Model MRI Baru Prediksi Fitur Patologis Kanker Hati

Model penilaian MRI baru dapat meningkatkan penilaian kekambuhan dini pada pasien HCC. Berdasarkan MRI yang diperkuat gadoxetic acid, peneliti mengidentifikasi fitur-fitur prediktif yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan pengobatan. Model ini menunjukkan performa yang baik selama pengujian dan perlu divalidasi lebih lanjut.

Model penilaian baru untuk pemeriksaan MRI menunjukkan potensi dalam meningkatkan penilaian kekambuhan dini pada pasien dengan karsinoma hepatoseluler (HCC), sesuai studi yang diterbitkan dalam Radiology. Model ini berdasarkan pada pemindaian MRI yang diperkuat gadoxetic acid dan melibatkan “skor gambar” yang praktis untuk membantu klinisi dalam intervensi yang lebih efektif. Menurut penulis utama, analisis praoperatif non-invasif yang komprehensif akan berguna untuk pengambilan keputusan dalam pengobatan dan meningkatkan prognosis pasien HCC.

Pembedahan radikal adalah pengobatan utama untuk HCC, namun kekambuhan dini tetap menjadi tantangan besar karena analisis patologi yang invasif dan kompleks seringkali menghasilkan hasil yang tidak lengkap. Peneliti menjelaskan bahwa model penilaian berbasis data klinis dan fitur pencitraan telah meraih perhatian, meskipun masih sedikit yang berbasis fitur MRI yang diperkuat gadoxetic acid untuk memprediksi indikator patologi HCC.

Para peneliti mengumpulkan data dari 366 pasien HCC yang menjalani MRI praoperatif gadoxetic acid di tiga pusat antara Januari 2014 dan Januari 2021. Kelima fitur imaging yang diidentifikasi berhubungan dengan risiko tinggi patologi meliputi: diameter lebih dari 4 cm, morfologi tidak teratur, arteri intratumoral, peningkatan peritumoral pada fase arteri, dan intensitas sinyal peritumoral yang rendah.

Berdasarkan fitur-fitur ini, mereka mengembangkan I-score dan mengujinya pada dataset pelatihan, validasi eksternal, dan dataset hasil. Hasilnya, dalam dataset pelatihan, model ini menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam memprediksi fitur patologi berisiko tinggi dengan AUC 0.93, dan AUC 0.86 dan 0.84 pada dua dataset validasi eksternal.

Dalam dataset hasil, model gabungan yang mencakup I-score dan dua prediktor lainnya menunjukkan kinerja prognostik lebih baik dengan indeks konsistensi 0.84. Penulis menyimpulkan bahwa model ini memiliki potensi untuk memperbaiki penilaian kekambuhan dini pada pasien HCC, meskipun diperlukan validasi lebih lanjut melalui tes pada dataset pasien yang lebih besar dan beragam.

Model penilaian MRI baru yang dikembangkan menunjukkan potensi yang signifikan untuk membantu dalam penilaian kekambuhan dini pada pasien HCC. Meskipun hasil percobaan menunjukkan kinerja yang baik, peneliti menekankan perlunya studi lanjutan untuk memastikan kegunaan klinis dari model ini di berbagai tahap HCC.

Sumber Asli: www.auntminnie.com