乳がんのための初期段階の新種性化学療法中に残存癌の負担を予測するための近赤外スペクトル断層撮影

目的：この研究の目的は、近赤外スペクトル断層撮影（NIRST）が、早期治療反応測定に基づいてネオアジュバント化学療法（NAC）を受けている乳がん患者の残留癌負荷（RCB）を予測するための信頼できる予後ツールとして役立つかどうかを調査することです。。 実験設計：NACを受けた合計35人の乳がん患者がこの研究に含まれていました。NIRSTイメージングは、次のような複数の時点で実行されました。治療前、最初のサイクルの終了時、中点、およびNAC後治療が含まれます。再構築されたNIRST画像から、各時点で腫瘍領域と対側乳房の両方について、総ヘモグロビン（HBT）の平均値が得られました。RCBスコア/クラスは、NACを完了した後に得られた手術標本の組織学的スライドを使用して、病理学者によって評価されました。腫瘍領域におけるHBTの正規化された初期パーセント変化（ΔHBT％）のロジスティック回帰を使用して、RCBを予測し、各RCBクラス内の症例を区別する指標としての重要性を決定しました。 結果：前処理レベルと比較して、最初のサイクルの終わりにおけるΔHBT％は、RCB-I/II/IIIまたはRCB-0/I/IIIのRCB-IIのRCB-0を区別する上で優れた予後能力を示しました（P<0.001）。これらの比較の曲線（AUC）値の下のこれらの対応する領域は0.97および0.94であり、精度値はそれぞれ0.90と0.83でした。 結論：Nirstは、注入スイート内の既存の臨床ワークフローにシームレスに統合できる潜在的な臨床ツールとしての約束を保持しています。RCBの早期評価を提供することにより、Nirstは乳がん患者管理戦略を改善する可能性があります。

PURPOSE: The aim of this study is to investigate whether Near-Infrared Spectral Tomography (NIRST) might serve as a reliable prognostic tool to predict Residual Cancer Burden (RCB) in breast cancer patients undergoing neoadjuvant chemotherapy (NAC) based upon early treatment response measurements. EXPERIMENTAL DESIGN: A total of thirty-five breast cancer patients receiving NAC were included in this study. NIRST imaging was performed at multiple time points, including: before treatment, at end of the first cycle, at the mid-point, and post-NAC treatments. From reconstructed NIRST images, average values of total hemoglobin (HbT) were obtained for both the tumor region and contralateral breast at each time point. RCB scores/classes were assessed by a pathologist using histological slides of the surgical specimen obtained after completing NAC. Logistic regression of the normalized early percentage change of HbT in the tumor region (ΔHbT%) was employed to predict RCB and determine its significance as an indicator for differentiating cases within each RCB class. RESULTS: The ΔHbT% at the end of the first cycle, as compared to pretreatment levels, showed excellent prognostic capability in differentiating RCB-0 from RCB-I/II/III or RCB-II from RCB-0/I/III (p< 0.001). These corresponding Area Under the Curve (AUC) values for these comparisons were 0.97 and 0.94, and accuracy values were 0.90 and 0.83, respectively. CONCLUSION: NIRST holds promise as a potential clinical tool that can be seamlessly integrated into existing clinical workflow within the infusion suite. By providing early assessment of RCB, NIRST has potential to improve breast cancer patient management strategies.