Prostate cancer radiomics and the promise of radiogenomics
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer exhibits intra-tumoral heterogeneity that we hypothesize to be the leading confounding factor contributing to the underperformance of the current pre-treatment clinical-pathological and genomic assessment. These limitations impose an urgent need to develop better computational tools to identify men with low risk of prostate cancer versus others that may be at risk for developing metastatic cancer. The patient stratification will directly translate to patient treatments, wherein decisions regarding active surveillance or intensified therapy are made. Multiparametric MRI (mpMRI) provides the platform to investigate tumor heterogeneity by mapping the individual tumor habitats. We hypothesize that quantitative assessment (radiomics) of these habitats results in distinct combinations of descriptors that reveal regions with different physiologies and phenotypes. Radiogenomics, a discipline connecting tumor morphology described by radiomic and its genome described by the genomic data, has the potential to derive "radio phenotypes" that both correlate to and complement existing validated genomic risk stratification biomarkers. In this article we first describe the radiomic pipeline, tailored for analysis of prostate mpMRI, and in the process we introduce our particular implementations of radiomics modules. We also summarize the efforts in the radiomics field related to prostate cancer diagnosis and assessment of aggressiveness. Finally, we describe our results from radiogenomic analysis, based on mpMRI-Ultrasound (MRI-US) biopsies and discuss the potential of future applications of this technique. The mpMRI radiomics data indicate that the platform would significantly improve the biopsy targeting of prostate habitats through better recognition of indolent versus aggressive disease, thereby facilitating a more personalized approach to prostate cancer management. The expectation to non-invasively identify habitats with high probability of housing aggressive cancers would result in directed biopsies that are more informative and actionable. Conversely, providing evidence for lack of disease would reduce the incidence of non-informative biopsies. In radiotherapy of prostate cancer, dose escalation has been shown to reduce biochemical failure. Dose escalation only to determinate prostate habitats has the potential to improve tumor control with less toxicity than when the entire prostate is dose escalated.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».