腫瘍体積成長率のための自動化された画像分析ツール精密癌療法を導く：EGFR-mutant非小細胞肺がんとしてパラダイムとして

目的：シリアルCTスキャンからの腫瘍成長率を計算するための自動分析モジュールを開発し、モジュールを適用し、EGFRチロシンキナーゼ阻害剤で処理したEGFR変異患者の進行性NSCLC患者のパイロットコホートの再現性を評価する。 材料と方法：モジュールは、検証済みの腫瘍体積測定ツールを備えた市販の画像処理ワークステーションを利用しました。自動化された分析ソフトウェアモジュールは、連続腫瘍体積の変化を記録および表示し、時間の経過とともに腫瘍体積の成長率を計算し、ワークステーションに追加する機能を備えたプログラムされました。このモジュールは、EGFR阻害剤で治療された24人のEGFR変異患者のパイロットコホートの腫瘍成長率を評価し、2人の独立した胸部放射線科医によってテストされた再現性参照を評価しました。 結果：モジュールは、24人の患者（5人の男性、女性19人、年齢の中央値：61）から胸部CTスキャンを分析し、患者ごとに8回のスキャンの中央値、合計227スキャンを使用し、各患者の最低量の腫瘍成長率の自動化された即時計算でグラフィカルなディスプレイを提供しました。腫瘍の成長率については、それぞれ0.9323および0.9668の一致相関係数を持つ、観察者内契約が高くなりました。≤0.15/月の以前に特定されたしきい値を使用した遅い腫瘍成長と高速腫瘍の成長の解釈には、完全な観察者間協定（κ= 1.00）があり、優れた観察者内合意（κ= 0.895）がありました。 結論：本研究では、腫瘍成長率を評価するための画像分析モジュールの開発について説明し、データはEGFR-TKIで治療されたEGFR変異NSCLC患者のパイロットコホートにおけるモジュールの機能と再現性を示しています。画像分析モジュールは、腫瘍成長速度アプローチの臨床翻訳のための最初のステップであり、精密腫瘍学における癌治療を導きます。

PURPOSE: To develop an automated analytic module for calculation of tumor growth rate from serial CT scans and to apply the module and evaluate reproducibility in a pilot cohort of advanced NSCLC patients with EGFR mutations treated with EGFR tyrosine kinase inhibitors. MATERIALS AND METHODS: The module utilized a commercially available image-processing workstation equipped with a validated tumor volume measurement tool. An automated analytic software module was programmed with the capability to record and display serial tumor volume changes and to calculate tumor volume growth rate over time and added to the workstation. The module was applied to evaluate the tumor growth rate in a pilot cohort of 24 EGFR-mutant patients treated with EGFR inhibitors, and reproducibility references as tested by two independent thoracic radiologists. RESULTS: The module analyzed chest CT scans from 24 patients (5 males, 19 females; median age: 61) with a median of 8 scans per patient, totaling 227 scans and provided a graphical display with an automated and instant calculation of tumor growth rate after the nadir volume for each patient. High inter and intraobserver agreements were noted for tumor growth rates, with concordance correlation coefficients of 0.9323 and 0.9668, respectively. Interpretation of slow versus fast tumor growth using previously identified threshold of ≤0.15/month had a perfect interobserver agreement (κ = 1.00), and an excellent intraobserver agreement (κ = 0.895). CONCLUSIONS: The present study describes the development of an image analytic module for assessing tumor growth rate and the data demonstrates the functionality and reproducibility of the module in a pilot cohort of EGFR-mutant NSCLC patients treated with EGFR-TKI. The image analytic module is an initial step for clinical translation of the tumor growth rate approach to guide cancer treatment in precision oncology.