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Abstract: PET imaging is now considered a gold standard tool in clinical oncology, especially for diagnosis purposes. More recent applications such as therapy follow-up or tumor targeting in radiotherapy require a fast, accurate and robust metabolically active tumor volumes delineation on emission images, which cannot be obtained through manual contouring. This clinical need has sprung a large number of methodological developments regarding automatic methods to define tumor volumes on PET images. This paper reviews most of the methodologies that have been recently proposed and discusses their framework and methodological and/or clinical validation. Perspectives regarding the future work to be done are also suggested. [Copyright &y& Elsevier]

Le but de ce travail était de décrire une méthodologie de sélection longitudinale de radiomique extraite des tomographies coniques embarquées de patients atteint d'un carcinome épidermoïde de la sphère ORL et d'établir une signature radiomique permettant de prédire la réponse thérapeutique à 3 mois. Chez 102 patients (validation n = 68, entraînement n = 34), les volumes tumoraux primitifs et ganglionnaires issus de la planification ont été importés sur les tomographies coniques hebdomadaires. Quatre-vingt-huit radiomiques ont été extraits de chaque volume primitifs. Des courbes ROC ont été construites pour chaque radiomiques, sur chacunes des tomographies coniques afin d'évaluer leur pouvoir prédictif sur la réponse thérapeutique. Les radiomiques significatifs à chaque semaine ont été présélectionnés. Le plus petit changement détectable avec son intervalle de confiance à 95 % (IC95 %) a été déterminé (C = 1,96 × sd) pour chaque radiomique (SD = déviation standard des valeurs des calculs [tomographie conique 2 − tomographie conique 1]). Les différences absolues des calculs de [tomographie conique n − tomographie conique 1] (Δ radiomiques) ont été calculées. Les radiomiques présentant un changement au-delà de l'IC95 % chez plus de 10 % des patients ont été conservés. Une signature radiomique a été recherchée à la semaine durant laquelle se produisait le plus de changements. trois modèles ont été comparés : clinique, radiomique et combiné. La signature radiomique a été établie à la semaine 3. Pour le volume tumoral primitif : les AUC (aire sous la courbe, prédiction de la réponse thérapeutique) étaient de 0,78 (p < 0,001), 0,71 (p = 0,006) et 0,74 (p < 0,001) pour les modèles cliniques, radiomique et combiné, respectivement ; pour le volume primitif ganglionnaire : le modèle clinique (AUC : 0,74, p < 0,001) était plus performant que les deux autres. Sur la cohorte de validation, la radiomique avait le meilleur pouvoir prédictif pour le volume tumoral primitif (AUC = 0,64) tandis que la clinique était plus performante pour le volume ganglionnaire. Il s'agit de la première étude décrivant une méthodologie de sélection longitudinale de radiomiques extraits de tomographies coniques de patients avec un cancer de la sphère ORL et évaluant leur valeur pronostique. Le modèle radiomique à la troisième semaine semble avoir un potentiel prédictif pour le volume tumoral primitif mais pas pour le volume ganglionnaire. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Les avancées sur le plan physique, technologique et biologique ont fait de l'oncologie radiothérapie une discipline en constante progression. De nouveaux axes de recherche actuels pourraient être transférés en clinique dans un favenir proche. Dans cette revue, sous la forme d'interviews, différentes thématiques prometteuses pour notre spécialité sont décrites, telles que le microbiote intestinal, les organoïdes tumoraux (ou avatar), l'intelligence artificielle, les thérapies connectées, les nanotechnologies et le laser plasma. La prédiction individuelle du meilleur index thérapeutique combinée à l'intégration de nouvelles technologies permettra idéalement le traitement hautement personnalisé des patients pris en charge en oncologie radiothérapie. Advances in physical, technological and biological fields have made radiation oncology a discipline in continual evolution. New current research areas could be implemented in the clinic in the near future. In this review in the form of several interviews, various promising themes for our specialty are described such as the gut microbiota, tumor organoids (or avatar), artificial intelligence, connected therapies, nanotechnologies and plasma laser. The individual prediction of the best therapeutic index combined with the integration of new technologies will ideally allow highly personalized treatment of patients receiving radiation therapy. