В рамках партнерства между Institut Curie и Siemens Healthineers проведено масштабное исследование возможностей позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) всего тела для прогнозирования течения онкологических заболеваний. Основное внимание уделено неходжкинским лимфомам, включая фолликулярную лимфому (FL) и диффузную В-крупноклеточную лимфому (DLBCL).
Исследователи исходили из гипотезы, что существующие биомаркеры недостаточно используют богатство информации, содержащейся в ПЭТ-изображениях. Работа сосредоточена на поиске новых биомаркеров в ПЭТ-визуализации всего тела.
Первоначальный ручной подход позволил:
- Валидировать ранее выявленную характеристику (фрагментацию опухоли)
- Исследовать прогностическое значение поражения селезенки при DLBCL
- Установить, что объем поражения селезенки не позволяет дополнительно стратифицировать пациентов с таким поражением
Для преодоления ограничений эмпирического ручного поиска разработан полуавтоматический метод идентификации характеристик. Методология включает:
- Автоматическое извлечение тысяч кандидатов-биомаркеров
- Тестирование с помощью специального pipeline отбора
- Поиск характеристик, количественно определяющих новую прогностическую информацию
Этот подход позволил выявить 22 новых биомаркера на основе изображений, отражающих не только биологическую информацию об опухолях, но и общее состояние здоровья пациента. Среди них 10 характеристик оказались прогностическими как для пациентов с FL, так и для больных DLBCL.
Для решения проблемы практического применения этих характеристик в клинике предложена модель ICARE (Individual Coefficient Approximation for Risk Estimation). Эта модель машинного обучения:
- Разработана для снижения переобучения и улучшения генерализации
- Продемонстрировала эффективность в рамках challenge HECKTOR 2022 для предсказания риска рецидива у пациентов с раком верхних дыхательных и пищеварительных путей
- Показала большую устойчивость к переобучению по сравнению с другими методами машинного обучения при сравнении на 71 медицинском датасете
Все разработки интегрированы в программное расширение прототипа, созданного Siemens Healthineers, что открывает перспективы для широкого клинического применения новых подходов к ПЭТ-диагностике в онкологии.