TU‐CD‐BRB‐02: BEST IN PHYSICS (JOINT IMAGING‐THERAPY): Identification of Molecular Phenotypes by Integrating Radiomics and Genomics
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To uncover the mechanistic connections between radiomic features, molecular pathways, and clinical outcomes, to develop radiomic based predictors of pathway activation states in individual patients, and to assess whether combining radiomic with clinical and genomic data improves prognostication. Methods: We analyzed two independent lung cancer cohorts totaling 351 patients, for whom diagnostic computed tomography (CT) scans, gene‐expression profiles, and clinical outcomes were available. The tumor phenotype was characterized based on 636 radiomic features describing tumor intensity, texture, shape and size. We performed an integrative analysis by developing and independently validating association modules of coherently expressed radiomic features and molecular pathways. These modules were statistically tested for significant associations to overall survival (OS), TNM stage, and pathologic histology. Results: We identified thirteen radiomic‐pathway association modules (p < 0.05), the most prominent of which were associated with the immune system, p53 pathway, and other pathways involved in cell cycle regulation. Eleven modules were significantly associated with clinical outcomes (p < 0.05). Strong predictive power for pathway activation states in individual patients was observed using radiomics; the strongest per module predictions ranged from an intra‐tumor heterogeneity feature predicting RNA III polymerase transcription (AUC 0.62, p = 0.03), to a tumor intensity dispersion feature predicting pyruvate metabolism and citric acid TCA cycle (AUC 0.72, p < 10−⁶). Stepwise combinations of radiomic data with clinical outcomes and gene expression profiles resulted in consistent increases of prognostic power to predict OS (concordance index max = 0.73, p < 10− 9 ). Conclusion: This study demonstrates that radiomic approaches permit a non‐invasive assessment of molecular and clinical characteristics of tumors, and therefore have the unprecedented potential to cost‐effectively advance clinical decision‐making using routinely acquired, standard‐of‐care imaging data. We show that prognostic value complementary to clinical and genomic information can be obtained by radiomic strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».