일반 MRI로 뇌종양의 유전자 변이를 예측할 수 있을까요?

상세 설명

신경교종 환자에서 이소시트르산 탈수소효소(IDH) 돌연변이는 더 긴 생존 기간과 관련되며, 치료 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다. 연구진은 수술 전 MRI 데이터에 잔차 합성곱 신경망을 적용해 신경교종의 IDH 돌연변이 여부를 예측하고자 했다.

이 다기관 예측 모델 개발 연구에서는 Hospital of University of Pennsylvania(HUP)의 환자 201명, Brigham and Women's Hospital(BWH)의 환자 157명, The Cancer Imaging Archive(TCIA)의 환자 138명에 대한 수술 전 영상을 사용했다. 데이터는 학습, 검증, 테스트 세트로 나누었다.

연구진은 MRI 시퀀스인 FLAIR, T2, 조영 전 T1, 조영 후 T1 각각에 대해 잔차 합성곱 신경망을 학습시키고, 각 신경망의 출력을 이용해 예측 모델을 만들었다. 학습 세트의 크기를 늘리고 과적합을 방지하기 위해 학습 영상에 무작위 회전, 평행 이동, 뒤집기, 전단 변형, 확대·축소를 적용해 데이터를 증강했다.

신경망 모델의 IDH 예측 정확도는 학습 세트에서 82.8%(AUC = 0.90), 검증 세트에서 83.0%(AUC = 0.93), 테스트 세트에서 85.7%(AUC = 0.94)였다. 진단 당시 나이를 모델에 추가하자 정확도는 학습 세트에서 87.3%(AUC = 0.93), 검증 세트에서 87.6%(AUC = 0.95), 테스트 세트에서 89.1%(AUC = 0.95)로 높아졌다.

연구진은 다기관 데이터 세트와 일반적인 MRI를 이용해 II–IV등급 신경교종의 IDH 유전자형을 비침습적으로 예측하는 딥러닝 기법을 개발했다고 결론지었다.

출판 정보: Clin Cancer Res; 24(5); 1073–81. ©2017 AACR.