直腸がんにおけるリンパ節転移予測のための生成敵対的ネットワーク：マルチパラメトリック、マルチリージョン超解像MRI

科学分野:

• 放射線学
• 腫瘍学
• 医用画像処理

背景:

• 直腸がん（RC）のリンパ節転移（LNM）は、治療決定に影響を与えます。
• 効果的な患者管理のために、LNMの正確な術前予測が不可欠です。
• マルチパラメトリックMRIは、詳細な腫瘍特性評価の可能性を提供します。

研究 の 目的:

• 直腸がん（RC）の術前腸間膜リンパ節転移（LNM）予測モデルを開発および検証すること。
• 超解像（SR）MRIからの腫瘍内およびマルチリージョン腫瘍周囲放射線ゲノミクスを活用すること。
• 放射線ゲノミクスモデルと臨床モデルの複合性能を評価すること。

主な方法:

• 243人の直腸がん患者を対象とした多施設共同研究。
• SR-DWIおよびSR-T2WI画像（腫瘍、腫瘍周囲3mm、腫瘍周囲5mm）から抽出された放射線ゲノミクス特徴。
• LASSOおよびmRMRを使用した特徴選択。ロジスティック回帰によるモデル開発。臨床要因との複合モデル。

主要な成果:

• SR-T2WIおよびSR-DWIは、元の画像と比較して有意な定性的および定量的改善を示しました。
• DWI_T2WI_IntraPeri3mm放射線ゲノミクスモデルは、強力な予測性能を示しました（AUC：0.880、0.735、0.714）。
• 放射線ゲノミクスと臨床要因を統合した複合モデルは、優れたAUC（0.933、0.829、0.867）を達成しました。

結論:

• マルチシーケンスMRIのGANベース3D-SRは、RCにおける腸間膜LNMの効果的なマルチリージョン予測を可能にします。
• SRベースの放射線ゲノミクス（3mm腫瘍周囲）と臨床要因を組み合わせた統合モデルは、LNM予測精度を向上させます。
• このアプローチは、直腸がん管理における臨床治療意思決定を支援する可能性を秘めています。