Feasibility of UTE-MRI based radiomics model for prediction of histopathologic subtype of lung adenocarcinoma, compared with CT based radiomics model

Abstract

Objectives: To assess the feasibility of UTE-MRI radiomic model for prediction of micropapillary and/or solid (MP/S) patterns of surgically resected lung adenocarcinoma from UTE-MRI, compared with CT based radiomics model. Methods: We prospectively enrolled 74 lesions from 71 patients who underwent UTE-MRI before curative surgery for early lung cancer between April 2019 to March 2020. Clinicopathologic data were collected from electronic medical records. We analyzed the intermodality agreement of the lesion longest diameter and lesion characteristics between the CT and UTE-MRI. Radiomic features were extracted from the volume of interest of lesions at UTE-MRI and CT. Radiomics signatures were generated using the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) with fivefold cross-validation. Six models were made in combination with conventional radiologic model, UTE-MRI Rad-score, and CT Rad-score, to predict the MP/S positivity of lung adenocarcinoma. Areas under the curve (AUCs) of the models were compared by using the DeLong method. Early recurrence after curative surgery were analyzed and Kaplan-Meier survival analysis was employed. Results: Among 74 lesions, 24 lesions were MP/S positive and 50 lesions were MP/S negative. Between the CT and UTE-MRI, there was only small systematic difference of longitudinal size and the intermodality agreement of lesion attenuation was fair (kappa=0.5357, 95% CI: 0.3847 to 0.6867). Both UTE-MRI and CT Rad-scores were significantly higher in the MP/S positive group than in the MP/S negative group. The AUC of the models were 0.784 [AUC=0.785, 95% CI: 0.658 to 0.912] for conventional model, 0.84 [95% CI: 0.736 to 0.944] for UTE-MRI Rad-score model, 0.841 [95% CI: 0.743 to 0.938] for CT Rad-score model, 0.868 [95% CI: 0.774 to 0.962] for mixed conventional and UTE-MRI Rad-score model, 0.833 [95% CI: 0.729 to 0.938] for conventional and CT Rad-score model, and 0.879 [95% CI: 0.793 to 0.965] for mixed conventional, UTE-MRI Rad-score and CT Rad-score model. In the survival analysis, high and low risk groups were successfully divided by Rad-score from both UTE-MRI (P=0.011) and CT (P<0.001). Conclusion: UTE-MRI radiomic model predicting MP/S positivity in early lung adenocarcinoma is feasible compared to the CT radiomic model. With the conventional radiologic factors and CT radiomic features, combined model showed better assessment for noninvasive prediction of MP/S positivity. Furthermore, it successfully associated with the early recurrence in survival analysis. 목적: 이 연구의 목적은 초단에코 자기공명영상 (UTE-MRI)에서 추출한 라디오믹스를 이용하여 폐암환자에서의 고위험 조직 소견인 미세유두상 및 고형 패턴 (MP/S) 을 예측하는 모델을 만들고, 이것의 실행력을 전산화 단층촬영 (CT) 기반의 라디오믹스 모델과 비교하여 실행력을 검증하는 것이다. 방법: 2019년 4월부터 2020년 3월 사이에, 치료적 수술 전에 UTE-MRI를 전향적으로 촬영한 71명의 환자로부터 74개의 폐암 병변을 대상으로 포함하였다. 환자의 임상 및 병리적 소견을 의무기록을 통하여 획득하였다. 병변의 크기와 특성의 장비간 차이를 UTE-MRI와 CT에서 비교분석 하였다. 또한, UTE-MRI와 CT 각각에서 라디오믹스 특성들을 부피단위로 추출하였다. 라쏘 (LASSO) 통계 기법을 이용하여 라디오믹스 특성을 선택하였고, 수식을 통해 UTE-MRI와 CT에서 각각 Rad-score를 계산하였다. 고전적인 영상 항목, UTE-MRI의 Rad-score, CT의 Rad-score를 조합하여 MP/S를 예측하는 6개의 모델을 만들어 비교하였다. 예측력은 ROC 곡선의 AUC로 평가하였으며, AUC간의 비교는 Delong test를 통해 시행하였다. 또한, 치료적 수술 후 조기 재발과 Rad-score들과의 연관성을 알아보기 위하여 Kaplan-Meier 생존분석을 시행하였다. 결과: 74개의 병변 중 21개의 병변이 MP/S 양성 병변이었고, 50개의 병변이 MP/S 음성 병변이었다. CT와 UTE-MRI 간의 고전적 영상 항목 비교에서, 병변 크기의 차이는 두 장비간에 큰 차이를 보이지 않았고, 병변의 특성의 일치도는 fair 하였다(kappa=0.5357, 95% CI: 0.3847 to 0.6867). CT와 UTE-MRI에서 모두 MP/S 양성 병변의 Rad-score가 MP/S 음성 병변의 Rad-score에 비해 유의미하게 높았다. 각 모델들의 AUC 값은 다음과 같다: 고전적 영상 모델, 0.784 [AUC=0.785, 95% CI: 0.658 to 0.912]; UTE-MRI Rad-score 모델, 0.84 [95% CI: 0.736 to 0.944]; CT Rad-score 모델, 0.841 [95% CI: 0.743 to 0.938]; 고전적 영상 항목과 UTE-MRI Rad-score 복합 모델, 0.868 [95% CI: 0.774 to 0.962]; 고전적 영상 항목과 CT Rad-score 복합 모델, 0.833 [95% CI: 0.729 to 0.938]; 고전적 영상 항목, UTE-MRI Rad-score 그리고 CT Rad-score의 복합 모델, 0.879 [95% CI: 0.793 to 0.965]. 생존 분석에서 고위험군과 저위험군은 CT (P<0.001)와 UTE-MRI (P=0.011)에서 모두 각각의 Rad-score에 의해 성공적으로 분리되었다. 결론: 폐암 환자에서 MP/S 조직소견을 예측하는 UTE-MRI 라디오믹스 모델은 CT 라디오믹스 모델과 비교하였을 때, 실행력이 떨어지지 않았다. 고전적인 영상 항목과 CT 라디오믹스 모델과 복합한 모델은 더 성공적으로 MP/S 조직소견을 비침습적으로 예측할 수 있었다. 더욱이, 라디오믹스 점수는 환자의 조기 재발과 유의미한 관계가 있었다.