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Bibliographic Metadata

Title
Retrospektive multiparametrische Analyse: FDG PET/CT als Prädiktor für Überleben und histopathologische Parameter bei metastasierten Mammakarzinomen / eingereicht von Laura M. Monschein
AuthorMonschein, Laura
Thesis advisorHaug, Alexander
Published2018
Description88 Blatt : Illustrationen
Institutional NoteMedizinische Universität Wien, Diplomarb., 2018
Date of SubmissionJanuary 2018
LanguageGerman
Document typeThesis (Diplom)
Keywords (DE)metastasiertes Mammakarzinom / FDG-PET/CT / histopathologische Parameter / Prognosefaktoren für das Überleben / Machine Learning Algorithmus / Texturanalyse
Keywords (EN)metastatic breast cancer / FDG-PET/CT / histopathological parameters / survival rate indicators / machine learning algorithm / texture analysis
URNurn:nbn:at:at-ubmuw:1-12713 Persistent Identifier (URN)
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Retrospektive multiparametrische Analyse: FDG PET/CT als Prädiktor für Überleben und histopathologische Parameter bei metastasierten Mammakarzinomen [2.29 mb]
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Abstract (German)

<span>Einleitung: Das Mammakarzinom gilt als die häufigste Krebsdiagnose und Todesursache von Frauen weltweit. Seine Prognose ist einer Vielzahl an klinischen und histopathologischen Faktoren unterworfen. Im Falle fortgeschrittenen, metastasierten Brustkrebs kommt der FDG-PET/CT neben dem Staging auch innerhalb der prognostischen Stratifizierung eine bedeutende Rolle zu. Verstärkt wird das Augenmerk rezent auf die Bestimmung intratumoraler Heterogenität mit Hilfe von Texturanalysen gelegt.

Ziel der vorliegenden </span><span class="searchterm">retrospektiven</span><span> Studie war es zu evaluieren, ob mittels ausgewählter FDG-PET/CT-Parameter (SUVmax, SUVmean, TLG) Rückschlüsse auf prädiktive Faktoren in Hinblick auf Prognose sowie bestimmte histopathologische Variablen (histologischer Subtyp, Rezeptorenstatus, MIB-1, p53, Grading) von metastasierten Mammakarzinomen gezogen werden können.

Material und Methodik: Insgesamt n = 136 Patientinnen mit metastasiertem Mammakarzinom, welche im Intervall zwischen dem 01.01.2010 und 31.12.2015 eine FDG-PET/CT-Untersuchung erhielten, gingen in die Studie ein. Es wurden Kaplan-Meier-Kurven erstellt, mittels Log-Rank-Test verglichen und unter Anwendung eines multivariaten COX Proportional-Hazards-Regressionsmodells die Überlebenszeiten modelliert. Das Signifikanzniveau wurde auf = 5 % (p < 0,05) festgesetzt, die Hazard-Ratio mit 95-%igem Konfidenzintervall kalkuliert. Mittels t-Test und Pearson-Korrelationsanalyse wurden die Zusammenhänge zwischen histopathologischen und FDG-PET/CT- Variablen untersucht.

Resultate: Bezüglich der histopathologischen Variablen erwies sich letztlich nur ein negativer Progesteronrezeptorstatus (p < 0,038) als signifikant in Hinblick auf ein verkürztes Überleben. Unter den PET/CT-basierten Parametern korrelierten hohe Werte der TLG (p < 0,01) mit einem schlechteren Outcome, nicht aber SUVmax und SUVmean.

Conclusio: Eine über die TLG bestimmte FDG-Aufnahme in Tumorgewebe sowie ein negativer Progesteron-Rezeptorstatus bilden statistisch signifikante prognostische Variablen in Hinblick auf das Gesamtüberleben von PatientInnen mit metastasiertem Brustkrebs.

Im Anschluss an die Diplomarbeit ist die Durchführung einer machine learning basierten Texturanalyse und Heterogenitätsbestimmung des vorliegenden Datenkollektivs geplant, deren Resultate mit jenen der Ursprungsstudie verglichen werden sollen.</span>

Abstract (English)

Topic: Breast cancer is the most common and most lethal cancer type among women world-wide. The prediction of the disease process depends on a number of clinicopathological parameters. With advanced metastasized breast cancer, besides staging, the FDG-PET/CT gained increasing relevance. Several studies demonstrated the validity of standardized FDG reception in tumor tissue via SUVmax or volumetric parameters. Recently the focus shifted to the description of intra-tumoral heterogeneity by texture analysis.

The aim of the present study is an evaluation of whether selected FDG-PET/CT parameters (SUVmax, SUVmean, TLG) allow valid predictions concerning histopathological variables (histological subtype, oestrogen, progesterone and Her2-receptor, MIB-1, p53, grading) and prognostics of metastasized breast cancer.

Data and Methods: The study is based on n = 136 female patients with metastasized breast cancer. Between 01.01.2010 und 31.12.2015 all of them were examined via FDG-PET/CT. Initially Kaplan Meier curves were established and compared by Log-Rank Tests and applying multi-variant Cox proportional-hazards regression which allowed the modelling of survival times. = 5 % (p <0,05) was the chosen significance level and the hazard-ratio was calculated with a confidence interval of 95%. The nexuses between histopathological variables and imaging modalities was investigated by t-test and Pearson correlation analysis.

Results: With respect to the survival rate of the patients of the histopathological variables only a negative receptor status of progesterone (p < 0,038) showed significance. Among the PET/CT-based parameters (SUVmax, SUVmean, TLG) high scores of TLG (p < 0,01) correlated to a poorer outcome, but not SUVmax or SUVmean.

Conclusion: FDG-reception in tumor tissue determined by the parameter TLG as well as a negative progesterone status of patients with metastasized breast cancer provide statistically significant prognostic variables for the patients survival rate.

A machine learning based texture analysis and determination of heterogeneity comparison between the data of the original study and the data of the texture analysis shall be provided in

the near future.

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