Расширение коллекции REMBRANDT MRI экспертными метками сегментации и количественными радиомикологическими функциями.

Научные данные, том 9, Номер статьи: 338 (2022) Цитировать эту статью

1784 Доступа

1 Цитаты

5 Альтметрика

Подробности о метриках

Авторская поправка к этой статье опубликована 7 июля 2022 г.

Эта статья была обновлена

Злокачественные новообразования головного мозга и ЦНС, к сожалению, являются распространенным диагнозом. Большая часть этих поражений, как правило, представляет собой опухоли высокой степени злокачественности, которые предвещают плохой прогноз и низкую выживаемость и, по оценкам, являются десятой по значимости причиной смерти во всем мире. Сложная природа среды ткани головного мозга, в которой возникают эти поражения, открывает богатые возможности для трансляционных исследований. Магнитно-резонансная томография (МРТ) может обеспечить комплексное представление об аномальных участках мозга, поэтому ее применение в исследованиях трансляционного рака головного мозга считается важным для диагностики и мониторинга заболевания. В последние годы наблюдается быстрый рост в области радиогеномики, особенно в области рака, и ученые смогли успешно интегрировать количественные данные, полученные из медицинских изображений (также известных как радиомика), с геномикой, чтобы ответить на новые и клинически значимые вопросы. В этой статье мы взяли необработанные МРТ-сканы из коллекции данных REMBRANDT, находящейся в открытом доступе, и выполнили объемную сегментацию, чтобы идентифицировать субрегионы мозга. Затем были извлечены радиомические характеристики для представления МРТ в количественном, но обобщенном формате. Полученный набор данных теперь позволяет проводить дальнейший биомедицинский и интегративный анализ данных и публикуется через репозиторий NeuroImaging Tools & Resources Collaboratory (NITRC) (https://www.nitrc.org/projects/rembrandt_brain/).

Измерение(я)

МРТ-сканирование

Тип(ы) технологии

Сегментированные этикетки в формате NIFTI.

Характеристика образца – Организм

Мудрый человек

Рак мозга — смертельное заболевание, пятилетняя выживаемость которого составляет всего около 30% (www.seer.cancer.gov). По данным Глобальной онкологической обсерватории https://gco.iarc.fr/, по состоянию на 2020 год в мире было зарегистрировано 308 102 случая рака головного мозга и центральной нервной системы (ЦНС)1 (139 756 женщин и более 168 346 мужчин1). ). По данным Национального общества опухолей головного мозга, существует более 120 идентифицированных типов опухолей головного мозга, которые чрезвычайно гетерогенны по своей природе, https://braintumor.org/brain-tumor-information/understanding-brain-tumors/tumor-types/ что делает это заболевание сложным для понимания и интерпретации. Несмотря на прогресс, достигнутый в лечении других видов рака за последние 20 лет, по-прежнему существует только 5 одобренных препаратов для лечения опухолей головного мозга, и никаких прогностических улучшений для пациентов с ГБМ не наблюдается2. https://braintumor.org/brain-tumor-information/brain-tumor-facts/.

Технологии медицинской визуализации, включая магнитно-резонансную томографию (МРТ) и компьютерную томографию (КТ), являются одной из новейших технологий, которые все чаще используются в исследованиях трансляционной визуализации3. Благодаря своей сложной природе среда тканей головного мозга предлагает богатые возможности для трансляционных исследований. МРТ может обеспечить всестороннее представление об аномальных участках мозга4, поэтому ее применение в исследованиях трансляционного рака головного мозга считается важным для диагностики, мониторинга и лечения заболевания3.

В последние годы учёным удалось интегрировать данные, полученные из медицинских изображений, с геномикой, и эта развивающаяся область называется радиогеномикой5,6,7. Данные визуализации сначала преобразуются в количественный обобщенный формат посредством извлеченных измерений (также известных как радиомикроскопические данные), которые могут быть как визуальными, так и субвизуальными для невооруженного глаза8. Эти радиомические функции позволяют дополнительно извлекать фенотипы изображений, которые можно интегрировать с данными геномики с использованием алгоритмов машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ). Хотя многие клинические испытания новых методов лечения рака головного мозга продолжаются, существует много возможностей для разработки новых гипотез лечения с использованием подходов радиогеномики9.