Küçük hücrelı̇ dışı akcı̇ğer kanserlerı̇nde  PD-L1 ekspresyon derecesı̇ ve beyı̇n metastazının BT tabanlı texture analı̇zı̇ ı̇le öngörülmesı̇

YASİN ÖZDEMİR

Küçük hücrelı̇ dışı akcı̇ğer kanserlerı̇nde PD-L1 ekspresyon derecesı̇ ve beyı̇n metastazının BT tabanlı texture analı̇zı̇ ı̇le öngörülmesı̇

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: YASİN ÖZDEMİR

Danışman: Mutlu DOĞAN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Amaç Bu çalışmanın amacı, küçük hücreli dışı akciğer kanseri (KHDAK) tanılı hastalarda, PD-L1 ekspresyon düzeyinin ve beyin metastazı varlığının bilgisayarlı tomografi (BT) temelli radyomik analiz ile öngörülebilirliğini araştırmaktır. PD-L1 ekspresyonu %1 ve %50 eşik değerlerine göre ayrı ayrı değerlendirilmiş, beyin metastazı açısından ise risk tahmini yapılabilecek radyomik modeller geliştirilmiştir. Gereç ve Yöntem Çalışma retrospektif olarak tasarlanmış olup, PD-L1 ekspresyon düzeyi belirlenmiş ve kontrastlı toraks BT görüntüleri mevcut olan toplam 79 KHDAK hastası analiz edilmiştir. BT görüntüleri LifeX 7.7.0 yazılımı ile işlenmiş, segmentasyonlar iki radyolog tarafından gerçekleştirilmiş ve intra-/inter-gözlem güvenilirliği sınıf içi korelasyon katsayısı ile doğrulanmıştır. Radyomik özellikler morfolojik, histogram, yoğunluk temelli ve gri seviye matrisi tabanlı kategorilerde hesaplanmıştır. PD-L1 ekspresyonu <%1/≥%1 ve <%50/≥%50 olarak gruplandırılmış; veriler eğitim (%67) ve test (%33) kohortlarına ayrılmıştır. Modelleme sürecinde, çok değişkenli ve yüksek boyutlu veri yapısına uygun olarak LASSO regresyon kullanılmış ve anlamlı bulunan değişkenlerle Radscore oluşturulmuştur. Klinik değişkenler (yaş, cinsiyet, histolojik alt tip) de modele dahil edilerek çok değişkenli lojistik regresyon analizleri yapılmıştır. ROC eğrileri aracılığıyla modellerin tanısal performansları değerlendirilmiştir. Bulgular PD-L1 ≥%1 ekspresyonunu öngörmeye yönelik modelde, eğitim kohortunda Radscore istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur (p=0.033, AUC=0.737, özgüllük: %75); ancak test kohortunda anlamlılık azalmış (AUC=0.696) ve özgüllük sınırlı kalmıştır (%50). viii PD-L1 ≥%50 cut-off için geliştirilen model hem eğitim hem test gruplarında anlamlı bulunmuş; özellikle Radscore güçlü bir prediktör olarak öne çıkmıştır (eğitimde p=0.008, OR=3.870; testte p=0.038, OR=5.573). Bu modelin test grubunda duyarlılığı %71,4, özgüllüğü %89,5 olarak belirlenmiş ve genellenebilirliği diğer modele göre daha yüksek bulunmuştur. Klinik değişkenlerden yalnızca histolojik alt tipin eğitim kohortunda anlamlı katkı sağladığı gözlenmiştir. Beyin metastazı varlığını öngörmeye yönelik modelde, eğitim grubunda Model anlamlı bulunmuş (p=0.001, doğruluk: %90.6, özgüllük: %94.7); ancak test grubunda modelin anlamlılığı azalmış (p=0.213, doğruluk: %73.07) ve beyin metastazı olan olguların doğru sınıflandırılma oranı düşük kalmıştır (%50). Sonuç Bu çalışma, PD-L1 ekspresyon düzeyinin ve beyin metastazı varlığının, BT temelli radyomik analiz ile non-invaziv olarak öngörülebileceğini göstermektedir. Özellikle PD-L1 ≥%50 eşik değeri için geliştirilen modelin güçlü ve istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar vermesi, radyomik analizlerin immünoterapi adayı hastaların belirlenmesinde faydalı olabileceğini düşündürmektedir. Beyin metastazı modelinin yüksek özgüllük göstermesi ise, ileri beyin görüntülemeleri (örn. kontrastlı beyin MRG) için hasta seçiminde klinik karar destek aracı olarak kullanılabileceğini göstermektedir. Ancak bu modellerin geçerliliği, hasta sayısının sınırlılığı ve tek merkezli, retrospektif tasarım nedeniyle kısıtlıdır. Radyomik skorların klinik pratikte güvenilir biçimde kullanılabilmesi için, daha büyük örneklemli, çok merkezli ve prospektif çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır.