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La radiomica nel tumore della testa e del collo

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La radiomica nel tumore della testa e del collo

Un gruppo internazionale di esperti ha valutato l’impiego della radiomica per lo studio del tumore della testa e del collo. I risultati hanno dimostrato che un approccio basato sull’analisi dei termini riportati nei referti degli esami per immagini è stato più efficace di quello classico che consiste nell’analisi delle immagini stesse.

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La radiomica è un metodo di aggregazione dei risultati degli esami per immagini, come risonanza magnetica, PET o tomografia computerizzata, che consiste nel combinare tali risultati, riferiti a casistiche più o meno ampie, in archivi di dati che possano essere sottoposti ad analisi statistica. La radiomica, associando le caratteristiche delle lesioni alla loro evoluzione clinica, si propone di prevederne l’aggressività per orientarne la clinica. Si usa soprattutto in oncologia e il metodo più classico si basa sull’analisi delle immagini delle lesioni tumorali. In parole più semplici, la radiomica in oncologia si propone di indicare ai medici che, tutte le volte che un tumore si è presentato con una lesione che aveva un determinato aspetto, certe dimensioni, una specifica localizzazione e una distribuzione di vasi sanguigni di un certo tipo, ha avuto una specifica evoluzione. Ovviamente, la previsione dell’evoluzione serve a impostare la cura. Fontaine e colleghi hanno eseguito uno studio per valutare l’applicazione della radiomica alla previsione dell’evoluzione del tumore testa-collo. Normalmente nella radiomica si usa un metodo statistico denominato media della varianza per regione di interesse, in inglese “average or variance per Region of Interest (ROI)”. Questo approccio è più adatto all’analisi di lesioni neoplastiche con caratteristiche abbastanza omogene, mentre per il tumore testa-collo, più eterogeneo, gli autori hanno ritenuto che tale approccio potesse sottostimare l’aggressività della neoplasia e limitare il potere di predizione dell’analisi radiomica. Per questo motivo, oltre al metodo ROI, ne hanno impiegato un altro denominato in inglese Bag of Visual Words (BoVW), traducibile in italiano con “modello della borsa delle parole”. Questo, invece di combinare le caratteristiche delle immagini, analizza i termini utilizzati più spesso per descriverle. Fontaine e colleghi hanno applicato questi due metodi a uno studio di radiomica eseguito sulle immagini diagnostiche, ottenute con la PET e con la tomografia computerizzata, in 214 casi di tumore della testa e del collo, seguiti in 4 Centri specialistici. Hanno rilevato che il metodo BoVW è stato più efficace (0.627; intervallo di confidenza al 95% 0.616-0.637) del ROI (0.505; intervallo di confidenza al 95% 0.499-0.511) nel caratterizzare le lesioni.

Nelle conclusioni gli autori hanno evidenziato che per tumori dall’aspetto eterogeneo, come quelli della testa e del collo, i classici metodi di aggregazione delle caratteristiche delle immagini non sono efficaci come in altri campi dell’oncologia e che, invece, l’approccio del modello della borsa delle parole è un’alternativa migliore da applicare nella radiomica.       

Tommaso Sacco

Fonte: The importance of feature aggregation in radiomics: a head and neck cancer study; Scientific Reports 2020 Nov 12;10(1):19679.