La radiomica sta emergendo come metodica non invasiva per la caratterizzazione dei tessuti in molte tipologie tumorali, partendo da immagini di risonanza magnetica.

Uno studio ha proposto un approccio basato sui Volumi di Interesse (VOI) per valutare i parametri di risonanza magnetica utili per predire il sottotipo molecolare del tumore, lo stato dei suoi recettori ormonali, l’espressione di Ki67 e HER2, la presenza di linfonodi metastatici e il coinvolgimento dei vasi sanguigni nel tumore al seno (Demircioglu A, Grueneisen J, Ingenwerth M, et al. A rapid volume of interest-based approach of radiomics analysis of breast MRI for tumor decoding and phenotyping of breast cancer. PLoS One. 2020;15(6):e0234871. Published 2020 Jun 26. doi:10.1371/journal.pone.0234871).

98 pazienti sono state inserite retrospettivamente nello studio: tutte avevano eseguito una risonanza magnetica prima di sottoporsi a terapia.
Il protocollo di imaging comprendeva la valutazione dinamica con contrasto del T1- weighted imaging e del T2- weighted imaging.
Le annotazioni sul tumore sono state ottenute disegnando VOI attorno alle lesioni primarie del tumore.
Da ogni segmentazione sono stati estratti degli aspetti quantitativi dell’immagine per poi analizzarli con metodi di machine learning.
5 validazioni incrociate sono state utilizzate per validare il metodo.

Lo studio è preliminare e suggerisce che questo approccio funzioni: i risultati sono comparabili con quelli di altre pubblicazioni, il che offre il vantaggio dell’adeguatezza clinica, permettendo la creazione di una piattaforma non invasiva comprensiva in grado di decodificare e fenotipizzare il tumore al seno, aspetti essenziali per individuare il miglior approccio terapeutico.
Questo studio è stato condotto dal Dipartimento di Diagnostica, Radiologia Interventistica e Neuroradiologia, dal Dipartimento di Patologia e dal Dipartimento di Ginecologia e Ostetricia dell’Ospedale Universitario di Essen dell’Università di Duisburg-Essen, in Germania, in collaborazione con il 4 Breast Imaging Service del Memorial Sloan Kettering Cancer Center di New York (USA).

Stefania Somaré

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