Количественная оценка внутриопухолевой гетерогенности у мышей и пациентов с помощью машины

Природная биомедицинская инженерия (2023 г.) Процитировать эту статью

2 Альтметрика

Подробности о метриках

В онкологии внутриопухолевая гетерогенность тесно связана с эффективностью терапии и может быть частично охарактеризована с помощью биопсии опухоли. Здесь мы показываем, что внутриопухолевая гетерогенность может быть пространственно охарактеризована с помощью фенотип-специфичных многопрофильных обучающихся классификаторов, обученных на данных динамической позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) и многопараметрической магнитно-резонансной томографии (МРТ). Классификаторы, обученные с использованием данных ПЭТ-МРТ у мышей с раком подкожной кишки, количественно определяли фенотипические изменения, возникающие в результате таргетной терапии, индуцирующей апоптоз, и предоставляли биологически значимые карты вероятности подтипов опухолевых тканей. Применительно к ретроспективным данным ПЭТ-МРТ пациентов с метастазами колоректального рака в печень обученные классификаторы характеризовали субрегионы внутриопухолевой ткани в соответствии с гистологией опухоли. Пространственная характеристика внутриопухолевой гетерогенности у мышей и пациентов с помощью мультимодальной многопараметрической визуализации с помощью машинного обучения может облегчить применение в точной онкологии.

Это предварительный просмотр контента подписки, доступ через ваше учреждение.

Доступ к журналу Nature и 54 другим журналам Nature Portfolio.

Приобретите Nature+, нашу выгодную подписку с онлайн-доступом.

29,99 долларов США / 30 дней

отменить в любое время

Подпишитесь на этот журнал

Получите 12 цифровых выпусков и онлайн-доступ к статьям.

79,00 долларов США в год

всего $6,58 за выпуск

Возьмите напрокат или купите эту статью

Получите только эту статью до тех пор, пока она вам нужна

$39,95

Цены могут зависеть от местных налогов, которые рассчитываются во время оформления заказа.

Основные данные, подтверждающие результаты этого исследования, доступны в статье и в дополнительной информации. Доклинические данные можно получить у соответствующего автора по обоснованному запросу. Клинические данные не могут быть переданы из-за обязательств по соблюдению конфиденциальности пациентов.

Везде, где это было возможно, для анализа машинного обучения использовались методы по умолчанию из MATLAB. Пользовательский код для визуализации и обработки данных можно получить у соответствующего автора по запросу.

Эйзенхауэр, Е.А. и др. Новые критерии оценки ответа при солидных опухолях: пересмотренное руководство RECIST (версия 1.1). Евро. Дж. Рак 45, 228–247 (2009).

Статья CAS PubMed Google Scholar

О'Коннор, JPB и др. Дорожная карта визуализационных биомаркеров для исследований рака. Нат. Преподобный Клин. Онкол. 14, 169–186 (2016).

Статья PubMed PubMed Central Google Scholar

Юденхофер, М.С. и др. Одновременная ПЭТ-МРТ: новый подход к функциональной и морфологической визуализации. Нат. Мед. 14, 459–465 (2008).

Статья CAS PubMed Google Scholar

Диссельхорст Дж. А., Безруков И., Колб А., Парл К. и Пихлер Б. Дж. Принципы ПЭТ/МР-визуализации. Дж. Нукл. Мед. 55, 2С–10С (2014).

Статья PubMed Google Scholar

Бейли, Д.Л. и др. Комбинированная ПЭТ/МР: настоящая работа только началась. Итоговый отчет Третьего международного семинара по ПЭТ/МР-визуализации; 17–21 февраля 2014 г., Тюбинген, Германия. Мол. Визуализация биол. 17, 297–312 (2015).

Статья CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Гиллис, Р.Дж. и Бейер, Т. ПЭТ и МРТ: целое больше, чем сумма его частей? Рак Рез. 76, 6163–6166 (2016).

Статья CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Шмитц Дж. и др. Декодирование внутриопухолевой гетерогенности рака молочной железы с помощью многопараметрической визуализации in vivo: трансляционное исследование. Рак Рез. 76, 5512–5522 (2016).

Статья CAS PubMed PubMed Central Google Scholar