Geri Dön

Meme kanserli olgularda meme manyetik rezonans görüntülemesinden elde edilen radyomiks parametrelerinin neoadjuvan tedaviye yanıt açısından histopatolojik korelasyonu

Histopathologic correlation between breast mri–derived radiomic features and response to neoadjuvant therapy in patients with breast cancer

PDF İndir

  1. Tez No: 994978
  2. Yazar: CENNET YANARDAĞ BİÇER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MELTEM GÜLSÜN AKPINAR
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Radyoloji ve Nükleer Tıp, Radiology and Nuclear Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Histopatoloji, Manyetik rezonans görüntüleme, Meme neoplazmları, Radyomikler, Histopathology, Magnetic resonance imaging, Breast neoplasms, Radiomics
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Radyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Meme kanseri, kadınlarda en sık görülen malign tümördür; neoadjuvan tedavi (NAT) özellikle evre II-III hastalarda standart yaklaşım olup tümörü küçültme, meme koruyucu cerrahiye olanak sağlama ve başlangıçta rezektabl olmayan olguları rezektabl hâle getirme avantajları sunar. NAT sonrası patolojik tam yanıt (pCR), hastalıksız sağkalım (DFS) ve genel sağkalım (OS) için güvenilir bir belirteçtir; ancak olguların yaklaşık %10-35'inde tedaviye yanıtsızlık veya tedavi altında progresyon görülebilir. Meme kanserinde NAT'a yanıtın doğru öngörülmesi, pCR'nin uzun dönem sonuçlarla ilişkisi nedeniyle klinik karar süreçlerinde kritik öneme sahiptir. Bu nedenle erken dönemde NAT'a yanıtı öngörmek için radyolojik belirteçler ve biyobelirteçler araştırılmaktadır. Çalışmamızın amacı, tedavi öncesi meme manyetik rezonans görüntülemeden (MRG) elde edilen radyomiks özelliklerinin pCR'yi öngörmedeki yerini, semantik MRG bulguları ve patolojik değişkenler ile birlikte incelemektedir. Hacettepe Üniversitesi Hastaneleri'nde meme kanseriyle takipli neoadjuvan tedavi almış ve tedavi öncesinde meme MRG'si bulunan 154 hasta (pCR=66, non-pCR=88), %70 eğitim (n=109)/%30 bağımsız test (n=45) kohortlarına ayrılmıştır. Kontrast sonrası erken fazda, yağ baskılı T1-ağırlıklı sekanstan tümörler üç boyutlu segmentlenerek toplamda 1691 radyomiks özelliğinden sınıf içi korelasyon katsayısı (ICC)>0.90 olan 652 özellik kalmıştır. Elastik net regülasyonu (α=0.50) ile 9 özellik seçilmiştir. Geriye kalan bu 9 özellik ile Radial Basis Function (RBF) çekirdekli Support Vector Machine (SVM) kullanılarak radyomiks modeli oluşturulmuştur. İncelenen konvansiyonel MRG bulgularından ve patolojik bulgulardan pCR ve non-pCR grupları arasında anlamlı farklılık bulunan (p<0.05), eğitim ve test setleri arasında alt grup analizlerinde sıfır değeri bulunmayan ve iki kohort arasında dağılımları arasında farklılık bulunmayan (p>0.05) ve tek değişkenli lojistik regresyon analizi sonucunda iki yanıt grubu arasında anlamlı ilişkili saptanan (p<0.05) özelliklerden SVM-RBF ile ayrıca semantik, patolojik model ve radyomiks ile kombine modeller oluşturulmuştur. Konvansiyonel radyolojik bulgulardan oluşturulan semantik modelde maksimum tümör çapı, lezyon dağılımı, lezyonun şekli, aksillada patolojik lenf nodu varlığı; patolojik modelde östrojen reseptör (ER) durumu, progesteron reseptör (PgR) durumu, Human Epidermal Growth Factor Receptor 2 (HER2) durumu ve histolojik grade yer almıştır. Bağımsız test setinde SVM-RBF ile oluşturulan modellerin eğri altında kalan alan (Area Under the Curve, AUC) değerleri sırasıyla radyomiks modelinde 0.563, semantik modelde 0.558, patolojik modelde 0.704, radyomiks+semantik modelde 0.557, radyomiks+patolojik modelde 0.662 ve tüm değişkenlerin yer aldığı kombine modelde 0.607 olup; kombine modelin doğruluğu 0.644, duyarlılığı 0.632, özgüllüğü 0.654 bulunmuştur. Bunlara ek olarak lezyonlardaki nekrotik alanlar dışlanarak ve kontrastlı serilerle doğrulanmış ilgi alanları (ROI, region of interest) belirlenmiş ve elde edilen görünür difüzyon katsayısı (Apparent Diffusion Coefficient, ADC) değerlerinin aritmetik ortalaması alınarak ADCortalama değerleri hesaplanmıştır. Eğitim setinde ADCortalama değerlerinden optimum eşik değer bulunarak bu eşik değere göre bağımsız test setinde iki yanıt grubu arasında duyarlılık, özgüllük ve AUC ölçütlerine bakılmıştır. ADCortalama eşik değeri test setinde sınırlı ayrım gücü gösterdiğinden eşik-temelli değerlendirme modele dâhil edilmemiştir. Radyolojik yanıt-patolojik yanıt ilişkisinde duyarlılık %56.3, özgüllük %92.9 olarak saptanmıştır. Sağkalım analizlerinde pCR elde edenlerde OS ve DFS anlamlı derecede uzundur. SVM-RBF makine öğrenmesi modellerine baktığımızda, radyomiks özelliklerin tek başına iki yanıt grubunun ayırt edilmesinde sınırlı performans gösterdiği anlaşılmış olup semantik ve patolojik değişkenlerle birlikte tamamlayıcı katkı sunmuştur. Bu kohortta patolojik model bağımsız test setinde en yüksek ayırt ediciliğe ulaşırken (AUC:0.704), ADC'de optimal eşik değer yaklaşımı sınırlı kalmıştır. Modelin tümör konseylerinde risk katmanı olarak kullanıma girebilmesi için prospektif, çok merkezli doğrulama çalışmaları ve protokol standardize çalışmalarla genellenebilirliğin artırılması gerekmektedir.

