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J-GLOBAL ID：202002217240499897   整理番号：20A1925731

ネオアジュバント化学療法後の乳癌退縮パターン予測のためのマルチパラメトリックMRIベースラジオミクス解析【JST・京大機械翻訳】

Multiparametric MRI-based radiomics analysis for the prediction of breast tumor regression patterns after neoadjuvant chemotherapy

著者 (24件)： Zhuang Xiaosheng (Department of Breast Cancer, Cancer Center, Guangdong Provincial People’s Hospital, Guangdong Academy of Medical Sciences, Guangzhou 510080, China) ,  Zhuang Xiaosheng (Shantou University Medical College, Shantou 515041, Guangdong, China) ,  Chen Chi (School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Chen Chi (Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Liu Zhenyu (Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Liu Zhenyu (School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Science, Beijing 100080, China) ,  Zhang Liulu (Department of Breast Cancer, Cancer Center, Guangdong Provincial People’s Hospital, Guangdong Academy of Medical Sciences, Guangzhou 510080, China) ,  Zhou Xuezhi (Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Zhou Xuezhi (Engineering Research Center of Molecular and Neuro Imaging of Ministry of Education, School of Life Science and Technology, Xidian University, Xi’an, Shaanxi 710126, China) ,  Cheng Minyi (Department of Breast Cancer, Cancer Center, Guangdong Provincial People’s Hospital, Guangdong Academy of Medical Sciences, Guangzhou 510080, China) ,  Ji Fei (Department of Breast Cancer, Cancer Center, Guangdong Provincial People’s Hospital, Guangdong Academy of Medical Sciences, Guangzhou 510080, China) ,  Zhu Teng (Department of Breast Cancer, Cancer Center, Guangdong Provincial People’s Hospital, Guangdong Academy of Medical Sciences, Guangzhou 510080, China) ,  Lei Chuqian (Department of Breast Cancer, Cancer Center, Guangdong Provincial People’s Hospital, Guangdong Academy of Medical Sciences, Guangzhou 510080, China) ,  Lei Chuqian (The Second School of Clinical Medicine, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China) ,  Zhang Junsheng (Department of Breast Cancer, Cancer Center, Guangdong Provincial People’s Hospital, Guangdong Academy of Medical Sciences, Guangzhou 510080, China) ,  Zhang Junsheng (Shantou University Medical College, Shantou 515041, Guangdong, China) ,  Jiang Jingying (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision Medicine, School of Medicine and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Jiang Jingying (Key Laboratory of Big Data-Based Precision Medicine (Beihang University), Ministry of Industry and Information Technology, Beijing 100191, China) ,  Tian Jie (Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Tian Jie (School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Science, Beijing 100080, China) ,  Tian Jie (Engineering Research Center of Molecular and Neuro Imaging of Ministry of Education, School of Life Science and Technology, Xidian University, Xi’an, Shaanxi 710126, China) ,  Tian Jie (Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-Based Precision Medicine, School of Medicine and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China) ,  Tian Jie (Key Laboratory of Big Data-Based Precision Medicine (Beihang University), Ministry of Industry and Information Technology, Beijing 100191, China) ,  Wang Kun (Department of Breast Cancer, Cancer Center, Guangdong Provincial People’s Hospital, Guangdong Academy of Medical Sciences, Guangzhou 510080, China)
資料名： Translational Oncology  (Translational Oncology)
巻： 13  号： 11  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2898A  ISSN： 1936-5233  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乳癌は新アジュバンド化学療法後に異なる回帰パターンを示す。ある種の回帰パターンは乳房温存手術におけるより信頼できるマージンと関連する。本研究の目的は,乳癌患者における回帰パターンを予測するためのラジオミック特徴および臨床病理学的因子に基づくノモグラムを確立することである。2016年1月から2019年12月までの著者らのセンターで,ネオアジュバンド化学療法を受け,確定的手術を受けた144人の乳癌患者を遡及的にレビューした。腫瘍退縮パターンは,病理学的結果に基づいて1型(同心回帰+pCR)と2型(多巣性残基+SD+PD)に分類した。MRI画像の2つの配列から1158の多次元特徴を抽出した。特徴選択の後,機械学習を適用して,ラジオミック署名を構築した。臨床的特徴を後方段階的選択によって選択した。併用予測モデルを,ラジオミック署名と臨床因子の両方に基づいて構築した。組合せ予測モデルの予測性能を評価した。2つのラジオミック特徴を,ラジオミック署名を構築するために選択した。2つの重要な臨床的特徴と組み合わせて,複合予測モデルは,一次コホートで0.902(95%信頼区間0.8343~0.9701)の受信者動作特性曲線の下の面積と検証コホートで0.826(95%信頼区間0.6774~0.9573)で,優れた予測性能を示した。本研究は,NACの開始前に腫瘍退縮パターンを予測するために,ラジオミックシグネチャと臨床病理学的因子を組み合わせたユニークなモデルを確立した。タイプ2回帰の早期予測は,術前治療を改変する機会を提供し,外科的オプションの決定を助ける。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ノモグラム ,  特徴選択 ,  高次元 ,  母集団 ,  NMRイメージング ,  腫瘍退縮 ,  *乳房腫瘍 ,  機械学習 ,  予測モデル ,  乳房温存手術
準シソーラス用語： 乳房温存療法 ,  ROC曲線 ,  補助化学療法 ,  *ネオアジュバント化学療法 ,  予測性能 ,  残基 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 腫ようの薬物療法  (GE03032C)

タイトルに関連する用語 (6件)： ネオアジュバント化学療法 ,  乳癌 ,  予測 ,  マルチパラメトリックMRI ,  ラジオミクス ,  解析