要約
前臨床試験やヒトの腫瘍は不均一であることがイメージングによって示されている。すなわち、1つの腫瘍が、正常な発生時および治療への反応時の両方で異なる挙動を示す複数の領域を示すことがある。対照群腫瘍で観察される大きな変動は、変化の原因究明があいまいなため、重要な治療効果の検出を妨げる可能性がある。このことは、治療の失敗というよりも、実験デザインの限界によって、効果的な治療法の開発を妨げることになりかねない。画像信号における生物学的変化と不均一性をモデル化するための改良された方法について説明する。具体的には、大腸癌の2つの異種移植モデルにおいて、放射線治療前と72時間後の見かけの拡散係数（ADC）の変化を線形ポアソンモデリング（LPM）で評価したものである。測定された変化の統計的有意性は、ADCの基本的な分布パラメータについて従来のt検定分析を用いて達成可能なものと比較される。治療した腫瘍にLPMを適用した場合、LPMは非常に有意な変化を検出した。この解析はすべての腫瘍で有意であり、従来のアプローチと比較して4倍の検出力（すなわち、サンプルサイズが16倍であることと等しい）を獲得したことになる。一方、t検定ではコホートレベルでしか有意な変化を検出できないため、個別化医療への応用が制限され、試験時に必要な動物数も増加する。さらに、LPMによって、各異種移植片モデルについて、反応する組織と反応しない組織の相対的な体積を推定することができた。処理された異種移植片のLeave-out分析により品質管理が行われ、潜在的な外れ値が特定されたため、臨床的に適切なサンプルサイズにおけるLPMデータの信頼性が高まった。
要約(オリジナル)
Imaging demonstrates that preclinical and human tumors are heterogeneous, i.e. a single tumor can exhibit multiple regions that behave differently during both normal development and also in response to treatment. The large variations observed in control group tumors can obscure detection of significant therapeutic effects due to the ambiguity in attributing causes of change. This can hinder development of effective therapies due to limitations in experimental design, rather than due to therapeutic failure. An improved method to model biological variation and heterogeneity in imaging signals is described. Specifically, Linear Poisson modelling (LPM) evaluates changes in apparent diffusion co-efficient (ADC) before and 72 hours after radiotherapy, in two xenograft models of colorectal cancer. The statistical significance of measured changes are compared to those attainable using a conventional t-test analysis on basic ADC distribution parameters. When LPMs were applied to treated tumors, the LPMs detected highly significant changes. The analyses were significant for all tumors, equating to a gain in power of 4 fold (i.e. equivelent to having a sample size 16 times larger), compared with the conventional approach. In contrast, highly significant changes are only detected at a cohort level using t-tests, restricting their potential use within personalised medicine and increasing the number of animals required during testing. Furthermore, LPM enabled the relative volumes of responding and non-responding tissue to be estimated for each xenograft model. Leave-one-out analysis of the treated xenografts provided quality control and identified potential outliers, raising confidence in LPM data at clinically relevant sample sizes.
arxiv情報
| 著者 | P. D. Tar,N. A. Thacker,J. P. B. O’Connor |
| 発行日 | 2022-09-07 13:08:14+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |