Geri Dön

Triple-negatif meme kanserli olgularda tümörü infiltre eden lenfosit(TİL) düzeyinin MR görüntüleme tekstür analizi ile karşılaştırılması

Comparison of tumor-infilting lymphocyte (TIL) levels with MR imaging texture analysis in patients wi̇th triple-negative breast cancer

  1. Tez No: 780549
  2. Yazar: MELİSA YALÇIN ERK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI ERTÜRK
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Manyetik rezonans görüntüleme, Tümör İnfiltre Eden Lenfosit, Triple Negatif Meme Kanseri, Magnetic resonance imaging, Tumor Infiltrating Lymphocyte, Triple Negative Breast Cancer
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
  10. Enstitü: Prof. Dr. Cemil Taşcıoğlu Şehir Hastanesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Amaç: TİL'lerin preoperatif dönemde değerlendirilmesi, hastalık prognozunun ve tedavi yanıtının önemli bir göstergesidir. Bu nedenle bu çalışmada TN meme kanserli olgularda tedavi öncesi MRG tekstür analizinde TİL düzeyleri ile ilişkili olan verileri saptamak amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Bu retrospektif çalışmaya Ocak 2018 ve Eylül 2022 tarihleri arasında preoperatif tanısal dinamik kontrastlı meme MRG incelemesi bulunan ve kor biyopsiler ile TN meme kanseri tanısı almış hastalar çalışmaya dahil edidi. Tümör lenfosit oranı düşük (%50) olmak üzere iki ayrı hasta grubu oluşturuldu. MR görüntülerinde lezyon boyut, şekil, sınır ve nekroz özellikleri değerlendirilmiş olup histolojik subtip, nükleer grade ve ki67 indeksleri not edildi. Her lezyonun STIR sekansı ile çıkarımlı en erken ve en geç dinamik kontrastlı seri görüntülerinde 3 boyutlu segmentasyonu yapıldı. Tüm pre-proses işlemlerin ardından 3D slicer programı kullanılarak her sekansta 1116 öznitelik çıkarılmıştır. Çalışmada; student-t , Mann-Whitney U, ki-kare ve Pearson/Spearman korelasyon testleri ile ROC analizi uygulandı. İstatiksel analizler SPSS v26.0 kullanılarak yapıldı ve p0.05). Yüksek TİL grubundaki lezyonların şekilleri düşük TİL grubuna kıyasla daha çok oval-yuvarlak ve sınırları daha keskin olma eğilimdedir ancak iki grup arasında istatiksel olarak hem şekil (p=1) hem de sınır özellikleri (p=0.702) açısından anlamlı bir fark saptanmamıştır. İki grup arasında T2 ağırlıklı görüntülerin teksür analizinde anlamlı farklılık gösteren birinci dereceden;“ orijinal_firstorder_minimum”(p=0.09),“wavelet-LLL_firstorder_minimum”(p=0.06) ile“log-sigma-6-0-mm-3D_firstorder_Skewness”(p=0.016), ikinci dereceden özelliklerden“log-sigma-4-0-mm-3D_glcm_MCC”(p=0.024) ,“wavelet-LLH_gldm_Large Dependence High Gray Level Emphasis”(p=0.032),“wavelet-HLH_gldm_Small Dependence Low Gray Level Emphasis”(p=0.034) ve“wavelet-HHH_glcm_Imc2”(p=0.047) olarak saptanmıştır. En erken faz dinamik kontrastlı T1A görüntülerin tekstür analizi sonucunda iki grup arasında istatiksel olarak anlamlı farklılık gösteren birinci dereceden istatistik olarak“ original_shape_Sphericity”(p= 0.022) ve ikinci dereceden özelliklerden“ wavelet-LHH_glcm_MCC”(p=0.023) saptandı. En geç faz çıkarımlı kontrastlı T1 ağırlıklı görüntülerin tekstür analizinde ise iki grup arasında anlamlı farklılık gösteren öznitelik saptanmamıştır. Sonuç: Tekstür analiz, özellikle immunoterapiden yarar sağlayabilecek non-luminal meme kanserlerinde önemli bir biyobelirteç olan TİL oranlarının tahmininde etkili, invazif olmayan ve görece uygun maliyetli bir yöntem olarak önem kazanmaktadır.

Özet (Çeviri)

Aim: Preoperative evaluation of TILs is an important indicator of disease prognosis and treatment response. Therefore, in this study, it was aimed to determine the data related to TIL levels in pre-treatment MRI texture analysis of cases with triple-negative breast cancer. Materials and Methods: Patients who had preoperative diagnostic dynamic contrast enhanced breast MRI and diagnosed with TN breast cancer by core biopsies between January 2018 and September 2022 were included in this retrospective study. Two patient groups were formed as tumor lymphocyte ratio low (50%). The lesion size, shape, border and necrosis features were evaluated in MRI images and histological subtype, nuclear grade and ki67 scores were noted. 3D segmentation of each lesion was performed on the earliest and latest dynamic contrast-enhanced images also on STIR sequence. After all pre-process operations, 1116 features were extracted from each sequence using the 3D slicer program. In the study; ROC analysis and student-t , Mann-Whitney U, chi-square and Pearson/Spearman correlation tests was performed. Statistical analyzes were performed using SPSS v26.0 and p0.05). The shape of the lesions in the high TIL group tended to be more oval-round in shape with circumscribed borders compared to the low TIL group, but there was no statistically significant difference between the two groups in terms of shape (p=1) and border features (p=0.702). The first-order features that have statistically significant difference between the two groups on T2-weighted images were“ original_firstorder_minimum”(p=0.09),“log-sigma-6-0-mm-3D_firstorder_Skewness”(p=0.016) and“wavelet-LLL_firstorder_minimum”( p=0.06), second order features were;“log-sigma-4-0 -mm-3D_glcm_MCC”(p=0.024) ,“wavelet-LLH_gldm_Large Dependence High Gray Level Emphasis”(p=0.032),“wavelet-HLH_gldm_Small Dependence Low Gray Level Emphasis”(p=0.034) and“wavelet-HHH_glcm_Imc2”(p =0.047). As a result of the texture analysis of the earliest phase dynamic contrast T1W images, a statistically significant difference was found between the two groups,“original_shape_Sphericity”(p= 0.022) as a first-order and“wavelet-LHH_glcm_MCC”(p=0.023) as second-order features. However, texture analysis of the latest phase showed no significant difference between the two groups. Conclusion: Texture analysis is gaining importance as an effective, non-invasive and relatively cost-effective method for estimating TIL rates, which is an important biomarker especially in non-luminal breast cancers that may benefit from immunotherapy.

Benzer Tezler

  1. Üçlü negatif meme kanserlerinde Programlı Ölüm Ligandı-1 ile tümörü infiltre eden lenfositlerin ilişkisi

    The relationship between Programmed Death Ligand-1 and tumor-infiltrating lymphocytes in triple negative breast cancers

    BERNA ÖRS

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    PatolojiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BAHADIR

  2. Triple negatif meme kanseri olgularında PD-L1 ve galektin-3'ün tümöre karşı immun yanıt ve prognostik belirteçlerle ilişkisi

    The relationship of PD-L1 and galectin-3 with prognostic parameters and immune respose against tumor in triple negative breast cancer patients

    BUSEM BİNBOĞA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    PatolojiTrakya Üniversitesi

    Patoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UFUK USTA

  3. Triple negatif meme karsinomlarında immünolojik belirteçlerin prognoz ile ilişkisi

    Prognostic role of immunological markers in triple negative breast cancer

    HÜLYA ŞAHİN ÖZKAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    PatolojiMarmara Üniversitesi

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDAN KAYA

  4. Meme kanseri tanısı alan olgularda immünohistokimyasal olarak HER2 skor 2+ vakaların histopatolojik parametreleri ile in situ hibridizasyon sonuçlarının karşılaştırılması ve klinikopatolojik korelasyonu

    Comparison of immunohistochemical HER2 score 2+ cases in patients diagnosed with breast cancer with histopathological parameters and in situ hybridization results, and clinical-pathological correlation

    SEMRA UZUN ERKAL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    PatolojiKocaeli Üniversitesi

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÇİĞDEM VURAL

  5. İnvaziv meme karsinomlarında immünhistokimyasal pd1, pdl1 ve pdl2 ekspresyonlarının araştırılması

    The investigation of the immunohistochemical pd1, pdl1 and pdl2 expression in invasive breast carcinoma

    ÖZLEM DURAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    PatolojiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEMAL KÜRŞAT BOZKURT