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Radiomics is a field that has been growing rapidly for the past ten years in medical imaging and more particularly in oncology where the primary objective is to contribute to personalised and predictive medicine. This short review aimed at providing some insights regarding the potential value of radiomics for cancer patients treated with radiotherapy. Radiomics may contribute to each stage of the patients' management: diagnosis, planning, treatment monitoring and post-treatment follow-up (toxicity and response). However, its applicability in clinical routine is currently hindered by several factors, including lack of automation, standardisation and harmonisation. A major effort must be carried out to automate the workflow, standardise radiomics good practices and carry out large-scale studies before any transfer to daily clinical practice. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Résumé Objectif Évaluer la valeur pronostique de différents facteurs préthérapeutiques définis avec la tomographie par émission de positons au ( 18 F)-fluorodésoxyglucose (TEP-FDG) pour le cancer de l’œsophage localisé. Patients et méthodes Nous avons réalisé une étude rétrospective monocentrique à partir des dossiers de 83 patients atteints de cancers de l’œsophage traités à visée curative. La chimioradiothérapie a été soit exclusive, soit suivie de chirurgie. Les critères constitutifs, carcinologiques et dérivés de la TEP-FDG ( maximum standardized uptake value [SUV max ], volume tumoral métabolique de la lésion primitive [ metabolically active tumour volume ] défini soit avec le logiciel « fuzzy locally adaptive bayesian » [MATV FLAB ], soit avec un seuillage [MATV seuil ], et le total lesion glycolysis [TLG FLAB et TLG seuil ]) ont été corrélés avec la survie. Résultats La durée médiane de suivi était de 21,8 mois (0,16–104). La durée médiane de survie était de 22 mois (intervalle de confiance à 95 % [IC95 %] : 15,2–28,9). Il y a eu 67 décès, 49 liés au cancer et 18 à une autre cause. Aucun des facteurs testés n’avait un impact significatif sur la survie globale. Pour la survie spécifique, en analyse unifactorielle, le MATV FLAB ( p = 0,025), le TLG FLAB ( p = 0,04) et le TLG seuil ( p = 0,04) avaient un impact significatif. En analyse multifactorielle, seul le MATV FLAB avait un impact significatif ( p = 0,049) : MATV FLAB inférieur à 18 cm 3 : 31,2 mois (IC95 % : 21,7–non atteint) et MATV FLAB supérieur à 18 cm 3 : 20 mois (IC95 % : 11,1–228,9). Conclusion Sur la TEP-FDG initiale, le volume métabolique défini avec l’algorithme de segmentation automatique FLAB était un facteur pronostique intéressant qui mérite d’être évalué sur une cohorte plus importante de patients. Purpose The purpose of this study was to assess the prognostic value of different parameters on pretreatment fluorodeoxyglucose [( 18 F)-FDG] positron emission tomography-computed tomography (PET-CT) in patients with localized oesophageal cancer. Patients and method We retrospectively reviewed 83 cases of localised oesophageal cancer treated in our institution. Patients were treated with curative intent and have received chemoradiotherapy alone or followed by surgery. Different prognostic parameters were correlated to survival: cancer-related factors, patient-related factors and parameters derived from PET-CT (maximum standardized uptake value [SUV max], metabolically active tumor volume either measured with an automatic segmentation software [“fuzzy locally adaptive bayesian”: MATV FLAB ] or with an adaptive threshold method [MATV seuil ] and total lesion glycolysis [TLG FLAB and TLG seuil ]). Results The median follow-up was 21.8 months (range: 0.16–104). The median overall survival was 22 months (95% confidence interval [95%CI]: 15.2–28.9). There were 67 deaths: 49 associated with cancer and 18 from intercurrent causes. None of the tested factors was significant on overall survival. In univariate analysis, the following three factors affected the specific survival: MATV FLAB ( P = 0.025), TLG FLAB ( P = 0.04) and TLG seuil ( P = 0.04). In multivariate analysis, only MATV FLAB had a significant impact on specific survival ( P = 0.049): MATV FLAB < 18 cm 3 : 31.2 months (95%CI: 21.7–not reached) and MATV FLAB > 18 cm 3 : 20 months (95%CI: 11.1–228.9). Conclusion The metabolically active tumour volume measured with the automatic segmentation software FLAB on baseline PET-CT was a significant prognostic factor, which should be tested on a larger cohort. