Non-small-cell lung cancer treated with pembrolizumab: correlation between texture analysis and iRECIST

Anno
2019
Proponente Marta Zerunian - Dottorando
Sottosettore ERC del proponente del progetto
LS7_1
Componenti gruppo di ricerca
Componente Categoria
Andrea Laghi Tutor di riferimento
Abstract

SCOPO: Valutare la correlazione tra i parametri derivati dall'analisi Texture in TC e la risposta terapeutica con i criteri iRECIST nei Pazienti con cancro del polmone non a piccole cellule trattati in prima linea con immunoterapico Pembrolizumab.
MATERIALI E METODI: In questo studio prospettico saranno valutati Pazienti affetti da cancro del polmone non a piccole cellule (NSCLC) al IV stadio di malattia da sottoporre ad esame TC Total Body con mezzo di contrasto prima e dopo trattamento immunoterapico con Pembrolizumab in prima linea. La risposta alla terapia radiologica sarà valutata con i criteri iRECIST attraverso l'utilizzo di un software specifico (Mint lesionTM).
Per ogni paziente verrà contornato l'intero volume della lesione primitiva polmonare con un software dedicato (TexRAD) per l'analisi Texture TC. I parametri Texture estrapolati saranno: Entropia, Media dei pixel positivi (MPP), Asimmetria e Curtosi. I risultati dell'analisi Texture saranno correlati con quelli di risposta alla terapia valutata con gli iRECIST e verranno considerati statisticamente significativi i valori di P RISULTATI ATTESI: Attraverso l'analisi delle variazioni prima e dopo immunoterapia dei parametri Texture derivati dalle lesioni tumorali ci aspettiamo di identificare singoli parametri che mostrino una correlazione significativa con la risposta alla terapia definita secondo i criteri iRECIST.¿Ci aspettiamo inoltre di individuare uno o più parametri Texture come indicatore prognostico di risposta all'immunoterapia prima di sottoporre il Paziente al trattamento.
CONCLUSIONI ATTESE: Identificare dei parametri Texture che possano essere utilizzati come marcatori quantitativi non invasivi della risposta tumorale all'immunoterapia nei pazienti con cancro avanzato del polmone.

ERC
LS7_1, LS7_3
Keywords:
DIAGNOSTICA PER IMMAGINI, ONCOLOGIA, BIOINFORMATICA

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