Разработка принципов адаптации радиогеномного подхода к визуализации глиальных опухолей в рамках инициальных диагностических мероприятий

Актуальность. Радиомика – стремительно развивающееся направление в сфере онкологической визуализации, благодаря которому становится возможным поиск признаков, прогностически эффективных в отношении конкретных генетических событий, обусловливающих различные характеристики течения заболевания. Согласно данным многочисленных исследований, наличие IDH-мутации при глиальных опухолях ассоциировано с большей общей выживаемостью. Биопсия, являющаяся «золотым стандартом» дифференциальной диагностики опухолей головного мозга, зачастую затруднительна в связи со сложностью оперативного доступа, периодической невозможностью повторной процедуры, серьёзными осложнениями и летальностью.

Цель: поиск визуализационных признаков, предоставляющих прогностические данные о наличии мутаций и уровнях экспрессии молекулярно-генетических маркеров глиом, получаемых с использованием традиционных импульсных МР-последовательностей и характеризующихся отсутствием ограничений по применимости в зависимости от видимых морфологических особенностей новообразований.

Материал и методы: ретроспективный анализ первичных данных магнитно-резонансной томографии (МРТ) головного мозга 49 пациентов, соответствующих критериям включения в исследование, с глиальными опухолями и впоследствии идентифицированным статусом целевой иммуногистохимической переменной за 2021–2023 гг. из архива ФГБУ «НМИЦ им. В.А. Алмазова» МЗ РФ (n = 31) и ГБУЗ «СПб КНпЦСВМП(о) им. Н.П. Напалкова» (n = 18); препроцессинг исходных МР-изображений по методике сопоставления гистограмм; определение и посрезовая полуавтоматизированная сегментация зон интереса с последующей экстракцией присущих им радиомических характеристик; поиск радиомических признаков, обладающих прогностической способностью в отношении целевой переменной, с использованием инструментов предиктивного статистического анализа.

Результаты. Выявлена высокая эффективность радиомического признака Dependence Entropy в качестве предиктора IDH-мутаций (площадь под ROC-кривой – 0,766 [0,627–0,880]).

Выводы. Обоснованно определены: целевая иммуногистохимическая характеристика для разработки предиктивной модели (IDH-статус), рабочая импульсная последовательность (Т2-Tirm), инструмент препроцессинга исходных данных визуализации (методика сопоставления гистограмм), зоны интереса (участки гиперинтенсивности на Т2-Tirm, ассоциирующиеся с опухолевым поражением, с захватом связанных кистозных и/или некротических компонентов). В результате выявлена статистически достоверная взаимосвязь между радиомической характеристикой Dependence Entropy и IDH-статусом глиальных опухолей. В ходе дальнейшей работы планируется увеличение базы данных, повышение точности имеющейся статистической модели, поиск релевантных радиомических характеристик, экстрагируемых с использованием иных традиционных импульсных последовательностей, создание комплексной предиктивной радиогеномной модели, разработка автоматизированного программного обеспечения.

1. Di Bonaventura R, Montano N, Giordano M, et al. Reassessing the Role of Brain Tumor Biopsy in the Era of Advanced Surgical, Molecular, and Imaging Techniques-A Single-Center Experience with Long-Term Follow-Up. J Pers Med. 2021;11(9):909. Published 2021 Sep 12. https://doi.org/10.3390/jpm11090909

2. Kelly PJ, Daumas-Duport C, Kispert DB, Kall BA, Scheithauer BW, Illig JJ. Imaging-based stereotaxic serial biopsies in untreated intracranial glial neoplasms. J Neurosurg. 1987;66(6):865-874. https://doi.org/10.3171/jns.1987.66.6.0865

3. Lin K, Cidan W, Qi Y, Wang X. Glioma grading prediction using multiparametric magnetic resonance imaging-based radiomics combined with proton magnetic resonance spectroscopy and diffusion tensor imaging. Med Phys. 2022;49(7):4419-4429. https://doi.org/10.1002/mp.15648

4. Han S, Liu Y, Cai SJ, et al. IDH mutation in glioma: molecular mechanisms and potential therapeutic targets. Br J Cancer. 2020;122(11):1580- 1589. https://doi.org/10.1038/s41416-020-0814-x

5. Foltyn M, Nieto Taborda KN, Neuberger U, et al. T2/FLAIR-mismatch sign for noninvasive detection of IDH-mutant 1p/19q non-codeleted gliomas: validity and pathophysiology. Neurooncol Adv. 2020;2(1):vdaa004. Published 2020 Jan 10. https://doi.org/10.1093/noajnl/vdaa004

6. Patel SH, Batchala PP, Muttikkal TJE, et al. Fluid attenuation in non-contrast-enhancing tumor (nCET): an MRI Marker for Isocitrate Dehydrogenase (IDH) mutation in Glioblastoma. J Neurooncol. 2021;152(3):523-531. https://doi.org/10.1007/s11060-021-03720-y

7. Zinn PO, Mahajan B, Sathyan P, et al. Radiogenomic mapping of edema/cellular invasion MRI-phenotypes in glioblastoma multiforme [published correction appears in PLoS One. 2012;7(2). https://doi.org/10.1371/annotation/b5267cb3-6aa7-47fc-a648-47f30a7cff3e.

8. Majadan, Bhanu [corrected to Mahajan, Bhanu]]. PLoS One. 2011;6(10):e25451. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0025451

9. Aghi M, Gaviani P, Henson JW, Batchelor TT, Louis DN, Barker FG 2nd. Magnetic resonance imaging characteristics predict epidermal growth factor receptor amplification status in glioblastoma. Clin Cancer Res. 2005;11(24 Pt 1):8600-8605. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-05-0713

10. Diehn M, Nardini C, Wang DS, et al. Identification of noninvasive imaging surrogates for brain tumor gene-expression modules. Proc Natl Acad Sci U S A. 2008;105(13):5213-5218. https://doi.org/10.1073/pnas.0801279105

11. Тымчук А.И. О текстурных признаках в задаче сегментации аэрофотоснимков на основе матриц яркостной зависимости. Кибернетика и программирование. 2018;6:31-39. https://doi.org/10.25136/2644-5522.2018.6.28395