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Chez les patients atteints de cancer du rectum localement évolué pris en charge par chimioradiothérapie néoadjuvante, la chirurgie pourrait être omise chez ceux présentant une réponse pathologique complète sans compromettre la survie sans progression et globale. Notre objectif était de développer un modèle radiomique basé sur l'imagerie par résonance magnétique (IRM) et la tomodensitométrie avec contraste pour prédire la réponse pathologique complète à la chimioradiothérapie néoadjuvante dans les cas de cancer du rectum. Tous les patients pris en charge pour un cancer du rectum localement évolué par une chimioradiothérapie néoadjuvante puis une chirurgie dans deux centres de l'Ouest de la France (Institut de cancérologie Bretagne Occidentale et Institut de cancérologie de l'Ouest) ont été considérés. Les IRM pelviennes avant la chimioradiothérapie néoadjuvante et les scanographies avec injection de produit de contraste étaient obligatoires pour l'inclusion. La tumeur a été segmentée manuellement sur les séquences axiales pondérées en T2 et en diffusion et sur la scanographie avec injection de produit de contraste. Quatre-vingt-huit paramètres radiomiques ont été extraits de chaque séquence à l'aide du logiciel interne Miras©, avec un total de 822 caractéristiques par patient. La cohorte globale a été divisée au hasard en deux cohortes indépendantes (apprentissage : 70 % et test : 30 %). Une sélection stricte des caractéristiques basée sur le coefficient de corrélation de Spearman et l'aire sous la courbe (AUC) a été développée. Trois modèles de prédiction de la réponse pathologique complète (clinique ou radiomique ou combiné des deux) ont été développés sur la cohorte d'entraînement uniquement avec une approche de forêt aléatoire et une validation interne Boostrap avec n = 1000 réplications. Chaque modèle a ensuite été évalué sur l'ensemble de test, sur la base de l'AUC et du C-statistique calculé. Enfin, une harmonisation a posteriori, utilisant l'approche ComBat a été appliquée pour tenir compte de l'hétérogénéité des modalités d'imagerie. Sur les 124 patients inclus, 14 avaient une réponse pathologique complète (11,3 %). Sur la cohorte d'apprentissage, le modèle clinique basé sur deux paramètres (stade T initial et degré de différenciation) a obtenu une AUC de 0,67 et un C-statistique de 0,65. Le modèle radiomique basé sur un paramètre (entropie de l'histogramme dérivé de la séquence T2) a obtenu une AUC de 1 et un C-statistique de 1. Le modèle combiné était strictement identique au modèle radiomique et avait donc les mêmes performances. Sur la cohorte de test, les modèles ont donné un C-statistique de 0,70, 0,73 et 0,73 pour les modèles clinique, radiomique et combiné, respectivement. Enfin, après harmonisation, le modèle radiomique a obtenu un C-statistique de 0,77 sur la cohorte de test, tandis que le modèle combiné a donné un C-statistique de 0,75. Le modèle radiomique basé sur les séquences d'IRM préthérapeutiques pondérées en T2 pourrait aider à prédire la réponse pathologique complète après la chimioradiothérapie néoadjuvante des cancers du rectum localement évolués. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

La (chimio)radiothérapie est le traitement de référence pour les patients atteints d'un cancer du poumon localement évolué non accessible à la chirurgie. Alors que certains traitements tels que le durvalumab ont permis des progrès en termes de survie sans progression et de survie globale, la prédiction de la toxicité pulmonaire et œsophagienne reste insuffisamment précise. Les histogrammes dose–volume actuels ne tiennent pas compte de la distribution spatiale de la dose et l'application stricte des contraintes de dose actuelles n'empêche pas la survenue de toxicité. Le but de ce travail était d'étudier la valeur prédictive ajoutée de l'approche radiomique appliquée aux cartes de dose concernant la toxicité pulmonaire et œsophagienne, aiguë comme tardive. La toxicité pulmonaire et œsophagienne, aiguë et tardive a été collectée rétrospectivement chez tous les patients pris en charge par (chimio)radiothérapie (arcthérapie dynamique). Les paramètres radiomiques ont été extraits des cartes de doses tridimensionnelles