Use of radiomics and dosiomics to identify predictors of radiation induced lung injury

Full Text

Обоснование

В настоящее время лучевая терапия является одним из ведущих методов лечения онкологических заболеваний [1]. Лучевое повреждение лёгких — одно из возможных осложнений лучевой терапии опухолей торакальной локализации. Проблеме профилактики данного осложнения посвящено большое количество исследований, целью которых является создание прогностических моделей, основанных на различных клинических, радиомических и прочих показателях [2].

Новым и активно развивающимся методом точной оценки медицинских изображений является радиомика — технология, основанная на текстурном анализе, позволяющая количественно охарактеризовать исследуемое изображение. Радиомика позволяет извлекать из медицинских изображений стандарта DICOM биомаркёры изображений — параметры, характеризующие различные патологические изменения. Показатели радиомики извлекают с помощью открытой библиотеки PyRadiomics (AIM, USA). Радиомика включает две основные группы показателей: статистики первого порядка и текстурные матрицы смежности и равномерности. К последним относятся следующие:

• GLCM (Gray Level Co occurrence Matrix) — матрица совпадения уровней серого;
• GLRLM (Gray Level Run Length Matrix) — матрица длин областей уровней серого;
• GLSZM (Gray Level Size Zone Matrix) — матрица зон интенсивности уровня серого;
• NGTDM (Neighbouring Gray Tone Difference Matrix) — матрица разности соседних оттенков серого;
• GLDM (Gray Level Dependence Matrix) — матрица зависимости уровня серого [3, 4].

Подробное описание и интерпретация всех показателей с формулами для их вычисления представлены на официальном сайте pyradiomics.readthedocs.io [4].

Исследования подтверждают возможность использования радиомики в прогнозировании течения заболеваний, а также развития осложнений в процессе терапии [5].

В последние годы в литературе всё чаще встречается термин «дозиомика», предложенный H.S. Gabryś и соавт. [6], для обозначения нового направления в радиомике. Дозиомика — это метод текстурного анализа распределения дозы облучения при лучевой терапии. Показатели дозиомики, как и радиомики, включают в себя матрицы смежности и равномерности, описывающие взаимное расположение пикселей и вокселей в изображении. Значительная часть опубликованных за рубежом исследований в области дозиомики посвящена её применению в прогнозировании лучевого повреждения лёгких [7].

Встречаемость лучевого повреждения лёгких может варьировать в диапазоне от 5 до 58% [8]. Многочисленные факторы риска развития лучевого повреждения лёгких разделяют на две группы. К первой группе относят факторы, обусловленные непосредственно терапией, а именно: суммарную очаговую дозу, фракционирование дозы, объём облучённой лёгочной ткани, метод облучения, применение химио- и иммунотерапии. Во вторую группу включают факторы, связанные с пациентом, такие как возраст, курение, наличие интерстициальных заболеваний лёгких и хронической обструктивной болезни лёгких, а также расположение облучаемого новообразования и индивидуальная генетически обусловленная радиочувствительность [9].

Лучевое повреждение лёгких развивается в два этапа [10]. Первый этап представляет собой постлучевой пневмонит, или пульмонит, — острое интерстициальное воспаление лёгочной ткани, развивающееся в течение 3–6 нед. после завершения лучевой терапии [11]. На втором этапе в течение последующих шести мес. острые изменения лёгких либо полностью регрессируют, либо (при дозе 30 Гр и более) реорганизуются в хронические изменения разной степени выраженности. На месте отёка и инфильтрации формируется необратимый постлучевой пневмофиброз [12, 13]. Диагноз постлучевого пневмонита устанавливают на основании трёх критериев: факт проведения лучевой терапии, наличие симптомов (лихорадка, кашель со слизистой мокротой, одышка) и характерная картина по данным компьютерной томографии (КТ) [14]. Подобная картина включает в себя первоначальные изменения по типу «матового стекла» с последующим появлением зон консолидации, формированием фиброзной тяжистости, а также, в ряде случаев, развитием синдрома «воздушной бронхограммы» и тракционных бронхоэктазов [12, 15]. Развитие постлучевого пневмонита ассоциировано со снижением качества жизни и выживаемости онкологических пациентов [9]. Снижению частоты развития лучевых повреждений лёгких способствует оптимизация лучевой терапии, т. е. достижение необходимого уровня локального контроля опухоли при минимальных объёме и дозе облучения близлежащих отделов лёгких [16].

