ارزیابی میزان پاسخ به شیمی درمانی در مبتلایان به سرطان سینه با استفاده از تصاویر ام آر آی با کمک مدل سازی ماشین یادگیری

نویسندگان

1 مهندسی پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی آزاد اسلامی

2 گروه پرستاری، دانشکده پرستاری بروجن، دانشگاه علوم پزشکی شهرکرد

چکیده
زمینه و هدف: در حال حاضر شیمی درمانی به عنوان یکی از درمان‌های استاندارد و مهم در مبتلایان به سرطان سینه مطرح می-باشد. با پیشرفت تکنیک‌های ام آر آی نظیر سکانس تصویرگری دیفیوژن می‌توان اثرات شیمی درمانی نظیر آپوپتوز و نکروز سلـول‌ها را بررسی نمـود. با این حال، تصاویر ضریب ظاهـری دیفیوژن با دقت بیشتری میزان انتشار و حرکت مولکول‌های آب را نشان داده و می‌تواند در تفکیک بافت سرطانی و بافت طبیعی، در نتیجه پاسخ به درمان را بررسی کرد. با این حال محدودیت‌های این تکنیک‌ها منجر به محـدودیت استفاده از آنها شده است. با ظهور هـوش مصنوعی و یادگیـری ماشین، می‌توان در کنار مطالعـات بالینی، با بررسی و مدل-سازی‌های مختلـف با کمک داده‌های تصویربرداری، روش‌های مطمئن‌تر و دقیق‌تری را شناسایی نمـود. لذا این مطالعه با هدف بررسی شاخص مختلف استخراج شده از سکانس‌های تصویرگری دیفیوژن و رسم نقشه‌های ضریب ظاهری دیفیـوژن با کمک الگوریتم‌های مختلف به کمک یادگیری ماشین، میزان پاسخ به شیمی درمانی را در مبتلایان به سرطان سینه تعیین کرد. مواد و روش‌ها: در این مطالعه ابتـدا داده‌های تصـویربرداری ام آر آی (شامـل D-Mode, D-Median, D Mean, D-std, Dstar-Mode, Dstar-Median, Dstar-Mean, Dstar-std, f-Mode, f-Median, f-Mean, f-std, S-Mode, S-Median, S-Mean, S-std) مربوط به 8 بیمار مبتلا به سرطان سینه از سایت ACRIN انجمـن تصویربرداری آمریکا استخراج شد. سپس با کمک الگـوریتم-های مختلـف شامل: درخت تصمیـم، K- نزدیک‌ترین همسایگی، رگـرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان، ماشین بردار پشتیبان خطی، و جنگل تصادفی، برای همه شاخص‌های اشاره شده تصاویر تصویرگری دیفیوژن و نقشه‌های ضریب ظاهری دیفیوژن جهت بررسی پاسخ به درمان در مراحل مختلف شیمی درمانی (شامل T0, T1, T2, T3) را محاسبه شد. یافته‌ها: در این مطالعه اطلاعات 8 بیمار از سایت ACRIN جمع‌آوری شد. سپس شاخص‌های مختلف تصاویر تصویرگری دیفیوژن با کمک یادگیری ماشین مورد تجزیه تحلیل قرار گرفت. نتایج نشان داد در مقادیر b-value برابر با 1000 و با کمک ضریب انتشار ظاهری (D) نقشه‌های ضریب ظاهری دیفیوژن رسم و نشان داده شد افزایش میزان ضریب انتشار D می‌تواند نشان دهنده پاسخ مثبت به شیمی درمانی باشد. داده‌های مربوط به 3 بیمـار که پاسخ کامل به درمان داده بودند با الگوریتم‌های مختلف و شاخص‌های مدنظر بررسی شد و نشان داده شد افـزایش میـزان D در تصاویر ضریب ظاهری دیفیوژن می‌تواند در تمام مراحل شیمی درمانی، حتی قبل از مشخص شدن تغییرات ظاهری در تصاویر، میزان پاسخ به درمان را مشخص نمود. نتیجه‌گیـری: نتایج این مطالعه نشان داد استفاده از شاخص ضریب انتشار D در تصاویر ضریب ظاهری دیفیوژن می‌تواند میزان پاسخ به شیمی درمانی در مراحل مختلف بیماری را تعیین کرد.