en associant chaque gray à un niveau de gris, à partir des segmentations pulmonaires et œsophagiennes. La distribution de doses (histogrammes dose–volume) et les facteurs cliniques (âge, indice de performance, stade selon l'American Joint Committee on Cancer [AJCC], fonction respiratoire, type histologique, etc.) ont également été pris en compte. Trois modèles de probabilité de toxicité (clinique, avec histogrammes dose–volume et combinée avec implémentation de la radiomique) ont été construits à l'aide d'un réseau neuronal sur 70 % des patients, l'objectif étant la prédiction de la toxicité pulmonaire et oesophagienne aiguës et tardives de grade 2 ou plus, en utilisant l'échelle Common Terminology Criteria for Adverse Events (CTCAE) v.4. Les modèles ont ensuite été évalués chez les 30 % des patients restants. Une validation interne par méthode Boostrap a également été réalisée. Cent-soixante-sept patients ont été traités de 2015 à 2018 : pour 38 % de carcinomes épidermoïdes, 40 % d'adénocarcinomes, 14 % de cancers à petites cellules, 8 % d'autres types histologiques avec un âge médian lors du traitement de 66 ans. Les taux de toxicité étaient respectivement de 22,2 % (pulmonaire aiguë), 30,0 % (œsophagienne aiguë), 16,8 % (pulmonaire tardive) et 5,4 % (œsophagienne tardive). Les précisions de chaque modèle (clinique, avec histogrammes dose–volume ou combiné) sont données dans le Tableau 1. Après Boostrap, l'ajout des caractéristiques radiomiques a significativement amélioré le pouvoir prédictif des modèles en comparaison aux modèles d'histogrammes dose–volume pour toutes les toxicités sauf la toxicité œsophagienne tardive. Les paramètres radiomiques extraits des cartes de doses tridimensionnelles semblent apporter un bénéfice en comparaison aux modèles de toxicités habituels reposant sur des facteurs cliniques et dosimétriques. Ces modèles combinés pourraient aider à mieux évaluer le risque de toxicité pulmonaire et œsophagienne radio-induite. La validation dans une cohorte prospective dans notre établissement est en cours. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

La (chimio)-radiothérapie est le traitement de référence des patients atteints de cancer du poumon localement évolué non accessible à la chirurgie. Malgré l'application stricte des contraintes de dose, la toxicité pulmonaire aiguë reste fréquente, et peut impacter l'observance du traitement et la qualité de vie des patients. Précédemment, sur une population prise en charge par photonthérapie ou protonthérapie, une zone radiosensible a été identifiée dans les poumons inférieurs, en particulier dans le poumon inférieur droit. Dans cette étude, nous visions à définir ces zones radiosensibles sur une cohorte rétrospective prise en charge par arcthérapie volumétrique (VMAT) et à valider nos résultats de manière prospective. Pour la cohorte d'entraînement, tous les patients pris en charge dans notre institution par arcthérapie volumétrique pour un cancer du poumon localement évolué entre 2015 et 2018 ont été inclus rétrospectivement. La toxicité pulmonaire aiguë a été évaluée selon l'échelle CTCAE v4.0. Toutes les cartes de dose ont été recalés sur un fantôme de thorax à l'aide d'une déformation élastique basée sur la segmentation. Une analyse des différences de dose locales basée sur les voxels a été réalisée avec un test de permutation non paramétrique (n = 10 000 permutations), produisant des cartes en trois dimensions sur lesquelles ont été identifiés des groupes de voxels présentant des différences de dose significatives (p < 0,05) entre les deux groupes de toxicité (toxicité pulmonaire aiguë de grade supérieur ou égal à 2 contre inférieur à 2). Un seuil de dose a été défini en maximisant l'indice de Youden dérivé de la courbe opérationnelle de récepteur. Pour la validation, nous avons appliqué ce même modèle et le seuil de dose prédéfini à une cohorte prospective observationnelle. Le modèle a été évalué en utilisant l'aire sous la courbe (AUC) et la précision (Bacc : moyenne de la sensibilité et de la spécificité). Cent soixante-sept et 42 patients ont été inclus dans les cohortes d'entraînement et de validation, avec des taux de toxicité pulmonaire aiguë respectifs de 22,2 % et 21,4 %. Dans la cohorte d'entraînement, un sous-groupe de voxels a été identifié dans la partie inférieure droite du poumon avec un seuil de 30,3 Gy pour la dose moyenne. Ce modèle spatial a donné une AUC de 0,69 et une Bacc de 0,71. En utilisant le même groupe de voxels et le même seuil de dose moyenne sur la cohorte de validation, le modèle a donné une AUC de 0,74 et une Bacc de 0,69. Notre modèle corrobore les résultats précédents rapportés concernant le rôle possible de la partie inférieure du poumon droit dans le développement de la toxicité pulmonaire aiguë et évalue avec succès sa robustesse dans une cohorte prospective prise en charge par arcthérapie volumétrique. La radiosensibilité régionale devrait être prise en compte dans les contraintes habituelles de dose dans le poumon. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Pour l'adénome prostatique à haut risque, la prostatectomie radicale est l'une des principales options thérapeutiques. La radiothérapie adjuvante améliore le contrôle biochimique mais est associée à une toxicité accrue. La radiothérapie de rattrapage est généralement préférée à la radiothérapie adjuvante faute de modèles pronostiques suffisants. Nous avions développé un modèle prédictif de la récidive biochimique et de la survie sans récidive biochimique après chirurgie basé sur un paramètre de texture issue de l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Notre objectif était d'évaluer la valeur pronostique de ce modèle dans une cohorte externe indépendante. Un total de 195 patients ayant un risque de récidive élevé de cancer de la prostate (pT3-4 et/ou R1 et/ou score de Gleason supérieur à 7) ont été inclus rétrospectivement dans deux établissements (Brest et Quimper). Les patients dont la concentration sérique postopératoire d'antigène spécifique de la prostate était supérieure à 0,04 ng/mL ou avec une extension ganglionnaire ont été exclus. Les paramètres radiomiques ont été extraits à partir de tumeurs délinées sur les séquences T2 et ADC. Le modèle original a été reconstruit sur la population brestoise et testé sur la population quimpéroise. La corrélation avec la récidive biochimique a été évaluée en utilisant l'aire sous la courbe ROC (AUC) et la prédiction de la survie sans récidive biochimique en utilisant les courbes de Kaplan–Meier. Après un suivi médian de 46,3 mois (extrêmes : 24-120 mois), 52 patients sur 195 ont été atteints d'une récidive biochimique. Dans la cohorte de Brest (n = 107), un modèle de prédiction clinique basé sur le score CAPRA-S et la concentration sérique préopératoire d'antigène spécifique de la prostate était corrélée avec la récidive biochimique (AUC : 0,69). Le modèle radiomique original basé sur un paramètre de l'ADC a dépassé les autres avec une AUC de 0,76 et une prédiction de la survie sans récidive biochimique (p < 0,0001). Dans la cohorte externe de Quimper (n = 88), ce paramètre de texture est resté prédictif de la récidive biochimique (AUC de 0,76) et de la survie sans récidive biochimique (p < 0,0001), à l'inverse du modèle clinique (AUC 0,53). Le modèle radiomique conservait sa précision prédictive pour la récidive biochimique et la survie sans récidive biochimique après prostatectomoie radicale. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Les histogrammes dose–volume ne tiennent pas compte des distributions spatiales de la dose au niveau des voxels. L'objectif de ce travail était de comparer la prédiction de la toxicité après une radiothérapie pour le cancer du col de l'utérus localement évolué, en se basant soit sur les paramètres des histogrammes dose–volume, soit sur l'utilisation de la radiomique appliquée aux cartes de dose au niveau des voxels. Les scores de toxicité utilisant les Common Terminology Criteria for Adverse Events (CTCAE) v4, les distributions spatiales de dose et les facteurs cliniques habituels prédictifs de toxicité de 102 patientes prises en charge par chimioradiothérapie suivie d'une curiethérapie pour un cancer du col de l'utérus localement évolué ont été utilisés dans cette étude. Les patientes ont été réparties en deux groupes, l'un pour l'entraînement (n = 52) et l'autre pour la validation (n = 50). En plus des paramètres habituels des histogrammes dose–volume, 91 paramètres radiomiques des distributions de dose tridimensionnelle du rectum, de la vessie et du vagin ont été extraits après discrétisation en intervalle de largeur fixe jusqu'à 55 Gy, et évaluées pour la construction de modèles prédictifs de la toxicité rectale, génito-urinaire et vaginale. Des modèles de probabilité de complication des tissus sains (NTCP) ont été construits, en utilisant uniquement des paramètres cliniques, ou des combinaisons de paramètres cliniques avec ceux des histogrammes dose–volume avec ou sans les données de radiomique. Les résultats sont présentés dans le Tableau 1. Les performances prédictives des modèles NTCP basés sur des paramètres radiomiques sont meilleures que les paramètres des histogrammes dose–volume couramment utilisés. L'analyse radiomique dosimétrique est un outil prometteur pour la modélisation de type NTCP en radiothérapie. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

