Deep Learning: Ist eine Vorhersage des Ansprechens von lokal fortgeschrittenen Rektumkarzinomen auf eine nCRT basierend auf prätherapeutischen T2w-MRT Aufnahmen in einer Multizenterstudie möglich?

Zielsetzung Evaluierung von top-scoring Deep-Learning(DL) Algorithmen zur Vorhersage des Ansprechens von lokal fortgeschrittenen Rektumkarzinomen(LARC) auf eine neoadjuvante Radiochemotherapie(nCRT) anhand von prätherapeutischen T2-gewichteten MRT-Bildern(T2w-Bilder) in einer Multizenterstudie.

Material und Methoden Diese retrospektive Studie umfasste einen an 5 Zentren akquirierten Studiendatensatz aus 93 LARC-Patienten zum Trainieren/Validieren und einen externen klinischen Routinedatensatz aus 61 LARC-Patienten zum Testen der DL-Netze. Vor Beginn der nCRT erhielten alle Patienten eine MRT,inkl. hochaufgelöster T2w-Bilder. Das Ansprechen auf nCRT wurde nach der Operation anhand der histopathologischen Tumorregression bestimmt(Dworak Klassifikation). Insgesamt wurden 7 DL-Architekturen aus 2D-/3D-Klassifizierungansätzen in verschiedenen Settings hinsichtlich ihrer Vorhersageleistung des Therapieansprechens anhand der prätherapeutischen T2w-Bilder evaluiert.

Ergebnisse Die Trainings-/Testdatensätze unterschieden sich signifikant in ihrer Zusammensetzung,z.B. T-/N-Staging und in Bildgebungsparametern wie Auflösung, TE-/TR-Zeit, Flip-Winkel, Feldstärke. Die Area Under Curve(AUC) der Receiver Operating Characteristics der getesteten DL-Modelle in ihren jeweils besten Konfigurationen reichte durchschnittlich von 0,53 bis 0,64 und war damit geringer als zuvor publizierte Werte in Ein-/Zweizenterstudien. Die Wiederverwendung von Gewichten aus an anderen, deutlich größeren Patientenkollektiven trainierten Modellen verbesserte die Vorhersagegenauigkeit, lag aber immer noch leicht unter den zuvor berichteten Werten (AUC 0,63 vs.0,72;Zhu HT et al.,Front Oncol 2020).

Schlussfolgerungen Prätherapeutische T2w-Bilder enthalten relevante Informationen für die Vorhersage des Ansprechens von LARC auf nCRT. Die Performance der DL-Modelle in einer Multizenterstudie mit heterogenen Daten reicht derzeit nicht für eine zuverlässige Vorhersage aus. Die klinische Translation birgt jedoch ein enormes Potential hinsichtlich personalisierter Therapieansätze.

 

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Publication History

Article published online:
13 April 2023