原題
Non-invasive decision support for clinical treatment of NSCLC using a multiscale radiomics approach.
背景:癌治療のための治療戦略は、通常、癌の発生および予後に関連する重要な標的分子バイオマーカーに基づいている。したがって、長期治療ガイダンスのための新しいバイオマーカーが緊急に必要である。
方法:予測バイオマーカーを作成し、3施設の508人の非小細胞肺癌患者のデータを用いて検証した。6つの遺伝子型と免疫表現型を識別し、放射線学的表現型と腫瘍遺伝子型/免疫表現型との相関を確立する。
結果:臨床因子と多領域特徴を組み合わせて開発したラジオミックスモデルは、従来のモデルよりも優れていた。様々な変異状態に対して有意な予測性能を示した。異なるボクセル空間分解能で性能が低下したにもかかわらず、組合せモデルはその利点を維持した。
結論:検証されたマルチスケールラジオミックシグネチャーは、標的療法または免疫療法のためにNSCLC患者を選択するための非侵襲的アプローチを提供し、個別化された治療戦略に有望である。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2024.110082
PMID: 38195018
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