L'objectif de cette étude était de développer et d'évaluer une signature radiomique en utilisant l'imagerie tomographique par émission de positons (TEP/TDM) chez des patients atteints d'un cancer du poumon non à petites cellules traités par irradiation stéréotaxique. Il s'agit d'une étude rétrospective multicentrique portant sur 87 patients atteints d'un atteints d'un cancer du poumon non à petites cellules de stade T1-T2 traité dans quatre centres du Grand Ouest. Les patients des trois premiers centres (n = 27, 29 et 8) constituaient le groupe d'apprentissage, et ceux du quatrième (n = 23) le groupe de validation. Le critère d'évaluation principal était le contrôle local. En tout, 184 paramètres radiomiques ont été extraits (92 de chaque modalité) et sept paramètres cliniques, histologiques et thérapeutiques ont été considérés. En raison des différents scanographes et protocoles d'acquisition des institutions, nous avons utilisé la méthode ComBat pour harmoniser les paramètres de texture. En analyse unifactorielle, deux paramètres issus de la TEP et deux de la scanographie étaient significativement prédictifs du contrôle local, à l'inverse des variables cliniques. Le meilleur modèle prédictif du groupe d'apprentissage était obtenu en associant deux paramètres TEP (IC2 et strength), avec une sensibilité de 100 % et une spécificité de 88 %, et un hazard ratio indéfini (p < 0,001). La précision de ce modèle était de 0,91 (sensibilité de 100 %, spécificité de 81 %), avec un hazard ratio indéfini (p = 0,023) dans le groupe de validation. Notre étude a permis d'identifier deux paramètres de textures dérivés de la TEP/scanographie comme facteurs prédictifs indépendants associés à la récidive locale chez les patients atteints d'un cancer du poumon non à petites cellules traités par irradiation stéréotaxique. Ce modèle mérite d'être confirmé sur une cohorte plus conséquente et pourrait être utilisé en clinique pour guider une éventuelle escalade de dose. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Objectif de l’étude Déterminer la valeur pronostique de la radiomique appliquée aux images de routine de tomographie par émission de positons (TEP) au ( 18 F)-fluorodésoxyglucose (FDG), tomodensitométrie et d’imagerie par résonance magnétique (IRM) pour le cancer du col de l’utérus. Matériel et méthode Quatre-vingt-quatorze patientes (69 pour l’apprentissage, 25 pour la validation) atteintes d’un cancer du col de l’utérus bénéficiant d’une chimioradiothérapie concomitante ont été incluses rétrospectivement. Les TEP-scanographies et IRM ont été réalisées pour chaque patiente avant la chimioradiothérapie. Les tumeurs primitives ont été délinéées automatiquement avec l’algorithme fuzzy locally adaptive bayesian sur les TEP et semi-automatiquement avec 3D Slicer™ sur les IRM. La valeur pronostique des paramètres cliniques et de radiomique des tumeurs (intensité, forme, textures) a été évaluée par analyse unifactorielle et multifactorielle. Résultats Le suivi médian était de 3 ans (extrêmes : 0,43–6,56 ans). Une récidive a eu lieu chez 25 patientes (36 %) de la cohorte d’apprentissage. En analyse unifactorielle, le stade selon la classification internationale de gynécologie-obstétrique (Figo) ( p = 0,0014), la réponse métabolique ( p = 0,0001), ainsi que de nombreux paramètres de radiomique étaient prédictifs de la récidive. Les paramètres de texture Grey Level Non-Uniformity GLRLM de l’IRM ( p < 0,0001) et Entropy GLCM de la TEP ( p < 0,0001) identifiés en analyse multifactorielle sur la cohorte d’apprentissage ont prédit les sept récidives (28 %) de la cohorte de validation avec une sensibilité et spécificité de 86 % à 94 % et 90 % à 100 %. Conclusion Pour le cancer du col de l’utérus, la radiomique des TEP-scanographies et IRM fournit des facteurs prédictifs indépendants de récidive et de survie aux performances supérieures aux variables cliniques et d’imagerie usuelles, qui pourraient contribuer à personnaliser le traitement chez les patientes identifiées à risque de récidive. