I-SPY 2乳がん患者のネオアジュバント治療に対する反応を予測するためのMRIベースの数学モデル化

科学分野:

• 腫瘍学
• 生物医学工学
• 放射線科

背景:

• 局所的に進行した乳がん (LABC) の新補助療法 (NAT) 応答の正確な予測は,パーソナライズされた治療に不可欠です.
• 既存のモデルは,多くの場合,異なるサブタイプと臨床試験の設定で一般化できない.
• 定量磁気共鳴画像 (MRI) は,NAT中に腫瘍の動態を追跡するための貴重なデータを提供します.

研究 の 目的:

• NATに対するLABC患者の反応を予測するための生物学ベースの数学モデルの一般化性を確立する.
• マルチセンター臨床試験の患者特有のデータを用いてモデルの正確性を検証する.

主な方法:

• I- SPY 2試験のLABC患者91人は,NATの3つの時間点で定量MRIを受けた.
• 患者特有のMRIデータ (V1とV2) を用いて,以前に開発された生物学ベースの数学モデルを校正した.
• カリブレーションされたモデルは,細胞の移動,増殖,死を含む,治療終了時に腫瘍の細胞性および体積の変化を予測した.

主要な成果:

• モデルでは,予測されたおよび観察された腫瘍変化 (V1- V3) の間の高コンコードンス相関係数 (0. 94の細胞性,0. 91の体積) を達成した.
• 予測された腫瘍容量指標は,病理的な完全応答 (pCR) をpCRでない患者から正確に区別した (AUC=0. 78).
• このモデルは,専用のトレーニングデータセットを必要とせずに,患者特有の予測能力を実証しました.

結論:

• 開発された腫瘍予測パイプラインは,NAT後の患者特有の腫瘍状態を正確に予測します.
• このモデルの汎用性は,複数のLABCサブタイプと,実際のMRIデータを用いた臨床試験サイトで確認されています.
• このアプローチはLABC治療戦略を最適化するための有望なツールです.