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J-GLOBAL ID：202002221949883026   整理番号：20A2285977

マルチハビタットおよびマルチシーケンスベースラジオミクス解析による結腸直腸肝転移の主な組織病理学的成長パターンの同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Predominant Histopathological Growth Patterns of Colorectal Liver Metastasis by Multi-Habitat and Multi-Sequence Based Radiomics Analysis

著者 (23件)： Han Yuqi (School of Life Science and Technology, Xidian University, Xi’an, China) ,  Han Yuqi (Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Han Yuqi (Beijing Key Laboratory of Molecular Imaging, Beijing, China) ,  Chai Fan (Department of Radiology, Peking University People’s Hospital, Beijing, China) ,  Wei Jingwei (Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wei Jingwei (Beijing Key Laboratory of Molecular Imaging, Beijing, China) ,  Yue Yali (Department of Radiology, Fudan University Shanghai Cancer Center, Shanghai, China) ,  Yue Yali (Department of Oncology, Shanghai Medical College, Fudan University, Shanghai, China) ,  Cheng Jin (Department of Radiology, Peking University People’s Hospital, Beijing, China) ,  Gu Dongsheng (Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Gu Dongsheng (Beijing Key Laboratory of Molecular Imaging, Beijing, China) ,  Zhang Yinli (Department of Pathology, Peking University People’s Hospital, Beijing, China) ,  Tong Tong (Department of Radiology, Fudan University Shanghai Cancer Center, Shanghai, China) ,  Tong Tong (Department of Oncology, Shanghai Medical College, Fudan University, Shanghai, China) ,  Sheng Weiqi (Department of Oncology, Shanghai Medical College, Fudan University, Shanghai, China) ,  Sheng Weiqi (Department of Pathology, Fudan University Shanghai Cancer Center, Shanghai, China) ,  Hong Nan (Department of Radiology, Peking University People’s Hospital, Beijing, China) ,  Ye Yingjiang (Department of Gastrointestinal Surgery, Peking University People’ Hospital, Beijing, China) ,  Wang Yi (Department of Radiology, Peking University People’s Hospital, Beijing, China) ,  Tian Jie (Key Laboratory of Molecular Imaging, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Tian Jie (Beijing Key Laboratory of Molecular Imaging, Beijing, China) ,  Tian Jie (Beijing Advanced Innovation Centre for Big Data-Based Precision Medicine, School of Medicine, Beihang University, Beijing, China) ,  Tian Jie (Engineering Research Centre of Molecular and Neuro Imaging of Ministry of Education, School of Life Science and Technology, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： Frontiers in Oncology (Web)  (Frontiers in Oncology (Web))
巻： 10  ページ： 1363  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7089A  ISSN： 2234-943X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:結腸直腸肝転移(CRLM)の優勢な組織病理学的成長パターン(HGPs)を効果的かつ正確に予測するためのMRIに基づくラジノミクスモデルを開発すること。材料と方法:本研究では,123の置換CRLMと59のデスモプラスチックCRLMを含む2つの施設からの化学療法ナイーブ患者の182の切除と組織病理学的証明CRLMを遡及的に分析した。2つの関心領域(ROI),腫瘍領域,および腫瘍-肝臓界面(TLI)ゾーンについてラジオミクス分析を行った。決定木(DT)アルゴリズムを,各々のMRシーケンスに関するラジノミクスモデリングのために使用して,融合ラジノミクスモデルを,各々のシーケンスのラジノミクス署名を結合することによって構築した。臨床および組合せモデルを,多変量ロジスティック回帰分析を通して開発した。開発したモデルの性能を,曲線下面積(AUC),精度,感度および特異性のインジケーターによる受信者動作特性(ROC)曲線により評価した。ノモグラムを構築し,識別,較正および有用性を評価した。結果:融合ラジノミクス腫瘍とラジノミクスTLIモデルは,単一配列と臨床モデルより優れた性能を示した。さらに,ラジノミクスTLIモデルは,内部検証コホートにおいて,ラジオミクス腫瘍モデル(AUC0.912対0.879)より良好な性能を示した。組合せモデルは良好な識別を示し,ノモグラムのAUCは訓練,内部検証および外部検証コホートでそれぞれ0.971,0.909および0.905であった。【結論】MRIベースのラジノミクス法は,CRLMの優勢なHGPsを予測する際に高い可能性を有する。優勢なHGPsの術前非侵襲的同定は,異なる生物学的経路を反映する臨床治療戦略のための潜在的バイオマーカーとしてのHGPsの能力をさらに探求することができた。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  界面 ,  ノモグラム ,  *腫瘍 ,  指示計 ,  薬物療法 ,  ディシジョンツリー ,  母集団 ,  治療計画 ,  バイオマーカー ,  血中濃度-時間曲線下面積
準シソーラス用語： 非侵襲 ,  特異性 ,  *結腸直腸 ,  *肝転移 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 結腸直腸癌 ,  肝臓転移 ,  磁気共鳴 ,  組織病理学的成長パターン ,  ラジオミクス

分類 (1件)： 消化器の腫よう  (GH04000D)

引用文献 (31件)：

• Goey KKH, Sørbye H, Glimelius B, Adams RA, André T, Arnold D, et al. Consensus statement on essential patient characteristics in systemic treatment trials for metastatic colorectal cancer: supported by the ARCAD Group. Eur J Cancer. (2018) 100:35-45. doi: 10.1016/j.ejca.2018.05.010
• Moro CF, Béla B, Marco G. Growth patterns of colorectal cancer liver metastases and their impact on prognosis: a systematic review. BMJ Open Gastroenterol. (2018) 5:e000217. doi: 10.1136/bmjgast-2018-000217
• van Dam PJ, Van der Stok EP, Teuwen LA, Van den Eynden GG, Illemann M, Frentzas S, et al. International consensus guidelines for scoring the histopathological growth patterns of liver metastasis. Br J Cancer. (2017) 117:1427-41. doi: 10.1038/bjc.2017.334
• Vermeulen PB, Colpaert C, Salgado R, Royers R, Hellemans H, Van Den Heuvel E, et al. Liver metastases from colorectal adenocarcinomas grow in three patterns with different angiogenesis and desmoplasia. J Pathol. (2001) 195:336-42. doi: 10.1002/path.966
• Frentzas S, Simoneau E, Bridgeman VL, Vermeulen PB, Foo S, Kostaras E, et al. Vessel co-option mediates resistance to anti-angiogenic therapy in liver metastases. Nat Med. (2016) 22:1294-302. doi: 10.1038/nm.4197

タイトルに関連する用語 (6件)： 解析 ,  結腸直腸 ,  肝転移 ,  組織病理学 ,  成長パターン ,  同定