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局所進行乳癌における全生存期間予測のための造影MRIによるテクスチャー特徴の有用性
Feasibility of contrast-enhanced MRI derived textural features to predict overall survival in locally advanced breast cancer.
PMID: 31744303 DOI: 10.1177/0284185119885116.
抄録
背景:
局所進行乳癌（LABC）の女性の予後は悪く、より良い治療の層別化が必要である。磁気共鳴（MR）画像のグレーレベル共起マトリックス（GLCM）テクスチャ解析は、病理学的反応を予測することが示されており、患者をより標的を絞った治療に層別化するのに有用である可能性がある。
BACKGROUND: The prognosis for women with locally advanced breast cancer (LABC) is poor and there is a need for better treatment stratification. Gray-level co-occurrence matrix (GLCM) texture analysis of magnetic resonance (MR) images has been shown to predict pathological response and could become useful in stratifying patients to more targeted treatments.
目的:
LABC患者の診断後7年後の全生存（OS）を予測するために、ネオアジュバント化学療法前に得られたGLCMテクスチャ特徴量の能力を評価すること。
PURPOSE: To evaluate the ability of GLCM textural features obtained before neoadjuvant chemotherapy to predict overall survival (OS) seven years after diagnosis of patients with LABC.
材料と方法:
このレトロスペクティブ研究には、LABC患者55人のデータが含まれている。治療前の動的コントラスト強調3T MR画像のセグメント化された腫瘍からGLCMテクスチャ特徴を抽出した。GLCMの特徴量によるOSの予測を評価し、従来の臨床変数を用いた予測と比較した。
MATERIAL AND METHODS: This retrospective study includes data from 55 patients with LABC. GLCM textural features were extracted from segmented tumors in pre-treatment dynamic contrast-enhanced 3-T MR images. Prediction of OS by GLCM textural features was assessed and compared to predictions using traditional clinical variables.
結果:
線形混合効果モデルは、5つのGLCM特徴（f、f、f、f、f）において生存者と非生存者の間で有意な差を示した。生存予測に判別分析を用いた場合、2分後の造影画像からのGLCM特徴量は73％（<0.001）の分類精度を達成したが、従来の予後因子を用いた場合は67％（=0.005）の分類精度となった。両方を組み合わせて使用すると、最も高い分類精度が得られた（78%、<0.001）。特徴f、f、f、およびfの中央値は、Kaplan-Meier分析において有意に異なる生存曲線を提供した。
RESULTS: Linear mixed-effect models showed significant differences in five GLCM features (f, f, f, f, f) between survivors and non-survivors. Using discriminant analysis for prediction of survival, GLCM features from 2 min post-contrast images achieved a classification accuracy of 73% ( < 0.001), whereas traditional prognostic factors resulted in a classification accuracy of 67% ( = 0.005). Using a combination of both yielded the highest classification accuracy (78%, < 0.001). Median values for features f, f, f, and f provided significantly different survival curves in Kaplan-Meier analysis.
結論:
この研究では、ネオアジュバント化学療法の前に得られた造影後の画像から得られた質感の特徴と、診断後7年後のOSとの間に明確な関連性があることが示された。この予後情報が治療の層別化にどのように役立つかを調べるために、より大規模なコホートを対象としたさらなる研究が行われるべきである。
CONCLUSION: This study shows a clear association between textural features from post-contrast images obtained before neoadjuvant chemotherapy and OS seven years after diagnosis. Further studies in larger cohorts should be undertaken to investigate how this prognostic information can be used to benefit treatment stratification.