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Objectif Évaluer la valeur pronostique de différents facteurs préthérapeutiques définis avec la tomographie par émission de positons (TEP) au ( 18 F)-fluorodésoxy glucose (FDG) chez des patients atteints de cancer de l’œsophage localisé. Patients et méthodes Nous avons réalisé une étude rétrospective monocentrique chez 62 patients traités à visée curative de 2004 à 2010 et qui ont bénéficié d’une TEP préthérapeutique. La maladie était considérée comme locorégionale sur la TEP (atteinte ganglionnaire sus-claviculaire et/ou cœliaque possible, mais pas viscérale). Le traitement a été une chimioradiothérapie, soit exclusive, soit suivie d’une chirurgie. Une corrélation a été recherchée entre trois critères définis avec la TEP et la survie : le stade ganglionnaire dérivé de la classification de Bosset et al. (N0 : pas d’atteinte ganglionnaire ; N1 : atteinte ganglionnaire médiastinale ; M1 : atteinte ganglionnaire sus-claviculaire et/ou cœliaque), la « maximum standardized uptake value » (SUVmax) et le volume tumoral métabolique (MTV) de la lésion primitive (en centimètres cube) défini à l’aide d’un logiciel de segmentation automatique « fuzzy locally adaptative bayesian » (FLAB). L’analyse statistique a été réalisée avec le logiciel SAS. Des courbes ROC ( receiver operating chracteristic ) ont été réalisées pour chaque critère avec les seuils validés dans des modèles de Cox. Résultats Le suivi médian était de 18,6 mois (1,7–83,1). La durée médiane de survie globale était de 20,0 mois (intervalle de confiance à 95 % : 13,4–28,8). Le stade ganglionnaire et le SUVmax ne permettaient pas de discriminer des groupes de patients avec une survie différente. En revanche, le MTV-FLAB avec un seuil à 18 cm 3 permettait de déterminer deux groupes : si la MTV-FLAB était de moins de 18 cm 3 , la survie était de 26,2 mois, dans le cas contraire de 12,5 mois ( p = 0,0215). Conclusion L’extension ganglionnaire et le SUV ne sont pas des facteurs pronostiques, alors que la MTV-FLAB semble être un facteur pronostique fiable qui mérite d’être évalué dans une plus grande cohorte. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Objectif de l’étude Les objectifs étaient : de proposer un nouveau modèle prédictif de rectorragies après radiothérapie pour cancer de la prostate basé sur l’analyse en composantes indépendantes (ICA), utilisant à la fois l’information dosimétrique et non-dosimétrique (les caractéristiques spécifiques aux patients, à la tumeur et au traitement). De comparer ce nouveau modèle avec les modèles prédictifs de la littérature utilisant ces mêmes informations : le Normal Tissue Complication Probability (NTCP) « historique » de Lyman-Kutcher-Burman et les méthodes récentes d’apprentissage automatique (méthodes de machine learning ) telles que les forêts d’arbres décisionnels ( random forest ), basées sur l’analyse en composantes principales (ACP) et l’ACP fonctionnelle (FPCA). Matériel et méthode Les dossiers de 543 patients pris en charge par RCMI guidée par l’image pour un cancer de la prostate, avec un suivi minimum de 4 ans, ont été prospectivement analysés. Le risque de rectorragies de d rade ≥ 2 à 4 ans était de 9,8 %. L’ICA a été utilisée pour estimer un nouveau paramètre (pICA) issu des histogrammes dose-volume (HDV), secondairement intégré dans une régression linéaire (RL-pICA). Les capacités de prédiction de rectorragies à 4 ans du modèle RL-pICA et des modèles prédictifs de la littérature ont été comparées en calculant l’aire sous la courbe de la fonction d’efficacité du récepteur (AUC) pour chaque modèle, en divisant la cohorte en deux (apprentissage et validation), 100 fois. Une régression linéaire multifactorielle a également été réalisée pour identifier les paramètres les plus prédictifs. Résultats L’AUC moyenne pour le modèle RL-pICA était de 0,76, significativement plus élevée que les AUC des modèles prédictifs de la littérature, ayant des AUC moyens variant de 0,62 à 0,64. Parmi toutes les variables considérées, les seules variables significatives retenues en analyse multifactorielle étaient la radiothérapie guidée par l’image (RR = 0,34) et pICA (RR = 0,01). Conclusion En comparaison des modèles prédictifs existants dans la littérature, la méthode ICA apparaît la plus prédictive. