.82-0.99) in the training set and AUC = 0.80 (95% CI: 0.58-0.94) in the validation group. The multivariate analysis identified the radiomics score as an independent predictor for the tumor non-response (OR = 6.52, 95% CI: 1.87-22.72). Our results indicate that MRI radiomics features could be considered as potential imaging biomarkers for early prediction of LARC non-response to neoadjuvant treatment.