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Nov 27, 2023

MRT-Radiomics-Funktionen sagen die Expression von Brustkrebstumoren voraus

3. August 2023 – Multiparametrische MRT und Radiomics können laut veröffentlichten französischen Ergebnissen dabei helfen, unterschiedliche Expressionen des humanen epidermalen Wachstumsfaktorrezeptors 2 (HER2) bei Brustkrebs vorherzusagen

3. August 2023 – Laut französischen Ergebnissen, die am 1. August in Radiology veröffentlicht wurden, können multiparametrische MRT und Radiomics dabei helfen, unterschiedliche Expressionen des humanen epidermalen Wachstumsfaktorrezeptors 2 (HER2) bei Brustkrebs vorherzusagen.

Ein Team unter der Leitung von Dr. Toulsie Ramtohul vom Curie-Institut in Paris berichtete, dass die radiomische Signatur und die Tumordeskriptoren der multiparametrischen Brust-MRT einen hohen prädiktiven Wert für die Vorhersage des HER2-Expressionsniveaus zeigten, eine Fähigkeit, die therapeutische Auswirkungen haben könnte.

„Die Ergebnisse dieser Dual-Center-Studie zeigten, dass eine multiparametrische MRT-basierte radiomische Signatur … eine nichtinvasive Methode zur Identifizierung von Patienten darstellen könnte, die für HER2-zielgerichtete Therapien in Frage kommen“, schrieben Ramtohul und Kollegen.

Zur Unterscheidung zwischen HER2-positivem, luminalem und dreifach negativem Brustkrebs werden herkömmliche pathologische Merkmale herangezogen. Etwa die Hälfte der Brustkrebserkrankungen weist eine geringe HER2-Expression auf und kann durch neue Antikörper-Wirkstoff-Konjugate bekämpft werden.

Frühere Untersuchungen deuten darauf hin, dass multiparametrische Brust-MRT-Radiomics von Brustläsionen und umgebenden Rändern einen Zusammenhang mit dem molekularen Subtyp und den Konzentrationen von Ki-67 haben, einem prognostischen Biomarker für invasiven Brustkrebs.

Ramtohul und Co-Autoren wollten herausfinden, ob multiparametrische MRT-basierte radiomische Merkmale dabei helfen können, HER2-Null-, HER2-niedrige und HER2-positive Tumoren zu unterscheiden. Sie testeten ihre Methode an Frauen mit Brustkrebs, die sich zwischen 2020 und 2022 in zwei verschiedenen Zentren einer MRT unterzogen. Das Team führte außerdem eine Tumorsegmentierung und eine radiomische Merkmalsextraktion an T2-gewichteten und dynamisch kontrastverstärkten T1-gewichteten Bildern durch.

Das Team extrahierte insgesamt 101 Merkmale aus 2D-T2-gewichteten Bildern und 107 Merkmale aus 3D-T1-gewichteten Bildern. Nach einer unbeaufsichtigten Korrelationsanalyse wurden 31 Merkmale in das Merkmalsauswahlmodell eingegeben. Dazu gehörten 14 T2-gewichtete und 17 dynamisch kontrastverstärkte T1-gewichtete Bilder. Das Team erhielt eine Radiomic-Signatur mithilfe der logistischen Regression der sieben wichtigsten, vom Operator für kleinste absolute Schrumpfung und Auswahl (LASSO) ausgewählten Merkmale. Dadurch wurden HER2-niedrige und HER2-positive Krebsarten von HER2-null-Krebsarten unterschieden.

Das Trainingsset umfasste 208 Frauen mit einem Durchschnittsalter von 53 Jahren aus einem Zentrum, während das externe Testset 131 Patientinnen mit einem Durchschnittsalter von 54 Jahren aus einem zweiten Zentrum umfasste.

Die Forscher fanden heraus, dass die radiomische Signatur im externen Testsatz zur Unterscheidung von HER2-niedrigen und HER2-positiven Tumoren von HER2-Null-Tumoren eine Fläche unter der Kurve (AUC) von 0,8 erreichte. Sie berichteten auch, dass die radiomische Signatur mit einem Odds Ratio von 7,6 (p < 0,001) ein wesentlicher Vorhersagefaktor für die Unterscheidung dieser beiden Gruppen war.

Das Team fand außerdem heraus, dass die Kombination des Histologietyps, der damit verbundenen nicht-massenbildenden Anreicherung und multipler Läsionen im MRT im externen Testsatz eine AUC von 0,77 für die Vorhersage von HER2-positiven im Vergleich zu HER2-armen Krebsarten erreichte.

Die Autoren der Studie schlugen vor, dass Pathologen auf eine mögliche HER2-Expression in Brusttumoren aufmerksam gemacht werden könnten, indem sie die radiomische Signatur des Teams als unterstützendes Diagnosetool in ihren Arbeitsablauf integrieren. Dies würde die Signatur zu einem nichtinvasiven Biomarker bei der Bewertung der Heterogenität des gesamten Tumors machen und bei der Auswahl von Biopsiezielen helfen.

„Außerdem könnte die Signatur leicht neu bewertet werden, um räumlich-zeitliche Veränderungen der Tumorbiologie bei jedem Fortschreiten der Krankheit zu überwachen“, schreiben die Autoren.

Sie schlugen außerdem vor, dass ein erneuter Test auf eine niedrige HER2-Expression unter Verwendung bildgebender Verfahren eine Option für die Aufnahme in laufende klinische Studien zu Anti-HER2-Therapien sein könnte, „angesichts der begrenzten Behandlungsmöglichkeiten für die resistenten luminalen und dreifach negativen Subpopulationen in fortgeschrittenen Stadien“.

Die vollständige Studie finden Sie hier.