کلیدواژه‌ها


1. Kulkarni A, Kelkar DA, Parikh N, Shashidhara LS, Koppiker CB, Kulkarni M. Meta-analysis of prevalence of triple-negative breast cancer and its clinical features at incidence in Indian patients with breast cancer. JCO global oncology. 2020 Jul; 6: 1052-62.
2. Barroso-Sousa R, Jain E, Cohen O, Kim D,
Buendia-Buendia J, Winer E, Lin N, Tolaney SM, Wagle N. Prevalence and mutational determinants of high tumor mutation burden in breast cancer. Annals of Oncology. 2020 Mar 1; 31(3): 387-94.
3. Burguin A, Diorio C, Durocher F. Breast cancer treatments: updates and new challenges. Journal of personalized medicine. 2021 Aug 19; 11(8): 808.
4. Yuen S, Monzawa S, Yanai S, Matsumoto H, Yata Y, Ichinose Y, Deai T, Hashimoto T, Tashiro T, Yamagami K. The association between MRI findings and breast cancer subtypes: focused on the combination patterns on diffusion-weighted and
T2-weighted images. Breast Cancer. 2020 Sep; 27: 1029-37.
5. Iima M, Honda M, Sigmund EE, Ohno Kishimoto A, Kataoka M, Togashi K. Diffusion MRI of the breast: Current status and future directions. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 2020 Jul; 52(1):
70-90.
6. Meyer HJ, Wienke A, Surov A. Diffusion-weighted imaging of different breast cancer molecular subtypes: a systematic review and meta-analysis. Breast Care. 2022 Feb 17; 17(1): 47-54.
7. Hottat NA, Badr DA, Lecomte S, Besse-Hammer T, Jani JC, Cannie MM. Value of diffusion-weighted MRI in predicting early response to neoadjuvant chemotherapy of breast cancer: Comparison between ROI-ADC and whole-lesion-ADC measurements. European radiology. 2022 Jun; 32(6): 4067-78.
8. Ha SM, Chang JM, Lee SH, Kim ES, Kim SY, Cho N, Moon WK. Diffusion-weighted MRI at 3.0 T for detection of occult disease in the contralateral breast in women with newly diagnosed breast cancer.
Breast Cancer Research and Treatment. 2020 Jul; 182: 283-97.
9. Sammut SJ, Crispin-Ortuzar M, Chin SF,
Provenzano E, Bardwell HA, Ma W, Cope W, Dariush A, Dawson SJ, Abraham JE, Dunn J.
Multi-omic machine learning predictor of breast cancer therapy response. Nature. 2022 Jan 27; 601(7894): 623-9.
10.    Giess CS, Poole PS, Chikarmane SA, Sippo DA, Birdwell RL. Screening breast MRI in patients previously treated for breast cancer: diagnostic yield for cancer and abnormal interpretation rate. Academic radiology. 2015 Nov 1; 22(11): 1331-7.
11.    Partridge SC, Zhang Z, Newitt DC, Gibbs JE, Chenevert TL, Rosen MA, Bolan PJ, Marques HS, Romanoff J, Cimino L, Joe BN. Diffusion-weighted MRI findings predict pathologic response in neoadjuvant treatment of breast cancer: the ACRIN 6698 multicenter trial. Radiology. 2018 Dec; 289(3): 618-27.
12.    Amornsiripanitch N, Bickelhaupt S, Shin HJ, Dang M, Rahbar H, Pinker K, Partridge SC.
Diffusion-weighted MRI for unenhanced
breast cancer screening. Radiology. 2019 Dec; 293(3): 504-20.
13.    Hottat NA, Badr DA, Lecomte S, Besse-Hammer T, Jani JC, Cannie MM. Value of diffusion-weighted MRI in predicting early response to
neoadjuvant chemotherapy of breast cancer: Comparison between ROI-ADC and
whole-lesion-ADC measurements. European radiology. 2022 Jun; 32(6): 4067-78.
14.    Rotili A, Trimboli RM, Penco S, Pesapane F, Tantrige P, Cassano E, Sardanelli F. Double reading of diffusion-weighted magnetic resonance imaging for breast cancer detection. Breast cancer research and treatment. 2020 Feb; 180: 111-20.
15.    Avendano D, Marino MA, Leithner D,
Thakur S, Bernard-Davila B, Martinez DF,
Helbich TH, Morris EA, Jochelson MS, Baltzer PA, Clauser P. Limited role of DWI with apparent diffusion coefficient mapping in breast lesions presenting as non-mass enhancement on dynamic contrast-enhanced MRI. Breast Cancer Research. 2019 Dec; 21: 1-0.
16.    Pinker K, Moy L, Sutton EJ, Mann RM, Weber M, Thakur SB, Jochelson MS, Bago-Horvath Z, Morris EA, Baltzer PA, Helbich TH. Diffusion-weighted imaging with apparent diffusion coefficient
mapping for breast cancer detection as a stand-alone parameter: comparison with dynamic
contrast-enhanced and multiparametric magnetic resonance imaging. Investigative radiology. 2018 Oct 1; 53(10): 587-95.
17.    Surov A, Meyer HJ, Wienke A. Can apparent diffusion coefficient (ADC) distinguish breast
cancer from benign breast findings? A meta-analysis based on 13 847 lesions. BMC cancer. 2019
Dec; 19: 1-4.
18.    Ding JR, Wang DN, Pan JL. Apparent
diffusion coefficient value of diffusion-weighted imaging for differential diagnosis of ductal carcinoma in situ and infiltrating ductal carcinoma. Journal of cancer research and therapeutics. 2016 Apr 1; 12(2): 744-50.
19.    Islam MM, Haque MR, Iqbal H, Hasan MM, Hasan M, Kabir MN. Breast cancer prediction: a comparative study using machine
learning techniques. SN Computer Science. 2020 Sep; 1: 1-4.
 
 
 
20.    Yue W, Wang Z, Chen H, Payne A, Liu X.
Machine learning with applications in
breast cancer diagnosis and prognosis. Designs.
2018 May 9; 2(2): 13.
21.    Le Bihan D, Breton E, Lallemand D, Aubin ML, Vignaud J, Laval-Jeantet M. Separation of diffusion and perfusion in intravoxel incoherent motion MR imaging. Radiology. 1988 Aug; 168(2): 497-505.