Цель

Выявить предикторы лучевых повреждений лёгких с помощью текстурного анализа (методами радиомики и дозиомики) изображений лёгких, а также мягких тканей грудной клетки, полученных с помощью компьютерной томографии до начала лучевой терапии.

Материалы и методы

Дизайн исследования

Проведено одноцентровое ретроспективное исследование, включавшее анализ результатов КТ органов грудной клетки у пациенток с раком молочной железы.

Критерии соответствия

В исследовании использовали данные пациенток, страдающих раком молочной железы и прошедших послеоперационный курс конформной лучевой терапии в Российском научном центре рентгенорадиологии (РНЦРР) в 2022–2023 гг. Критерием отбора являлось наличие в Радиологической информационной системе РНЦРР повторной КТ органов грудной клетки, выполненной не ранее чем через 6 мес. после прохождения курса лучевой терапии, что позволило оценить степень постлучевых изменений в лёгких. Разделение пациенток на группы по степени постлучевых изменений лёгких проводили на основании заключения независимых врачей-рентгенологов.

Описание медицинского вмешательства

Предлучевая подготовка пациенток включала КТ органов грудной клетки на аппарате Somatom™ Definition AS (Siemens, Германия) и объёмное дозиметрическое планирование лучевой терапии. Облучение грудной стенки и ложа опухоли проводили с использованием аппарата TrueBeam™ (Varian MS, США) до достижения эквивалентной суммарной очаговой дозы 50–60 Гр. Повторную КТ органов грудной клетки выполняли не ранее чем через 6 мес. после лучевой терапии.

Основной исход исследования

Нулевой гипотезой исследования принято утверждение о том, что между двумя исследуемыми группами не будет статистически значимых различий ни по одному из 107 показателей радиомики или дозиомики.

Методы регистрации исходов

Результаты КТ пациенток, полученные на этапе планирования лучевой терапии, и данные дозовых распределений загружали в программное обеспечение 3D Slicer (The Slicer Community) с функцией выгрузки показателей радиомики и дозиомики из областей интереса [17]. Показатели радиомики и дозиомики рассчитывали для области мягких тканей грудной клетки, входивших в зону облучения по передней поверхности, и областей лёгкого на стороне облучения, дозовая нагрузка на которые превышала 3 и 10 Гр. Выделение зон интереса проводили в полуавтоматическом режиме в программном обеспечении Varian (Varian, США). Из каждой исследуемой области извлекли по 107 показателей радиомики и дозиомики, включая статистики первого порядка, показатели формы, матрицы смежности и равномерности.

Анализ в группах

На основании результатов повторной КТ органов грудной клетки, полученных через 6 мес. после лучевой терапии, пациенток ретроспективно разделили на две группы: в первую группу включили пациенток с минимальными постлучевыми изменениями, во вторую группу — с выраженным постлучевым пневмофиброзом.

Этическая экспертиза

Протокол исследования одобрен Независимым этическим комитетом при ФГБУ «РНЦРР» Минздрава России (протокол заседания № 2 от 01.03.2024).

Статистический анализ

Размер выборки участников исследования предварительно не рассчитывали. Обработку показателей и статистический анализ проводили с помощью Microsoft Office Excel и свободной среды разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом для языка программирования R — RStudio (Posit, США). Для выявления статистически значимых различий между количественными показателями использовали непараметрический критерий Манна–Уитни, между качественными показателями — точный критерий Фишера. Показатели групп представлены в виде медианы, 25-го и 75-го перцентилей (первого и третьего квартилей). При уровне значимости менее 0,05 различия считали статистически значимыми.

