Истинная прогрессия или псевдопрогрессия у пациентов с глиобластомой?

Это истинная прогрессия или псевдопрогрессия роста опухоли?

Это критический вопрос для радиологов и медицинских онкологов, лечащих пациентов с глиобластомой, наиболее распространенной и агрессивной формой рака головного мозга. Различие между этими типами прогрессирования жизненно важно для управления лечением.

«Зная, является ли это истинным прогрессированием, указывающим на плохой ответ на лечение, или псевдопрогрессированием, благоприятным ответом, который может выглядеть хуже из-за отека или некроз опухолиимеет важное значение для клиницистов», – сказал Эрик Меллон, доктор медицинских наук, доктор философии, онколог-радиолог и исследователь Комплексного онкологического центра Сильвестра при Медицинской школе Миллера Университета Майами. «Эти знания могут помочь нам в корректировке текущего лечения в реальных условиях. время.”

Он и его коллеги-исследователи представляют результаты двух недавних исследований по этой теме на сайте АСТРО 2023ежегодное собрание Американского общества радиационной онкологии, 1–4 октября в Сан-Диего.

Одно исследование было разработано с целью определить, является ли ежедневный мониторинг опухоль Изменения во время курса лучевой терапии могут привести к раннему прогнозированию ответа на лечение. Линейные ускорительные системы под контролем МРТ, известные как MR-linac, которые обеспечивают лучевая терапия разрешить этот тип мониторинга и обнаружения закономерностей в этих изменениях объема.

Исследователи из Сильвестра использовали сложные аналитические инструменты и инструменты машинного обучения, в том числе модель линейной подгонки, чтобы проверить свою теорию прогнозирования на предполагаемой когорте пациентов с глиобластомой, проходящих химиолучевую терапию по поводу рака.

«Модель была обучена прогнозировать отсутствие прогрессирования, псевдопрогрессию и истинное прогрессирование, а результаты были перекрестно проверены», — объяснила Кейли Каллисон, доктор медицинских наук. студентка, которая защищает докторскую диссертацию. исследования в лаборатории Сильвестра Меллона, является первым автором исследования и представит данные на ASTRO 2023.

Из 28 пациентов, проанализированных в исследовании, у 11 не было обнаружено роста опухоли при первой диагностической МРТ после лечения (отсутствие прогрессирования), у пяти была обнаружена псевдопрогрессия, основанная на долгосрочной стабильности результатов МРТ, а у 12 наблюдалось истинное прогрессирование, определяемое при продолжении лечения. рост опухоли по истечении шести месяцев образцы тканей показывают активное злокачественное новообразование или быструю смерть.

Модель достигла общей точности 86% при прогнозировании трех классов результатов (отсутствие прогрессирования, истинное прогрессирование и псевдопрогрессирование) и точности 93% при прогнозировании между отсутствием прогрессирования и любым видом прогрессирования.

«Мы выявили закономерности поведения опухоли во время терапии, которые указывают на различия в характере роста между истинной прогрессией и псевдопрогрессией», — сказал Меллон, соруководитель группы нейроонкологических заболеваний Сильвестра, которая возглавляет многочисленные клинические исследования опухолей головного мозга. «Эти изменения объема во время лечения могут быть ранними маркерами ответа на лечение».

Следующие шаги, по словам Меллона и Каллисона, включают автоматизацию мониторинга опухоли в реальном времени с использованием решения глубокого обучения для определения объема при ежедневном сканировании.

Другое их исследование, проведенное одновременно с вышеупомянутым, было направлено на определение прогностической ценности еженедельных дельта-радиомных характеристик, извлеченных из систем MR-linac, используемых для лечения пациентов с глиобластомой.

В то время как радиомика фокусируется на количественных характеристиках, извлеченных из медицинских изображений, чтобы коррелировать с различными биологическими особенностями и клиническими конечными точками для диагностики рака, прогноза и принятия клинических решений, дельта-радиомика расширяет этот анализ, изучая вариации характеристик в разные моменты времени, обычно до и после терапии.

Однако в данном случае моменты времени сбора данных были «во время» терапии. Исследователи Сильвестра применили контролируемое машинное обучение со сложной моделью классификации, чтобы предсказать результаты истинного прогресса или псевдопрогресса. Их модель включала 41 переменную — 39 особенностей текстуры опухоли, а также объем поражения и среднюю интенсивность поражения — для каждого момента времени для создания прогнозов.

Из 10 наиболее прогностических признаков 90% произошли в ранние сроки, что позволяет предположить, что прогностические изменения в микроокружении основной опухоли происходят в течение первых 15 сеансов лечения (или первой половины лечения).

«Наши результаты подтверждают теорию о том, что дельта-радиомные характеристики лучевой терапии с помощью МР-линейного ускорителя могут предсказать ответ на лечение во время терапии, что происходит раньше, чем существующие методы», — заключил Меллон. «И это позволит врачам активизировать нынешнее лечение пациентов с плохим ответом».

Меллон и Каллисон говорят, что будущие исследования должны включать более крупную группу пациентов и использование систем MR-linac с многопараметрической МРТ для дальнейшей проверки прогностической ценности модели.