膵管腺癌の予後のためのMRI-ラジオミクスノモグラムの開発と検証

目的：膵管腺癌（PDAC）の予後のMRI-ラジオミクスノモグラムを開発および検証する。 背景：「Radiomics」により、ハイスループットのイメージングデータを抽出することにより、並行して膨大な量の放射線特徴の調査が可能になります。MRIは、PDACの電離放射線なしでより良い組織コントラストを提供します。 方法：この研究には78人のPDAC患者が登録されていました。合計で、MRIスキャンから抽出された386のラジオミクス機能があり、リスクスコアを開発するために最小絶対収縮および選択演算子アルゴリズムによってスクリーニングされました。Radiomicsベースのノモグラムを開発するために、Cox多変量回帰分析が適用されました。パフォーマンスは、差別とキャリブレーションによって評価されました。 結果：放射型ベースのリスクスコアは、PDAC全生存（OS）と有意に関連していた（P <0.05）。生存予測に関して、リスクスコア、臨床データ、TNM情報をノモグラムに統合することで、TNMステージングシステム、放射性モデル、臨床モデルよりも優れたパフォーマンスが示されました。さらに、ノモグラムは細かい識別とキャリブレーションを示しました。 結論：放射性データ、臨床データ、TNM情報を組み込んだ放射性ノモグラムは、PDACの正確な生存予測を示し、パーソナライズされた精密治療の加速に役立つ可能性があります。 臨床試験登録：ClinicalTrials.gov、識別子NCT05313854。

OBJECTIVE: To develop and validate an MRI-radiomics nomogram for the prognosis of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). BACKGROUND: "Radiomics" enables the investigation of huge amounts of radiological features in parallel by extracting high-throughput imaging data. MRI provides better tissue contrast with no ionizing radiation for PDAC. METHODS: There were 78 PDAC patients enrolled in this study. In total, there were 386 radiomics features extracted from MRI scan, which were screened by the least absolute shrinkage and selection operator algorithm to develop a risk score. Cox multivariate regression analysis was applied to develop the radiomics-based nomogram. The performance was assessed by discrimination and calibration. RESULTS: The radiomics-based risk-score was significantly associated with PDAC overall survival (OS) (P < 0.05). With respect to survival prediction, integrating the risk score, clinical data and TNM information into the nomogram exhibited better performance than the TNM staging system, radiomics model and clinical model. In addition, the nomogram showed fine discrimination and calibration. CONCLUSIONS: The radiomics nomogram incorporating the radiomics data, clinical data and TNM information exhibited precise survival prediction for PDAC, which may help accelerate personalized precision treatment. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov, identifier NCT05313854.