Результаты

Объекты исследования

В рамках данного исследования проанализировали КТ-изображения лёгких, а также мягких тканей грудной клетки 36 пациенток, полученные до начала лучевой терапии рака молочной железы.

В первую группу включили 13 пациенток с минимальными постлучевыми изменениями (рис. 1, a), во вторую группу — 23 пациентки с выраженным постлучевым пневмофиброзом (рис. 1, b).

 

Рис. 1. Компьютерная томография органов грудной клетки пациенток через 6 мес. после проведения лучевой терапии: a — минимальные постлучевые изменения в левом лёгком; b — выраженный постлучевой пневмофиброз в правом лёгком.

 

Сравнительная характеристика двух групп пациенток по количественным и качественным параметрам представлена в табл. 1 и табл. 2.

 

Таблица 1. Сравнительная характеристика исследуемых групп пациенток по количественным параметрам
Параметр		Группа 1 (минимальные постлучевые изменения)	Группа 2 (постлучевой пневмофиброз)	p
Возраст, лет		61 [54; 67]	65 [55; 72]	0,179
Объём лёгкого, облучённый в дозе, см3	>3 Гр	945,94 [781, 81; 1175, 68]	828,67 [668, 27; 1032, 38]	0,190
	>10 Гр	613,88 [420, 02; 694, 52]	527,27 [403, 10; 611, 62]	0,344
	>30 Гр	330,36 [239, 15; 449, 71]	354,03 [248, 07; 447, 64]	0,771
Примечание. Данные представлены как Me [Q1; Q3], где Me — медиана, Q1 — первый квартиль, Q3 — третий квартиль.

 

Таблица 2. Сравнительная характеристика исследуемых групп пациенток по качественным параметрам
Параметр		Количество пациенток (доля от числа участников группы, %)		p
		Группа 1 (минимальные постлучевые изменения)	Группа 2 (постлучевой пневмофиброз)
Курение табака		0	0	–
Наличие сопутствующих заболеваний лёгких		1 (7,7)	0	0,361
Наличие сопутствующих заболеваний сердца		5 (38,5)	10 (43,5)	0,526
Предшествующая химиотерапия		8 (61,5)	15 (65,2)	0,821
Поражённая молочная железа	Левая	6 (46,1)	12 (52,2)	0,500
	Правая	7 (53,8)	11 (47,8)
Стадия заболевания	T1–4N1–3М0	10 (76,9)	12 (52,2)	0,175
	Т1–3N0M0	3 (23,1)	11 (47,8)
Тип операции	Радикальная мастэктомия	7 (53,8)	15 (65,2)	0,480
	Секторальная резекция	6 (46,1)	7 (30,4)
Примечание. Стадия заболевания указана по системе TNM, где T0–4 (tumor) характеризует размер первичной опухоли, N0–3 (nodes) характеризует количество поражённых регионарных лимфоузлов, M0–1 (metastasis) характеризует наличие метастазов.

 

Проведённая сравнительная характеристика указывает на валидность двух групп для сравнения.

Основные результаты исследования

При выборе областей интереса на томографических изображениях для расчёта показателей радиомики и дозиомики определили пороговую дозу облучения 3 Гр. Данный выбор основан на полученных нами ранее результатах, согласно которым в зонах лёгких, облучённых в дозе от 0 до 3 Гр, лучевые повреждения отсутствовали [13]. В ряде зарубежных работ облучение в дозе 3 Гр также рассматривают как прогностический показатель развития пневмонита [18]. При текстурном анализе большого объёма тканей происходит усреднение вычисленных показателей радиомики, что усложняет поиск статистически значимых различий, а также может привести к потере важных текстурных особенностей, содержащихся в небольшой части исследуемой зоны. В связи с этим мы выбрали дополнительную пороговую дозу облучения 10 Гр.

В области лёгкого с дозовой нагрузкой больше 3 Гр статистически значимые различия выявили по трём показателям радиомики и по одному показателю дозиомики. Результаты сравнения статистически различающихся показателей с указанием медианы, первого и третьего квартилей, а также уровня значимости различий представлены в табл. 3.

