Radiomica en pacientes con adenocarcinoma y carcinoma escamoso en Tomografia computada de Pulmon con correlacion histopatológica

Abstract

Objetivo Investigar en la imagen tomografica del cáncer de pulmón la asociación  entre  las  texturas  radiómicas (TR) y  los  subtipos   histopatológico (adenocarcinoma  y carcinoma escamoso).  Materiales y métodos: Estudio retrospectivo y observacional, realizado en 43 pacientes , 29 (67%) hombres y 14 (33%)  mujeres ,entre 45 y 83 años ( mediana 63 ± 16años)  con cáncer de pulmón. Usando el programa Slicer 5.3.0- Pyradiomic  se extrajeron del volumen  tumoral  tomografico  segmentado , 115 TR ,  para  analisis estadístico  y aprendizaje automatico con  el programa WEKA  donde las TR fueron ; (a) normalizadas, los estudios balancedos con SMOTE y divididos en entrenamiento y  prueba, para ser clasificados con Autoweka  configurado con el árbol DecisionStumps.  Resultados;  El  diagnóstico histopatológico  fue ;  adenocarcinoma  en 36/43 (84%) , carcinoma escamoso  7/43 (16%) . Treinta y tres tumores (78%) tenian biomarcadores de mutaciones genéticas, positivas en 18 (54%)  y  negativas en 15(45%). Once TR mostraron diferencias significativas  en  las  medias entre el adenocarcinoma vs carcinoma escamoso. Analisis univariado  mostró que TR , GLCMAutocorrelation  con AUC del 82%, predicen la histopatologia del adenocarcinoma vs carcinoma escamosos , y con AutoWeka y el clasificador DecisionStumps ,  las TR , GLSZMGrayLevelNonUniformity , HightGrayLevelZoneEmphasis,  LargeAreaHightGrayLevelEmphasis , lo hacen con una precision del 90% , sensibilidad de 100% vs  78% , con coeficiente de correlacion Mathews  del 0.82 , y  AUC  mayor al 80%, para ambos grupos.  Conclusiones:  Radiomica  es una herramienta prometedora para la predicción no invasiva de subtipos histológicos de cáncer de pulmón  en la imagen tomografica de pulmón.