Analisi radiomica di tumori cerebrali studiati con 18F-DOPA PET/CT = Radiomics analysis of brain tumor studied with 18F-DOPA PET/CT

Oggetto di questo studio sono state le immagini PET/CT cerebrali con 18F-DOPA di tumori cerebrali di origine gliale Gli obiettivi di questo studio sono stati due. Il primo è stato sperimentare le possibilità di cui LIFEx (Local Image Feature Extraction, un freeware per il calcolo delle feature radiomiche di immagini mediche), dispone per potere segmentare in modo semiautomatico le lesioni tumorali. Le segmentazioni semiautomatiche sono state confrontate con la corrispettiva manuale, considerata come Ground Truth, attraverso le metriche di sensitivity, specificity, accuracy, precision, border error, DICE. I risultati più interessanti sono stati ottenuti con la tecnica Contrast Based Method e Nestle, le quali sono entrambe delle soglie adattive. Con Il Contrast based method si è ottenuto una sensitivity uguale 85,831%, un border error uguale a 41,231%, e un Dice uguale a 0,795. Con Nestle, usando un valore uguale a 0,22 per il parametro beta, abbiamo ottenuto una sensitivity uguale a 76, 230%, un border error uguale 39,945% e un DICE uguale a 0,772. Dopo questa fase si è passati al calcolo delle features radiomiche mediante l’utilizzo di LIFEx sulle lesioni segmentate manualmente prese come Ground Truth. Come secondo obiettivo è stato valutato se ed in che modo le features permettano di distinguere tra 2 sottopopolazioni: una con metilazione del gene MGMT (6-O-methylguanine-DNA methyltransferase) e l’altra senza. Il gene MGMT è coinvolto nella riparazione del danno da agenti alchilanti, quindi chemioterapici: una ipermetilazione nel promotore di questo gene ha come conseguenza una minore espressione del gene stesso che porterà ad una minore produzione di enzima MGMT; pertanto ci sarà una minore capacità da parte delle cellule tumorali di riparare il danno provocato dai chemioterapici. Di conseguenza l’ipermetilazione del gene MGMT si traduce in una migliore responsività al trattamento. Dal momento che i tumori metilati hanno una prognosi significativamente migliore rispetto ai non metilati è di grande interesse conoscere lo stato di metilazione del gene MGMT. Data la dimensione limitata del data set non è stato possibile costruire un modello predittivo dello stato di metilazione a partire dalle features estratte. Nonostante ciò, da una valutazione, senza fine statistico, della differenza quantitativa tra le features nelle 2 sottopopolazioni si è evinto come alcune features di un gruppo avessero dei valori doppi, tripli, otto volte maggiori o anche di un ordine di grandezza maggiore rispetto alle proprie corrispettive dell’altra gruppo. Questo studio, seppur preliminare, sottolinea il potenziale futuro ruolo della radiomica nello studio dei gliomi cerebrali, con importanti risvolti diagnostici e prognostici.