 

Таблица 3. Сравнение двух групп пациенток по показателям радиомики и дозиомики в области лёгкого, облучённой в дозе больше 3 Гр
Название показателя	Группа 1 (минимальные постлучевые изменения)	Группа 2 (постлучевой пневмофиброз)	p
Показатели радиомики
GLRLM Gray Level Non Uniformity	17 464,52 [12 199, 53; 26 481, 37]	11 904,86 [7059, 69; 20 646, 00]	0,050
GLSZM Size Zone Non Uniformity	19 096,83 [15 693, 52; 23 905, 24]	13 307,97 [11 842, 68; 19 368, 63]	0,043
NGTDM Busyness	74,81 [55, 15; 102, 73]	56,56 [34, 50; 78, 11]	0,047
Показатели дозиомики
GLCM Maximum Probability	0,60 [0, 55; 0, 68]	0,55 [0, 53; 0, 61]	0,050
Примечание. Данные представлены как Me [Q1; Q3], где Me — медиана, Q1 — первый квартиль, Q3 — третий квартиль; GLRLM — матрица длин областей уровней серого; GLSZM — матрица зон интенсивности уровня серого; NGTDM — матрица разности соседних оттенков серого; GLCM — матрица совпадения уровней серого.

 

Значения показателя GLSZM Size Zone Non Uniformity говорят о том, что у пациенток с постлучевым пневмофиброзом лёгких (группа 2) присутствует бóльшая однородность объёмов зон уровня серого. Данный результат согласуется с показателем NGTDM Busyness, показывающим разнородность соседних пикселей на изображении, который выше у пациенток с минимальными постлучевыми изменениями (группа 1). Эти результаты могут указывать на то, что лёгочная ткань пациентов первой группы, способная более эффективно восстанавливаться после лучевого повреждения, характеризуется более высокой дифференцировкой градаций уровня серого и менее склонна к образованию крупных однородных зон. КТ-изменения лёгочной ткани в ранней фазе лучевого пневмонита определяются местной интерстициальной воспалительной реакцией и повреждением клеток микрососудистого эндотелия [19, 20]. Вполне вероятно, что исходное состояние микрососудистого русла лёгких пациента может оказать влияние на способность лёгочной ткани к репарации лучевых повреждений, а выявленные нами текстурные показатели могут зависеть и от развитости микрососудистого русла.

В области лёгкого на стороне облучения с дозовой нагрузкой больше 10 Гр статистически значимые различия получены по 12 показателям радиомики и 1 показателю дозиомики. Результаты сравнения статистически различающихся показателей приведены в табл. 4.

 

Таблица 4. Сравнение двух групп пациенток по показателям радиомики и дозиомики в области лёгкого, облучённой в дозе больше 10 Гр
Название показателя	Группа 1 (минимальные постлучевые изменения)	Группа 2 (постлучевой пневмофиброз)	p
Показатели радиомики
Flatness	0,23 [0, 22; 0, 25]	0,26 [0, 24; 0, 29]	0,040
First Order Mean Absolute Deviation	112,38 [97, 82; 152, 24]	129,81 [118, 67; 153, 71]	0,048
GLCM Cluster Prominence	186 230,89 [148 727, 18; 306 231, 09]	321 625,90 [230 877, 79; 417 140, 54]	0,028
GLCM Cluster Shade	3366,36 [2860, 31; 5779, 96]	5998,08 [4269, 97; 6497, 98]	0,037
GLCM Cluster Tendency	105,53 [84, 37; 171, 43]	156,66 [122, 25; 179, 47]	0,048
GLCM Correlation	0,55 [0, 49; 0, 60]	0,59 [0, 55; 0, 63]	0,048
GLCM Sum Squares	34,48 [27, 65; 54, 08]	46,15 [37, 78; 55, 89]	0,044
GLDM Dependence Entropy	7,10 [6, 95; 7, 21]	7,19 [7, 03; 7, 34]	0,056
GLRLM High Gray Level Run Emphasis	149,91 [129, 33; 200, 75]	176,32 [159, 08; 199, 05]	0,044
GLRLM Run Entropy	4,85 [4, 70; 5, 00]	5,01 [4, 85; 5, 08]	0,024
GLRLM Short Run High Gray Level Emphasis	143,26 [121, 04; 193, 03]	168,49 [152, 61; 191, 58]	0,048
GLSZM Zone Entropy	6,63 [6, 55; 6, 73]	6,75 [6, 67; 6, 81]	0,031
Показатели дозиомики
NGTDM Flatness	0,23 [0, 22; 0, 25]	0,26 [0, 24; 0, 30]	0,040
Примечание. Данные представлены как Me [Q1; Q3], где Me — медиана, Q1 — первый квартиль, Q3 — третий квартиль; GLCM — матрица совпадения уровней серого; GLDM — матрица зависимости уровня серого; GLRLM — матрица длин областей уровней серого; GLSZM — матрица зон интенсивности уровня серого; NGTDM — матрица разности соседних оттенков серого.

 

К примеру, показатель GLCM Cluster Shade, описывающий разнородность распределения кластеров уровня серого, в среднем на 44% выше в группе пациентов с постлучевым пневмофиброзом лёгких. Данный вывод подтверждают значения показателя GLCM Cluster Prominence, которые говорят о том, что у пациентов с минимальными лучевыми повреждениями (первая группа) значения уровней серого в кластерах распределены ближе к среднему значению по лёгкому, а у пациентов с постлучевым пневмофиброзом наблюдается тенденция к более чем на 40% большему разбросу значений уровня серого в отдельных кластерах. Эти данные свидетельствуют о том, что у пациенток с постлучевым пневмофиброзом исходно в лёгочной ткани имеется большее количество участков повышенной плотности и повышенной воздушности, чем у пациенток с минимальными постлучевыми изменениями, для которых характерна более однородная структура лёгочной ткани. Показатель же GLRLM High Gray Level Run Emphasis говорит о том, что во второй группе пациенток концентрация участков лёгочной ткани с высокими значениями уровня серого на 15% больше, чем у пациенток первой группы. Это может указывать на исходно более плотную структуру лёгочной ткани у пациенток с выраженными постлучевыми изменениями в лёгких, что соответствует результатам, полученным нами ранее [13]. Морфологически это может быть связано с исходно большим количеством участков лёгочного фиброза.

В области мягких тканей грудной клетки в зоне облучения выявили 18 показателей радиомики (табл. 5) и 4 показателя дозиомики (табл. 6), статистически значимо различающихся у двух групп пациенток.

 

