Üye Girişi

Sağlık profesyonellerine özel hazırlanmış içeriklere erişebilmek için giriş yapmanız gerekmektedir. Henüz üye değilseniz lütfen üye ol seçeneğine tıklayın.

Giriş Yap Üye Ol
Şifremi Unuttum
Medikaynak Search
Üye Ol Üye Giriş
Medikaynak Menü
Üye Olun / Giriş Yapın Medikaynak Icon
Artboard
Medikaynak Rxmediapharma

Multiparametrik manyetik rezonans görüntüleme (MRI) tabanlı radyomik nomogramlar, Çin'deki retrospektif bir çalışmada erken meme kanserinde aksiller lenf nodu metastazını (ALNM) ve hastalıksız sağkalımı (DFS) öngörmüştür. Guangzhou'daki Sun Yat Sen Üniversitesi'nden Dr. Herui Yao ve Erwei Song, Reuters Health'e e-posta yoluyla yaptıkları açıklamada makine öğrenimi MRI radyomik imza aracının, erken evre meme kanseri hastalarını farklı ALNM ve DFS risklerine sahip gruplara etkili bir şekilde sınıflandırabileceğini ve sonunda gelecekteki klinik uygulamaya rehberlik edecek invazif olmayan bir yaklaşımla sonuçlanabileceğini belirtmiştir. JAMA Network Open'da bildirildiği üzere, çalışmaya 2007-2019 yılları arasında Çin'deki dört hastanede erken evre meme kanseri teşhisi konan ve rastgele olarak geliştirme ve doğrulama kohortlarına bölünmüş 1.214 kadın dahil edilmiştir. Çalışmada tüm katılımcılara ameliyat öncesi MRI taramaları yapılmış ve ameliyat ve sentinel lenf nodu biyopsisi veya ALN diseksiyonu ile tedavi edilmiştir.

Ekip, klinik özellikler ile ALNM veya DFS arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için tek değişkenli bir analiz yapmakla birlikte ALNM ve DFS tahminin klinik imzaları geliştirmek ve doğrulamak için önemli klinik risk faktörlerini kullanmışlardır. Araştırmacılar klinik özellikleri ve radyomik imza eş değişkenlerini dikkate alarak, belirli bir birey için ALNM ve DFS'yi tahmin edebilen bir klinik-radyomik nomogram geliştirdiklerini bildirmişlerdir. Radyomik imza, sırasıyla 0.88 ve 0.85 eğri altındaki alanlarla (AUC'ler) geliştirme ve doğrulama kohortlarında ALNM'yi tanımlamış ve benzer şekilde, klinik-radyomik nomogram, en az mutlak büzülme ve seçim operatörü (LASSO) -logistik regresyon modeline dayalı olarak her iki kohortta ALNM'yi doğru bir şekilde tahmin etmiştir. Üç yıllık DFS ayrıca her iki kohortta da tahmin edilmiş olmakla birlikte araştırmacılar klinik-radyomik nomogramın, rastgele orman-Cox regresyon modeline göre geliştirme ve doğrulama kohortlarında yüksek riski düşük riskli hastalardan ayırt edebileceğini belirtmişlerdir. Ayrıca, klinik-radyomik nomogram, her iki kohortta da üç yıllık DFS ile ilişkilendirilmiş ve karar eğrisi analizinde, tek başına klinik veya radyomik imzadan daha iyi klinik öngörücü yararlılık göstermiştir.

Radyomik özellikler ile tümör mikro ortamı arasındaki ilişki

Dr. Yao ve Song, ekibin radyomik özellikler ile tümör mikro ortamı arasındaki ilişkiyi analiz etmeye devam edeceğini ve radyomik özelliklerin ALNM ve nüksü tahmin ettiği mekanizmaları keşfetmeye devam edeceğini belirtmişlerdir. Dr. Yao ve Song ayrıca, daha iyi tahmin kabiliyetine ve klinik uygulama değerine sahip olan, bağışıklık hücreleri, uzun kodlamayan RNA'lar ve metillenmiş alan türleri gibi tümör-mikro çevre özelliklerine sahip radyomik imzaların yararlı olabileceğini sözlerine eklemişlerdir. İlgili bir başyazının yazarı olan Cleveland'daki Case Western Üniversitesi'nden Dr.Nathaniel Braman, Reuters Health'e gönderilen bir e-postada, doğrulanırsa, meme kanserinin çevredeki lenf düğümlerine yayılmasını teşhis etmek için görüntüleme temelli bir yaklaşımın, bir cerrahın bir tümörü çevreleyen lenf düğümlerinin bir kısmını veya tamamını çıkarma kararına daha iyi rehberlik edebileceği yorumunu yapmıştır.

Braman, ameliyattan önce bir hastanın lenf düğümlerinde hastalık olup olmadığını değerlendirmelerine izin verebileceğini, böylece biyopsi için birkaçının gereksiz yere çıkarılmasını önleyebileceğini ifade etmiştir. Braman, belki daha da önemlisinin, hastalığı yayılan ve daha agresif cerrahi müdahale gerektiren, ancak şu anda biyopsi tarafından gözden kaçırılan hastaların %5-%10'unun tespit edilmesine yardımcı olabileceğini de sözlerine eklemiştir. UCLA David Geffen Tıp Fakültesi'nde Yardımcı Klinik Profesör olan Dr. Deanna J. Attai, teknikler ve araçların mükemmel hale geldikçe, bunun en azından bazı hastalarda cerrahi aksillerin evrelemeden kaçınma potansiyeli olduğunun görüldüğünü ve bunun da lenfödem ve diğer ameliyatla ilişkili komplikasyon riskini azaltacağını belirtmiştir.

Medikaynak Referanslar

Marilynn Larkin, MRI-Based Nomograms May Predict Lymph Node Metastasis, Survival in Early Breast Cancer, Medscape, Dec 16, 2020.

+ Tüm Referansları Göster
  1. Benzer İçerikler