Deep radiomic signature with immune cell markers predicts the survival of glioma patients

要約

イメージングバイオマーカーは、治療前に免疫療法の効果を予測するための非侵襲的な方法を提供する。本研究では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）から計算される新しいタイプのディープラジオミック特徴（DRF）を提案し、免疫細胞マーカーと全生存に関連する腫瘍特性を捕らえる。本研究では，脳腫瘍患者151名の免疫細胞マーカーに対応する4つのMRIシーケンス（T1強調，T1強調後コントラスト，T2強調，FLAIR）を用いている．提案手法は、MRIスキャンのラベル付けされた腫瘍領域内で、事前に学習した3D-CNNの活性化マップを集約することにより、合計180のDRFを抽出する。これらの特徴は、組織の不均一性をコード化する局所テクスチャのコンパクトかつ強力な表現を提供する。提案したDRFと免疫細胞マーカーとの関係を評価し、全生存率との関連を測定するために、包括的な実験セットを実施した。その結果、DRFと様々なマーカーの間には高い相関があり、また、これらのマーカーに基づいてグループ分けされた患者間には有意な差があることが示された。さらに、DRF、臨床的特徴、免疫細胞マーカーをランダムフォレスト分類器の入力として組み合わせると、AUC72%、p=2.36$times$10$^{5}$となり、短命と長命を識別するのに役立つことが示された。これらの結果は、脳腫瘍患者の治療効果を予測するための非侵襲的バイオマーカーとして、提案されたDRFの有用性を示している。

要約(オリジナル)

Imaging biomarkers offer a non-invasive way to predict the response of immunotherapy prior to treatment. In this work, we propose a novel type of deep radiomic features (DRFs) computed from a convolutional neural network (CNN), which capture tumor characteristics related to immune cell markers and overall survival. Our study uses four MRI sequences (T1-weighted, T1-weighted post-contrast, T2-weighted and FLAIR) with corresponding immune cell markers of 151 patients with brain tumor. The proposed method extracts a total of 180 DRFs by aggregating the activation maps of a pre-trained 3D-CNN within labeled tumor regions of MRI scans. These features offer a compact, yet powerful representation of regional texture encoding tissue heterogeneity. A comprehensive set of experiments is performed to assess the relationship between the proposed DRFs and immune cell markers, and measure their association with overall survival. Results show a high correlation between DRFs and various markers, as well as significant differences between patients grouped based on these markers. Moreover, combining DRFs, clinical features and immune cell markers as input to a random forest classifier helps discriminate between short and long survival outcomes, with AUC of 72\% and p=2.36$\times$10$^{-5}$. These results demonstrate the usefulness of proposed DRFs as non-invasive biomarker for predicting treatment response in patients with brain tumors.

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