Meme kanseri hastalarında mamografi texture analizinin patolojik subtip, tanı anında aksiller ve sistemik metastazı ön görmede değeri

ŞAHAP TÖRENEK

Meme kanseri hastalarında mamografi texture analizinin patolojik subtip, tanı anında aksiller ve sistemik metastazı ön görmede değeri

Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sağlık Bilimleri Üniversitesi, ANKARA DR. ABDURRAHMAN YURTASLAN ONKOLOJİ SAĞLIK UYGULAMA VE ARAŞTIRMA MERKEZİ, DAHİLİ TIP BİLİMLERİ BÖLÜMÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ŞAHAP TÖRENEK

Danışman: Nazan BOZDOĞAN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Amaç: Bu çalışmada meme kanseri taramasında standart yöntem mamografi (MG) görüntüleri texture analiz verileri ile meme kanseri hastalarında prognostik faktörleri ön görmede tanısal değerini araştırmak amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Preoperatif tarama MG sinde BI-RADS 5 spiküle lezyon tespit edilen, hastanemizde meme kanseri tanısı almış 233 hasta retrospektif olarak çalışmaya dahil edildi. MG mediolateraloblik (MLO) grafi görüntüleri DICOM formatında indirilerek, karşılığında hiçbir ücret ödenmeden Local Image Features Extraction (LIFEx) 7.6.0 yazılımı kullanılarak lezyon, lezyona 5mm genişlikte komşu alan (perilezyon) ve lezyon ile perilezyon alanlarının segmentasyon işlemi yapıldı. Elde edilen parametreler ile hormon reseptör durumu, HER-2 ekspresyonu, Ki-67 proliferasyon indeksi, stromal ve peritümoral tümör infiltre eden lenfosit (TIL) oranı, tümör derecesi, tümör moleküler alt tipi, aksiller, kemik ve sistemik metastaz durumu arasındaki ilişki değerlendirildi. LASSO regresyon yöntemi kullanılarak bu parametreler ile istatistiksel olarak en yüksek düzeyde bağlantılı olan radyomik değişkenleri belirlendi. Belirlenen uygun radyomik parametreleri kullanılarak lojistik regresyon modelleri oluşturuldu. ROC (Receiver Operating Characteristic) analizi kullanılarak oluşturulan modellerin AUC (eğri altında kalan alan) değerleri ve tanı performansları (duyarlılık, özgüllük ve doğruluk) hesaplandı Bulgular: Çalışmamıza dahil olma kriterlerini karşılayan 233 kadın meme kanseri hastası dahil edilmiştir. Hastaların %64,4'ünde lenf nodu tutulumu pozitif, %41,2'sinin tümör grade derecesi yüksek (III) olup büyük çoğunluğu (%90,1) lüminal moleküler alt grupta yer almaktadır. Metastatik 34 hastada (%14.6) lezyonların 27'si (%11,6) kemik yerleşimlidir. Kemik metastazı varlığını değerlendirmede yapılan çok değişkenli lojistik regresyon analizine göre kemik metastazı varlığını en iyi açıklayan modelin lezyon ile birlikte perilezyon alanından elde edildiği saptandı. Lezyon ile birlikte perilezyon alanı modeli AUC değeri 0,805 olarak hesaplanırken; modelin duyarlılık, özgüllük ve doğruluk oranı sırasıyla %88,9; %65,5 ve %70 olarak hesaplandı. Aksiller lenf nodu metastaz durumunu değerlendirmek için yapılan çok değişkenli lojistik regresyon analizine göre lenf nodu tutulumunu en iyi açıklayan modelin lezyon alanından elde edildiği saptandı. Lezyon alanı modeli AUC değeri 0,771 olarak hesaplanırken; modelin duyarlılık, özgüllük ve doğruluk oranı sırasıyla %66,7; %78,3 ve %70,8 olarak hesaplandı. Yüksek grade tümör varlığını en iyi açıklayan modelin lezyon alanından (AUC: 0,679), non-lüminal tümör varlığını (AUC:0,729) ve sistemik metastaz varlığını (AUC:0,726) en iyi açıklayan modelin lezyon ile birlikte perilezyon alanından, elde edildiği saptandı. Sonuç: Bu çalışmada MG görüntülerinden noninvaziv texture analizi yöntemiyle meme kanseri hastalarında prognozu etkileyecek parametreler saptanmaya çalışıldı. Tanı anında MG görüntüleri tabanlı oluşturduğumuz modeller ile kemik metastazı başta olmak üzere, sistemik metastaz ve aksilller lenf nodu metastazı arasında istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde edilmiştir. Bununla birlikte düşük- yüksek grade ve luminal tip ayrımında oluşturulan modellerle istatistiksel anlamlılık mevcuttu. Stromal ve perilezyon alanında yüksek-düşük TIL oranını oluşturulan modeller ile istatistiksel olarak anlamlı değerlendirildi. Bu alanlarda yapılacak çok merkezli çalışmalar ile meme kanseri hastalarında noninvaziv olarak prognostik faktörlerin, tanı anında aksiller, kemik ve veya sistemik metastazın varlığı öngörülebileceğini ve meme kanseri hastalarının yönetimine yeni bir bakış açısı kazandırabileceğini düşünmekteyiz.