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MR image phenotypes may add prognostic value to clinical features in IDH wild-type lower-grade gliom

본 연구에서는 Isocitrate dehydrogenase (IDH)-야생형 저등급교종 환자에서 자기공명영상 소견으로 환자의 예후를 예측할 수 있는지 보고자 하였고, 임상적으로 잘 알려진 예후 예측 인자와 자기공명영상 소견을 결합하였을 때 더욱 잘 예측할 수 있는지를 알아보고자 하였다. WHO grade II 또는 III의 병리적으로 확인된 IDH-야생형 저등급교좋이 진단된 총 158명 (본원: 112명, TCGA 데이터셋: 46명) 환자의 자기공명영상을 분석하였다. Visually Accessible Rembrandt Images가 제공하는 표준화된 항목 총 26개의 영상소견 중 환자의 예후와 통계학적으로 유의미한 연관성이 있는 소견을 LASSO, elastic net의 통계학적 방법을 통해 추출하였고, 이렇게 선택된 영상소견들로 이루어진 Radiologic risk score를 각 환자마다 계산하였다. 환자의 예후에 영향을 미치는 것으로 알려진 임상인자 (나이, WHO grade, 수술 범위 및 Karnofsky Performance Score)만으로 예후 예측 모델을 만들고, 여기에 Radiologic risk score를 추가한 예후 예측 모델을 만들어서 각 모델의 예측력을 time-dependent receiver operating characteristic curve를 계산하여 비교하였다. 이렇게 만들어진 모델은 별도의 TCGA 데이터셋에서 재평가하였다.


그 결과, 영상 소견 중 물혹의 존재, 연질막 침범, 피질의 침범은 더 좋은 예후와 연관이 있는 것으로 밝혀졌으며, 반면 뇌실막침범, 다심성 종양, 뇌엽이 아닌 다른 곳에 위치, 괴사가 종양의 1/3 이상, 위성종양의 존재 및 주요기능을 하는 피질침범이 확인된 경우에는 좋지 않은 예후와 연관이 있는 것으로 밝혀졌다. 또한, Radiologic risk score 자체가 독립적인 예후 예측 인자임이 밝혀졌으며, 임상인자에 추가하여 예후 예측 모델을 구축하였을 때 iAUC가 0.737에서 0.773 – 0.777로 통계학적으로 유의하게 증가하는 것을 확인하였다. 이는 별도의 데이터셋에서 재평가되었는데, 역시 여기에서도 임상인자에 radiologic risk score를 추가하였을 때 모델의 예측력이 iAUC 0.735에서 0.805 – 0.830으로 증가하는 것을 확인하였다.


아래의 그래프는 본원 환자를 대상으로 만들어진 radiologic risk score의 컷오프가 되는 수치를 기준으로 별도의 데이터셋인 TCGA 환자의 예후가 잘 나뉘어지는지를 확인한 것으로, (a, b) 그 수치를 기준으로 전체 생존율이 확연하게 다르게 나뉠 뿐 아니라 (c, d) 무진행 생존율 또한 확연하게 다르게 나뉘어지는 것을 확인하였다. 이를 통해 radiologic risk score가 예후가 좋지 않은 고위험군과 상대적으로 좋은 저위험군을 계층화할 수 있음을 확인하였다.



결론으로, IDH-야생형 저등급교좋 환자에서 자기공명영상 소견은 독립적으로 예후를 예측할 수 있는 인자이며 임상인자와 더해졌을 때 더욱 예후를 잘 예측할 수 있는 것이 확인되었다. 따라서 본 연구에서는 자기공명영상이 예후 예측을 위한 영상 바이오마커로서 기능할 수 있는 잠재력을 확인하였다.

참고 url: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32060714

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