Таблица 5. Сравнение двух групп пациенток по показателям радиомики в области мягких тканей грудной клетки на стороне облучения
Название показателя	Группа 1 (минимальные постлучевые изменения)	Группа 2 (постлучевой пневмофиброз)	p
GLCM Autocorrelation	327,37 [26, 23; 716, 81]	778,92 [250, 21; 1299, 00]	0,040
GLCM Joint Average	17,92 [5, 00; 26, 57]	27,83 [15, 66; 36, 00]	0,040
GLCM Sum Average	35,85 [10, 00; 53, 15]	55,67 [31, 32; 72, 01]	0,040
GLDM High Gray Level Emphasis	330,75 [26, 84; 722, 33]	785,17 [252, 23; 1301, 19]	0,040
GLDM Large Dependence High Gray Level Emphasis	34 520,55 [4229, 63; 90 474, 35]	94 735,42 [34 425, 42; 178 891, 14]	0,031
GLDM Small Dependence Emphasis	0,04 [0, 04; 0, 05]	0,06 [0, 04; 0, 06]	0,031
GLDM Small Dependence High Gray Level Emphasis	15,94 [1, 32; 36, 06]	40,80 [14, 16; 69, 29]	0,034
GLRLM High Gray Level Run Emphasis	337,14 [29, 46; 731, 67]	786,90 [257, 09; 1312, 39]	0,044
GLRLM Long Run High Gray Level Emphasis	1047,96 [132, 06; 2600, 37]	2816,82 [992, 76; 5222, 59]	0,028
GLRLM Short Run High Gray Level Emphasis	259,01 [20, 99; 561, 86]	573,11 [186, 60; 970, 35]	0,048
GLSZM Gray Level NonUniformity Normalized	0,13 [0, 09; 0, 20]	0,10 [0, 07; 0, 11]	0,031
GLSZM Large Area Emphasis	1 738 981,12 [415 642, 22; 3 268 243, 47]	815 272,55 [212 074, 04; 1 207 397, 63]	0,048
GLSZM Large Area Low Gray Level Emphasis	8843,95 [1392, 9; 148 364, 17]	1025,44 [474, 68; 4267, 21]	0,011
GLSZM Small Area High Gray Level Emphasis	232,12 [27, 48; 493, 15]	517,89 [205, 88; 828, 21]	0,044
GLSZM Zone Percentage	0,03 [0, 03; 0, 04]	0,04 [0, 03; 0, 05]	0,044
GLSZM Zone Variance	1 737 696,14 [414 536, 61; 3 266 421, 34]	814 359,34 [211 603, 3; 1 206 631, 61]	0,048
NGTDM Busyness	25,52 [9, 61; 135, 47]	8,10 [4, 51; 17, 92]	0,012
NGTDM Strength	0,09 [0, 05; 0, 25]	0,28 [0, 15; 0, 54]	0,037
Примечание. Данные представлены как Me [Q1; Q3], где Me — медиана, Q1 — первый квартиль, Q3 — третий квартиль; GLCM — матрица совпадения уровней серого; GLDM — матрица зависимости уровня серого; GLRLM — матрица длин областей уровней серого; GLSZM — матрица зон интенсивности уровня серого; NGTDM — матрица разности соседних оттенков серого.

 

По данным табл. 5, значения текстурных характеристик достоверно различаются между группами сравнения. Так, мера тонкости и грубости текстуры (показатель Autocorrelation матрицы совпадения уровней серого GLSM) на 42% выше у пациенток второй группы. Показатель Large Area Emphasis матрицы зон интенсивности уровня серого (GLSZM), более высокие значения которого указывают на наличие более грубой текстуры в больших областях, на 46% выше у пациенток первой группы. Показатель Busyness матрицы разности соседних оттенков серого (NGTDM), характеризующий меру изменения значения интенсивности между соседними пикселями, выше на 31% в первой группе. Последние два показателя указывают на более неоднородную текстуру с резким изменением интенсивности у пациенток из первой группы.

По данным табл. 6, показатель суммарной энтропии матрицы GLCM выше во второй группе пациенток, что указывает на бóльшую разницу в уровнях интенсивности в изображении. В свою очередь, показатель Long Run Low Gray Level Emphasis матрицы GLRLM, отражающий распределение низких значений уровней серого, выше в первой группе, что указывает на бóльшую концентрацию низких значений уровня серого в изображении. Большое количество показателей, различающихся между двумя группами пациенток (см. табл. 5 и 6), говорит о том, что состояние мягких тканей грудной клетки и молочной железы может являться предиктором протекания процесса восстановления лёгочной ткани в постлучевой период. Однако на данный момент характер и механизмы этой связи остаются объектами дальнейших исследований.

 

Таблица 6. Сравнение двух групп пациенток по показателям дозиомики в области мягких тканей грудной клетки на стороне облучения
Название показателя	Группа 1 (минимальные постлучевые изменения)	Группа 2 (постлучевой пневмофиброз)	p
GLCM Sum Entropy	1,10 [0, 55; 1, 23]	1,26 [0, 65; 1, 31]	0,050
GLRLM Long Run Low Gray Level Emphasis	64,07 [39, 55; 120, 07]	38,78 [25, 75; 55, 68]	0,028
GLRLM Short Run High Gray Level Emphasis	0,40 [0, 25; 0, 49]	0,47 [0, 42; 0, 94]	0,026
NGTDM Complexity	0,06 [0, 04; 0, 07]	0,08 [0, 06; 0, 25]	0,050
Примечание. Данные представлены как Me [Q1; Q3], где Me — медиана, Q1 — первый квартиль, Q3 — третий квартиль; GLCM — матрица совпадения уровней серого; GLRLM — матрица длин областей уровней серого; NGTDM — матрица разности соседних оттенков серого.

 

Обсуждение

Большое количество факторов риска развития лучевого повреждения лёгких позволяет исследователям использовать различные количественные и качественные показатели для прогнозирования данного осложнения. Так, L. Zhao и соавт. [21] продемонстрировали, что повышение содержания трансформирующего фактора роста TGF-β в крови в течение четырёх нед. после начала лучевой терапии указывает на риск развития лучевого повреждения лёгких с чувствительностью 66,7% и специфичностью 95,0%. В свою очередь, S. Chen и соавт. [22] создали модель на основе искусственной нейронной сети, прогнозирующую развитие лучевого пневмонита по следующим входным признакам: объём лёгочной ткани, получивший дозу более 16 Гр, обобщённая эквивалентная однородная доза, объём форсированного выдоха за 1 с, диффузионная способность лёгких по монооксиду углерода и факт химиотерапии в анамнезе. Также многие авторы в своих исследованиях использовали радиобиологическую модель вероятности возникновения лучевых повреждений в нормальных тканях [23].

Применение радиомики может повысить прогностическую способность моделей. Так, L. Wang и соавт. [18] создали номограмму радиомики с индексом согласия 0,921. Результаты целого ряда работ по прогнозированию лучевого повреждения лёгких указывают на более высокую эффективность моделей, включающих показатели радиомики и дозиомики [7]. Среди данной группы исследований наиболее показательного результата удалось достичь Y. Huang и соавт. [24]. Их прогностическая модель, основанная на комбинации дозиомических и радиомических показателей, продемонстрировала высокую прогностическую способность (AUC 0,9). Стоит отметить, что интеграция клинических показателей в прогностические модели дополнительно повышает их эффективность [25]. Исследования, посвящённые сравнению эффективности показателей дозиметрии (характеризующих проведённое лучевое лечение) и дозиомики, указывают на целесообразность использования дозиомики в прогностических моделях [26–28]. При этом T. Adachi и соавт. [29] продемонстрировали, что комбинирование показателей дозиметрии и дозиомики повышает прогностическую способность модели. Исходя из опыта зарубежных коллег, комбинированные модели на основе дозиомики, радиомики, клинических данных и дозиметрии могут стать мощным прогностическим инструментом [25, 30].

Результаты описанных выше исследований подтверждают полученные нами данные. Показатели радиомики и дозиомики статистически значимо различаются в группах пациентов с минимально выраженными постлучевыми изменениями и постлучевым пневмофиброзом. Эти различия определяют ещё до проведения лучевой терапии и позволяют прогнозировать развитие постлучевого пневмофиброза.

Ограничения исследования

Наша работа имеет ряд важных ограничений. Во-первых, это малый размер выборки, что мы планируем исправить в последующих работах. Во-вторых, использование изображений, полученных только на одном КТ-аппарате. Это ограничение можно разрешить, благодаря проведению многоцентрового исследования или использованию сторонних датасетов, что требует дополнительной стандартизации получения и обработки изображений. Третьим важным ограничением является отсутствие общепринятых точных критериев дифференцировки минимальных постлучевых изменений и постлучевого пневмофиброза. Данное ограничение можно устранить применением технологий компьютерного зрения с подсчётом объёма поражённой и здоровой лёгочной ткани. Наше исследование можно считать экспериментальным и пилотным, однако оно имеет большие перспективы для дальнейшего развития.

