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11. Juni 2021
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rrHL: Prädiktiver Wert der quantitativen 18F-FDG-PET Radiomics-Analyse

Etwa 20% der Patienten mit klassischem Hodgkin Lymphom (cHL) erleiden ein  Rezidiv oder sind primär refraktär gegenüber der Erstlinientherapie. Es gibt keine Standard-Zweitlinientherapie und möglicherweise ist nicht bei allen Patienten ein aggressiver Ansatz zur Heilung nötig. Ein individualisierter, risikostratifizierter Ansatz zur Salvage-Behandlung könnte bei Hochrisiko-Patienten zur besseren Krankheitskontrolle und bei Niedrigrisiko-Patienten zu geringerer Toxizität führen. Eine quantitative Analyse von 18F-FDG-PET-CT-Scans zum Zeitpunkt der Diagnosestellung könnte eine nachvollziehbare Risikoeinschätzung als Ergänzung zu klinischen Risikofaktoren bieten (1).
 
In der vorliegenden Studie wurde die 3-Jahres TTP (time to progression, Zeit bis zur Tumorprogression) bei rezidiviertem/refraktärem (r/r) cHL anhand klinischer und PET-CT-Parameter untersucht. Ausgewertet wurden 18F-FDG-PET-CT-Scans von r/r cHL-Patienten zum Diagnosezeitpunkt, die im Rahmen von drei klinischen Studien mit ICE, ICE und Brentuximab Vedotin (BV) bzw. DHAP und BV durchgeführt wurden. Für das klinische Risikomodell wurden folgende Parameter eingesetzt: primär refraktär vs. Rezidiv, Alter, Ann-Arbor-Staging und B-Symptome. Das metabolische Tumorvolumen (MTV) wurde mit Hilfe einer halbautomatischen Segmentierungsmethode mit einem festen Schwellenwert des Standard-Uptake-Werts (SUV) ≥ 4,0 berechnet. Radiomics-Merkmale wurden in Übereinstimmung mit der Image Biomarker Standardization Initiative extrahiert.
 

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Dabei wurde ein Vorhersagemodell mithilfe logistischer Regression und Rückwärtsselektion auf robusten Radiomics-Merkmalen erstellt, z. B. SUV-Peak (höchste FDG-Aufnahme in einer 1-mL-Region) und mehreren neue Dispersitätsmerkmalen, die Ausbreitung sowie Unterschiede im Volumen und SUV der Läsionen der einzelnen Patienten darstellen. Patienten, die ohne Progression verstarben, wurden zum Zeitpunkt des Todes ausgeschlossen.

Das Modell wurde an Patienten mit BV plus Chemotherapie trainiert. Die Performance des Modells wurde durch Berechnung der Fläche unter der Kurve (AUC) der ROC-Kurve (receiver operating characteristics curve; Grenzwertoptimierungskurve) und 5-Fach-Kreuzvalidierung (CV) mit 2.000 Wiederholungen bewertet. Die Ergebnisse wurden in einer unabhängigen, nur mit Chemotherapie behandelten Patientenkohorte validiert. Hochrisikogruppen wurden auf der Grundlage der Ereignisprävalenz in der Trainingskohorte (22/110; 20%) definiert.

174 r/r cHL-Patienten wurden eingeschlossen, davon n=110 im Trainingsset (BV-DHAP- und BV-ICE-Kohorte) und n=64 im Validierungsset (ICE-Kohorte). Das klinische Modell ergab für das Trainingsset eine AUC von 0,81 (tAUC), eine CV-AUC von 0,76 und eine AUC von 0,74 für das Validierungsset (vAUC).
 

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Die Radiomics-Analyse erbrachte eine Auswahl von 6 PET-Merkmalen: MTV und 5 Dispersitätsmerkmale. Das Radiomics-Modell zeigte eine tAUC von 0,73, CV-AUC von 0,63 und vAUC von 0,70. Die Kombination von Klinik- und Radiomic-Parametern ergab eine tAUC von 0,90, eine CV-AUC von 0,79 und eine vAUC von 0,77.

Starkes Vorhersagemodell

Im Trainingsset hatten Patienten in der Hochrisikogruppe (n=22) eine 3-Jahres-TTP von 38% gegenüber 90% in der Niedrigrisikogruppe (n=88) (p<0,0001). Im Validierungsset hatten Patienten in der Hochrisikogruppe (n=13) eine 3-Jahres-TTP von 39% gegenüber 80% in der Niedrigrisikogruppe (n=51) (p=0,0011). 

Dies ist die erste radiomische Analyse einer großen Kohorte von r/r cHL-Patienten. Die Kombination von Radiomics und klinischen Merkmalen ergibt ein starkes Vorhersagemodell für die 3-Jahres-TTP mit einer tAUC von 0,90, CV-AUC von 0,79 und einer vAUC von 0,77 in einer unabhängigen Validierungskohorte. Das Modell verwendet robuste PET-Merkmale, die die inter-läsionale Heterogenität bezüglich Abstand, metabolisches Volumen und SUV betreffen. Das vorgestellte Modell ist damit zur Anwendung in klinischen Studien geeignet und könnte eine risikostratifizierte Behandlung bei r/r cHL anleiten.

EG

Quelle: EHA 2021

Literatur:

(1) Julia Driessen, Gerben JC Zwezerijnen, Heiko Schöder et al. EHA Library. Driessen J. 06/09/21; 324616; S208, Session: Hodgkin-Lymphom – Klinik


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