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J-GLOBAL ID：201702232455631610   整理番号：17A1441323

乳癌画像表現型と分子サブタイプ間の関係の同定:モデル発見と外部検証【Powered by NICT】

Identifying relations between imaging phenotypes and molecular subtypes of breast cancer: Model discovery and external validation

著者 (13件)： Wu Jia (Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine, Stanford, California, USA) ,  Sun Xiaoli (Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine, Stanford, California, USA) ,  Sun Xiaoli (Radiotherapy Department, First Affiliated Hospital of Zhejiang University, Hangzhou, Zhejiang, P.R. China) ,  Wang Jeff (Department of Radiation Medicine, Hokkaido University Graduate School of Medicine, Sapporo, Hokkaido, Japan) ,  Wang Jeff (Global Station for Quantum Medical Science and Engineering, Global Institution for Collaborative Research and Education (GI-CoRE), Hokkaido University, Proton Beam Therapy Center, Sapporo, Hokkaido, Japan) ,  Cui Yi (Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine, Stanford, California, USA) ,  Cui Yi (Global Station for Quantum Medical Science and Engineering, Global Institution for Collaborative Research and Education (GI-CoRE), Hokkaido University, Proton Beam Therapy Center, Sapporo, Hokkaido, Japan) ,  Kato Fumi (Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Hokkaido University Hospital, Sapporo, Hokkaido, Japan) ,  Shirato Hiroki (Department of Radiation Medicine, Hokkaido University Graduate School of Medicine, Sapporo, Hokkaido, Japan) ,  Shirato Hiroki (Global Station for Quantum Medical Science and Engineering, Global Institution for Collaborative Research and Education (GI-CoRE), Hokkaido University, Proton Beam Therapy Center, Sapporo, Hokkaido, Japan) ,  Ikeda Debra M. (Department of Radiology, Stanford University School of Medicine, Advanced Medicine Center, Stanford, California, USA) ,  Li Ruijiang (Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine, Stanford, California, USA) ,  Li Ruijiang (Stanford Cancer Institute, Stanford University School of Medicine, Stanford, California, USA)
資料名： Journal of Magnetic Resonance Imaging  (Journal of Magnetic Resonance Imaging)
巻： 46  号： 4  ページ： 1017-1027  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2648A  ISSN： 1053-1807  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:乳房腫瘍と背景実質の動的コントラスト強調磁気共鳴イメージング(DCE MRI)特性は乳癌の分子サブタイプ(すなわち,管腔A/Bまたは基底)を識別することができるかどうかを調べること。材料と方法:全体で,一施設からの84人の患者および126人の患者癌ゲノムアトラス(TCGA)を発見と外部検証のために使用した。三十五定量的画像特徴は,形態,組織,および体積特徴を含むDCE-MRI(1.5または3t),両腫瘍と背景実質増強(BPE)特性を捕捉するから抽出した。多重試験は誤った発見率(FDR)を制御するBenjamini Hochberg法を用いて補正した。三分子サブタイプと残りの各々を区別する発見コホートを用いて構築した疎ロジスティック回帰モデルと,モデルは,検証コホートで評価した。【結果】発見と検証コホートにおける単変量解析で,腫瘍を特徴づける二つの特徴と二特性BPEは管腔A対nonluminal A癌を分離するのに統計的に有意であった;腫瘍を特徴づける二つの特徴は管腔Bを分離するための統計的に有意であった;BPEを特性化する腫瘍と1を特性化する一つの特徴は基底(Wilcoxon P<0.05,FDR<0.25)を識別するための統計的有意性に達した。発見と検証コホートでは,多変量ロジスティック回帰モデルは基底癌の内腔B癌に対する管腔A癌,0.67と0.69,および0.66と0.79の0.71と0.73の受信者動作特性曲線下面積(AUC)を達成した。乳癌とBPEの【結論】DCE-MRI特性は乳癌の分子サブタイプの識別のために利用できる可能性がある。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 基底 ,  多重化 ,  患者 ,  *乳房腫瘍 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  NMRイメージング ,  キャラクタリゼーション ,  画像特性 ,  母集団 ,  腫瘍
準シソーラス用語： DCE-MRI ,  単変量解析 ,  ロジスティック回帰モデル ,  コントラスト強調 ,  *サブタイプ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 乳癌 ,  分子サブタイプ ,  画像ゲノミクス ,  動的造影剤増強MRI ,  分類

分類 (1件)： 腫ようの化学・生化学・病理学  (GE02030N)

タイトルに関連する用語 (8件)： 乳癌 ,  画像表現 ,  分子 ,  サブタイプ ,  同定 ,  モデル ,  発見 ,  外部検証