原題
Unveiling regions associated with acute and late breast side-effects from breast radiotherapy using voxel-wise image-based data mining analysis.
背景:放射線治療(RT)に関連した乳房の副作用は生活の質を損なう。本研究では、ボクセル単位の画像ベースのデータマイニング(IBDM)を用いて、RT線量が特定の副作用と相関する解剖学的乳房領域の位置を特定した。
方法:乳房温存手術(仰臥位)後の922人のREQUY患者を、疼痛、浮腫、萎縮、硬化、及び乳頭陥没について評価した。毒性発現量はToxT-AUCにより要約した。線量分布を参照解剖学的構造に空間的に標準化し、同側乳房を整列させるために反転し、EQD(α/β=1.7および3 Gy)に変換し、臨床的共変量を含む多変量順序回帰で分析した。
結果:異なる乳腺四分円の異なる領域は、各副作用との用量関連を示した;平均領域EQDはグレード2以上で全乳腺EQDを上回り、領域線量測定は多変量モデルで依然として有意であった。
結論:局所乳房線量は特異的なRT後の副作用と相関しており、毒性を低減するための線量節約のための標的化可能領域を示唆した。
Journal: Radiother Oncol (CiteScore 2022: 10.5)
DOI: 10.1016/j.radonc.2025.111230
PMID: 41429725
コメント