Заключение

В результате выполненного исследования получен ряд показателей радиомики и дозиомики, статистически различающихся у пациенток с минимальными постлучевыми изменениями и постлучевым пневмофиброзом лёгких после проведения лучевой терапии по поводу рака молочной железы. Обнаруженные различия присутствуют как в лёгочной ткани, так и в мягких тканях грудной клетки, попавших в зону облучения. Наличие подобных различий позволяет утверждать, что на развитие постлучевого повреждения лёгких могут влиять индивидуальные характеристики пациента, такие как структура его лёгочной ткани и состояние мягких тканей грудной клетки. Выявленные нами показатели текстурного анализа можно применять в прогнозировании постлучевых повреждений лёгких и выявлении пациентов с более высоким риском их развития. На основе исследований зарубежных коллег можно заключить, что при прогнозировании развития лучевых повреждений лёгких следует ориентироваться не только на текстурные характеристики КТ-изображений, но и на показатели дозиметрии, лабораторные и другие клинические показатели, что позволит максимально полно оценить состояние конкретного пациента и получить прогностические модели с высокими точностными характеристиками.

Дополнительная информация

Источник финансирования. Авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией). Наибольший вклад распределён следующим образом: Н.В. Нуднов, В.М. Сотников — общая концепция, дизайн исследования и утверждение окончательного варианта статьи; М.Е. Иванников, Э.С. А. Шахвалиева, А.А. Борисов, В.В. Леденёв, А.Ю. Смыслов, А.В. Ананьина — сбор и анализ данных, написание и редактирование текста рукописи.

Информированное согласие на публикацию. Авторы получили письменное согласие пациентов на публикацию медицинских данных и фотографий, приведённых в настоящей статье.

Additional informAtion

Funding source. This study was not supported by any external sources of funding.

Competing interests. The authors declare that they have no competing interests.

Authors’ contribution. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work. N.V. Nudnov, V.M. Sotnikov — design of the study and final proofreading of the manuscript; M.E. Ivannikov, E.S. A. Shakhvalieva, A.A. Borisov, V.V. Ledenev, A.Yu. Smyslov, A.V. Ananina — data collection and analysis, writing and editing of the manuscript.

Consent for publication. Written consent was obtained from the patient for publication of relevant medical information and all of accompanying images within the manuscript.

About the authors

Nikolay V. Nudnov

Russian Scientific Center of Roentgenoradiology; Russian Medical Academy of Continuous Professional Education; Peoples’ Friendship University of Russia

Author for correspondence.
Email: nudnov@rncrr.ru
ORCID iD: 0000-0001-5994-0468
SPIN-code: 3018-2527

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Moscow; Moscow; Moscow

Vladimir M. Sotnikov

Russian Scientific Center of Roentgenoradiology

Email: vmsotnikov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0498-314X
SPIN-code: 3845-0154

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Moscow

Mikhail E. Ivannikov

Russian Scientific Center of Roentgenoradiology

Email: ivannikovmichail@gmail.com
ORCID iD: 0009-0007-0407-0953
SPIN-code: 3419-2977

MD

Russian Federation, Moscow

Elina S.-A. Shakhvalieva

Russian Scientific Center of Roentgenoradiology

Email: shelina9558@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-7535-8523

MD

Russian Federation, Moscow

Aleksandr A. Borisov

Russian Scientific Center of Roentgenoradiology

Email: aleksandrborisov10650@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-4036-5883
SPIN-code: 4294-4736

MD

Russian Federation, Moscow

Vasiliy V. Ledenev

Central Clinical Military Hospital

Email: Ledenevvv007@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2856-2107
SPIN-code: 2791-0329

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

Aleksei Yu. Smyslov

Russian Scientific Center of Roentgenoradiology

Email: smyslov.ay@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6409-6756
SPIN-code: 9341-0037

Cand. Sci. (Engineering)

Russian Federation, Moscow

Alina V. Ananina

Russian Scientific Center of Roentgenoradiology

Email: vastruhina.a.v@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0002-4562-9729
SPIN-code: 9699-7690
Russian Federation, Moscow

References

Supplementary files