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Objectif de l’étude Déterminer la valeur prédictive de paramètres quantitatifs issus d’une IRM sur la récidive biochimique après radiothérapie externe de cancers prostatiques de haut risque selon d’Amico. Matériel et méthode Quarante-huit patients atteints de cancer prostatique localisé de haut risque ont eu une IRM prostatique avant la radiothérapie comprenant les trois séquences standard, T2, diffusion et perfusion. Les patients ont reçu une RCMI guidée par l’image de 78–80 Gy et une hormonothérapie d’une durée de trois ans. Au total, 144 caractéristiques ont été extraites de l’IRM, correspondant aux paramètres de texture de Haralick ( n = 130), à des paramètres géométriques ( n = 4) et à des paramètres statistiques de premier ordre et dérivés de deux gradients ( n = 10). Le suivi médian était de 47 mois et une récidive biochimique a été diagnostiquée chez six patients. La valeur prédictive des 144 paramètres quantitatifs issus de l’IRM ainsi que des facteurs pronostiques standards (stade T, score de Gleason et PSA sérique) sur la récidive biologique a été recherchée par modèle de Cox (analyse unifactorielle) et par méthode de machine learning ( random survival forests , RSF). La capacité de prédiction des paramètres était évaluée par le C-index. Résultats Les quatre caractéristiques géométriques, le statut ganglionnaire et 19 caractéristiques de Haralick uniquement sur T2 étaient significativement prédictifs de la récidive biochimique en analyse unifactorielle, avec un C-index allant de 0,69 à 0,85. L’analyse en RSF a permis de générer un modèle hautement prédictif de la récidive biochimique comportant sept paramètres (volume tumoral, score de Gleason et cinq paramètres de Haralick) conduisant à un C-index de 0,82. Conclusion Cette étude est la première, à notre connaissance, à montrer la valeur prédictive de paramètres quantitatifs issus d’une IRM sur la récidive biochimique après radiothérapie de cancers prostatiques de haut risque. Elle est en cours de validation dans une cohorte élargie. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Objectifs Comparer le volume tumoral macroscopique défini manuellement par l’oncologue radiothérapeute sur la tomodensitométrie et le volume tumoral métaboliquement actif segmenté automatiquement sur la tomographie par émission de positons (TEP) au ( 18 F)-fluorodésoxyglucose (FDG) dans la prise en charge du cancer de l’œsophage. Patients et méthodes Nous avons réalisé une étude rétrospective monocentrique chez 72 patients atteints d’un cancer de l’œsophage locorégional, traité à visée curative (chimioradiothérapie, soit exclusive, soit suivie d’une chirurgie) ayant tous bénéficié d’une TEP au FDG avant la thérapeutique. Le volume tumoral macroscopique a été segmenté manuellement par l’oncologue radiothérapeute lors de la planification de traitement. Le volume tumoral métaboliquement actif a été segmenté avec l’algorithme automatique « Fuzzy Locally Adaptative Bayesian » (FLAB). Les métriques de comparaison utilisées étaient le coefficient de Dice, les rapports de volumes, la hauteur tumorale, et le volume commun délinéé. Nous avons utilisé le test non paramétrique de Wilcoxon, pour mesures appariées. Résultats Le volume tumoral macroscopique défini par l’oncologue radiothérapeute était significativement plus grand que le volume tumoral métaboliquement actif, en moyenne de 42 cm 3 (intervalle de confiance à 95 % : 35,6–48,3) contre 18,3 cm 3 (14,9–21,7) (p < 0,001). Le rapport du volume tumoral métaboliquement actif sur le volume tumoral macroscopique était en moyenne de 0,45 ± 0,2, avec un recouvrement modéré (coefficient de Dice de 0,481 ± 0,133). La hauteur tumorale du volume tumoral macroscopique était également significativement plus importante, en moyenne à 68,1 mm (62,3–74) contre 44,7 mm (40,1–49,3) ( p < 0,001). Étant données les marges importantes du volume cible anatomoclinique, en considérant qu’il était acceptable que 70 % du volume tumoral métaboliquement actif soient contenus dans le volume tumoral macroscopique, on retrouvait 11 volumes tumoraux métaboliquement actifs (15 %) qui n’étaient pas contenus dans plus de 70 % du volume tumoral macroscopique. Conclusion Le volume tumoral macroscopique défini par l’oncologue radiothérapeute sur la tomodensitométrie était en moyenne deux fois plus grand que le volume tumoral métaboliquement actif défini automatiquement sur la TEP. Afin de réduire la toxicité de la chimioradiothérapie et d’envisager une escalade de dose sur la lésion primitive, il serait donc intéressant d’étudier le volume tumoral métaboliquement actif segmenté par FLAB sur la TEP comme volume cible. [ABSTRACT FROM AUTHOR]