Özet (Çeviri)

Breast cancer is the most common malignancy among women; neoadjuvant therapy (NAT) is a standard approach particularly for stage II–III disease, offering tumor downstaging, enabling breast-conserving surgery, and rendering initially unresectable tumors resectable. Pathologic complete response (pCR) after NAT is a reliable surrogate for disease-free survival (DFS) and overall survival (OS); however, approximately 10-35% of cases show no response or progression during therapy. Because pCR is linked to long-term outcomes, accurate pre-treatment prediction of NAT response is crucial for clinical decision-making, and imaging biomarkers are actively investigated for early prediction. This study aimed to evaluate the contribution of radiomics features extracted from pre-treatment breast magnetic resonance imaging (MRI) to predicting pCR alongside semantic MRI and pathologic findings. A total of 154 patients at Hacettepe University Hospitals who received NAT and had pre-treatment breast MRI (pCR=66, non-pCR=88) were split into a 70% training cohort (n=109) and a 30% independent test cohort (n=45). Tumors were three-dimensionally segmented on the early post-contrast fat-suppressed T1-weighted sequence, yielding 1691 radiomics features; after retaining those with an intraclass correlation coefficient (ICC)>0.90, 652 features remained. Elastic-net regularization (α=0.50) selected nine features, which were used to build a radiomics model with a Support Vector Machine using a Radial Basis Function (RBF) kernel. From conventional MRI and pathology, variables that differed significantly between pCR and non-pCR (p<0.05), showed no zero counts in subgroup analyses across training/test, and had comparable distributions between cohorts (p>0.05) as well as significance in univariable logistic regression (p<0.05) were used to construct additional SVM-RBF models (semantic, pathologic) and their combinations with radiomics. The semantic model included maximum tumor diameter, lesion distribution, lesion shape, and axillary pathologic lymph node; the pathologic model included estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PgR), human epidermal growth factor receptor 2 (HER2), and histologic grade. In the independent test set, the areas under the curve (AUCs) were 0.563 (radiomics), 0.558 (semantic), 0.704 (pathologic), 0.557 (radiomics+semantic), 0.662 (radiomics+pathologic), and 0.607 (combined model including all variables); for the combined model, accuracy, sensitivity, and specificity were 0.644, 0.632, and 0.654, respectively. Additionally, regions of interest (ROIs) excluding necrotic areas and verified on contrast-enhanced series were delineated to compute mean apparent diffusion coefficient (ADCmean) values. An optimal ADCmean threshold was derived in the training set and evaluated in the independent test set for sensitivity, specificity, and AUC; because the threshold showed limited discriminative ability in the test set, this threshold-based assessment was not incorporated into the models. For the relationship between radiologic complete response and pCR, sensitivity and specificity were 56.3% and 92.9%, respectively. In survival analyses, OS and DFS were significantly longer among patients achieving pCR. Across SVM-RBF models, radiomics features alone showed modest discrimination between response groups, while semantic and pathologic variables provided complementary value; in this cohort, the pathologic model achieved the highest test AUC (0.704), whereas the ADC threshold approach remained limited. Prospective, multicenter validation with standardized imaging protocols is warranted to enhance generalizability and to position the model as a risk-stratification tool in tumor boards.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    566491

    Meme kanserli olgularda immunohistokimyasal belirteçler ile meme manyetik rezonans görüntülemede ADC (apparent diffusion coefficient) değerlerinin karşılaştırılması

    Comparison of ADC (apparent diffusion coefficient) values in Breast Magnetic Resonance Imaging with Immunohistochemical Markers in Patients with Breast Cancer

    DUYGU İMRE YETKİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Radyoloji ve Nükleer TıpHacettepe Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELTEM GÜLSÜN AKPINAR

  2. Tez No

    360322

    Meme kanserli olgularda aksiler lenf nodlarının benign malign ayrımınında diffüzyon ağırlıklı manyetik rezonans görüntülemenin değeri

    The value of di̇ffusi̇on-wei̇ghted magneti̇c resonance i̇magi̇ng i̇n di̇fferenti̇ati̇on of mali̇gn and beni̇gn axi̇llary lymph nodes i̇n pati̇ents wi̇th breast cancer

    ESRA YAVUZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Radyoloji ve Nükleer TıpDokuz Eylül Üniversitesi

    Radyodiagnostik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PINAR BALCI

  3. Tez No

    780549

    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

    MELİSA YALÇIN ERK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI ERTÜRK

  4. Tez No

    981737

    40 yaş altı meme kanserli olgularda görüntüleme bulgularının patolojik parametreler ve klinik seyirle ilişkisinin değerlendirilmesi

    Assessment of imaging, and histopathological findings, and their correlation with clinical outcomes in breast cancer patients under the age of 40

    MURAT TABAR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Radyoloji ve Nükleer TıpBezm-İ Alem Vakıf Üniversitesi

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN TOPRAK

    PROF. DR. ŞEYMA YILDIZ

  5. Tez No

    982142

    Meme kanseri tanılı olgularda pre-operatif meme manyetik rezonans görüntüleme(MRG)'de kontralateral memede saptanan insidental lezyonların değerlendirilmesi

    Evaluation of incidental lesions detected in the contralateral breast on preoperative breast magnetic resonance imaging(MRI) in patients diagnosed with breast cancer

    EMRECAN SARI

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Radyoloji ve Nükleer Tıpİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Radyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASEMİN KAYADİBİ

Geri Dön