AI Summary & Key Takeaways
AI InsightTo clarify the role of metabolic and radiomics parameters in predicting HR status in breast cancer, further studies involving a larger study population are needed.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Objectives: This study aimed to investigate the role of preoperative 18 fluorine-fluorodeoxyglucose (18 F-FDG) positron emission tomography/ computed tomography (PET/CT) radiomics features and metabolic parameters of primary breast tumors in predicting hormone receptor (HR) positivity. Methods: A total of 153 patients with breast carcinoma who underwent preoperative18 F-FDG PET/CT were included. All PET/CT images were retrospectively reevaluated. Radiomics features of primary breast lesions reflecting tumor heterogeneity as well as standardized uptake value (SUV) metrics (SUVmin , SUVmean , SUVmax , and SUVpeak ) and volumetric parameters such as metabolic tumor volume and total lesion glycolysis (TLG) were extracted by commercial texture analysis software package (LIFEx; https://www.lifexsoft.org/ index.php). WEKA and SPSS were used for statistical analysis. Binary logistic regression analysis was used to determine texture features predicting HR positivity. Accuracy, F-measure, precision, recall, and precision-recall curve area were used as data-mining performance criteria of texture features to predict HR positivity. Results: None of the radiomics parameters were significant in predicting HR status. Only SUV metrics and TLG were statistically important. Mean ± standard deviations for SUVmean , SUVmax , and SUVpeak for the HR-negative group were significantly higher than those in the HR-positive group (6.73±4.36 vs. 5.20±3.32, p=0.027; 11.55±7.42 vs. 8.63±5.23, p=0.006; and 8.37±6.81 vs. 5.72±4.86; p=0.012). Cut-off values of SUVmean , SUVmax , and SUVpeak for the prediction of HR positivity were 4.93, 8.35, and 6.02, respectively. Among data-mining methods, logistic regression showed the best performance with accuracy of 0.762. Conclusion: In addition to the relatively limited number of patients in this study, radiomics parameters cannot predict the HR status of primary breast cancer. SUV levels of the HR-negative group were significantly higher than those of the HR-positive group. To clarify the role of metabolic and radiomics parameters in predicting HR status in breast cancer, further studies involving a larger study population are needed.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı preoperative 18 flor-florodeoksiglukoz (18 F-FDG) pozitron emisyon tomografisi/bilgisayarlı tomografi (PET/BT) radiomics ve metabolik parametrelerinin primer meme tümörünün hormon reseptör (HR) pozitifliğini öngörmedeki rolünün araştırılmasıdır. Yöntem: Preoperatif 18 F-FDG PET/BT yapılan 153 meme kanseri hastası dahil edildi. Tüm PET/BT görüntüleri retrospektif olarak yeniden değerlendirildi. Primer meme tümörünün tümör heterojenitesini yansıtan radiomics parametrelerinin yanında standardize alım değeri (SUV) ölçümleri (SUVmin , SUVortalama , SUVmaks , SUVpeak ) ve volümetrik parametreler [metabolik tümör hacmi ve toplam lezyon glikoliz (TLG)] doku analizi yazılım programı (LIFEx) (https://www.lifexsoft.org/ index.php) ile çıkarıldı. İstatistiksel analiz için WEKA ve SPSS kullanıldı. öngörülmesi için Binary lojistik regresyon analizi kullanıldı. Doğruluk, F-measure, kesinlik, recall ve precision-recall curve HR pozitifliğini öngörmede doku parametrelerinin veri madenciliği performans kriterleri olarak kullanıldı. Bulgular: HR durumunun öngörülmesinde hiçbir radiomics parametresi anlamlı bulunmadı. Sadece SUV ölçümleri ve TLG anlamlı bulundu. HR negatif grupta pozitif gruba göre ortalama SUVortalama , SUVmaks and SUVpeak değerleri istatistiksel olarak yüksek bulundu (6,73±4,36’ya karşı 5,20±3,32 p=0,027, 11,55±7,42’ye karşı 8,63±5,23 p=0,006 ve 8,37±6,81’e karşı 5,72±4,86 p=0,012). SUVortalama , SUVmaks and SUVpeak için HR pozitifliğini öngörmede eşik değerler sırasıyla 4,93, 8,35 ve 6,02’ydi. Veri madenciliği yöntemleri içinde lojistik regresyon 0,762 doğruluk ile en iyi performansı gösterdi. Sonuç: Bu çalışmada kısıtlı hasta sayısı olmakla birlikte, radiomics parametreleri primer meme kanserinde HR durumunu öngöremedi. HR negatif grupta, pozitif gruba göre SUV değerleri anlamlı olarak daha yüksekti. Metabolik parametrelerin ve radiomics parametrelerinin meme kanserinde HR durumunu öngörmedeki yerinin netleşebilmesi için daha fazla sayıda hasta içeren ileri çalışmalara ihtiyaç vardır.