Can Radiomics Analyses in 18F-FDG PET Images of Breast Carcinoma Predict Hormone Receptor Status?

¹Ankara University Medical School Nuclear Medicine Department
²Ankara University Medical School Pathology Department
³Ankara University Medical School Biostatistics Department

INTRODUCTION: To investigate the role of preoperative 18F-FDG PET/CT radiomics features and metabolic parameters of primary breast tumors in predicting hormone receptor (HR) positivity.
METHODS: 153 breast carcinoma patients who underwent preoperative 18F-FDG PET/CT were included. All PET/CT images were retrospectively reevaluated. Radiomics features of primary breast lesions reflecting tumor hetergoneity as well as SUV metrics (SUVmin, SUVmean, SUVmax, SUVpeak) and volumetric parameters (MTV and 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 the texture features predicting HR Positivity. Accuracy, F-Measure, Precision, Recall and Precision-Recall Curve (PRC Area) were used as data mining performance criteria of texture features to predict HR positivity.
RESULTS: None of the radiomics parameters were found significant in predicting hormone receptor status. Only SUV metrics and TLG were found statistically important. Mean±SDs for SUVmean, SUVmax and SUVpeak for HR negative group were significantly higher than 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 for prediction of HR positivity for SUVmean, SUVmax and SUVpeak were 4.93, 8.35 and 6.02, respectively. Among data mining methods, Logistic Regression showed best performance with an accuracy 0.762.
DISCUSSION AND CONCLUSION: Together with relatively limited number of patients in this study, radiomics parameters were not able to predict hormone receptor status of primary breast cancer. SUV levels of HR negative group was significantly higher than the positive group. In order to clarify the role of metabolic and radiomics parameters in predicting hormone receptor status in breast cancer, further studies with larger number of patients are needed.

Keywords:

Meme kanserinde primer tümöre ait 18F-FDG PET/BT radiomics parametreleri hormon reseptörleri durumunu öngörebilir mi?

¹Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Nükleer Tıp ABD
²Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Patoloji ABD
³Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik ABD

GİRİŞ ve AMAÇ: Bu çalışmanın amacı preoperative 18F-FDG PET/BT radiomics ve metabolik parametrelerinin primer meme tümörünün hormon reseptör (HR) pozitifliğini öngörmedeki rolünün araştırılmasıdır.
YÖNTEM ve GEREÇLER: Preoperatif 18F-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 SUV ölçümleri (SUVmin, SUVmean, SUVmax, SUVpeak) ve volümetrik parametreler (MTV ve TLG) doku analizi yazılım programı (LIFEx) (https: //www.lifexsoft.org/ index.php) ile çıkarıldı. İstatistiksel analiz için WEKA ve SPSS kullanıldı. HR pozitifliğini öngörülmesi için Binary Lojistik regresyon analizi kullanıldı. Doğruluk, F-Measure, Kesinlik, Recall ve Precision-Recall Curve (PRC Area) HR pozitifliğini öngörmede doku parametrelerinin veri madenciliği performans kriterleri olarak kullanıldı.
BULGULAR: Hormon reseptör durumunun öngörülmesinde hiçbir radiomics parametresi anlamlı bulunmadı. Sadece SUV ölçümleri ve TLG anlamlı bulundu. HR negatif grupta pozitif gruba göre ortalama SUVmean, SUVmax and SUVpeak değerleri istatistiksel olarak yüksek bulundu (6.73±4.36’e karşın 5.20±3.32 p=0.027, 11.55±7.42’e karşın 8.63±5.23 p=0.006 ve 8.37±6.81’e karşın 5.72±4.86 p=0.012). 12). SUVmean, SUVmax 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.
TARTIŞMA ve SONUÇ: Bu çalışmada kısıtlı hasta sayısı olmakla birlikte, radiomics parametreleri primer meme kanserinde hormon reseptör 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.

Anahtar Kelimeler:

Mine Araz, Cigdem Soydal, Pınar Akkuş, Ayca Kirmizi, Batuhan Bakırarar, Serpil Dizbay Sak, Elgin Ozkan. Can Radiomics Analyses in 18F-FDG PET Images of Breast Carcinoma Predict Hormone Receptor Status?. . 2022; 31(1): 49-56

Corresponding Author: Mine Araz, Türkiye