Glioblastoma hastalarında radyomik özellikler ve klinik verilerin analizi

Giriş ve Amaç: Glioblastoma (GBM), santral sinir sisteminin en yaygın ve agresif primer beyin tümörüdür ve ortalama sağkalım yaklaşık 15 aydır. Bu çalışmada, radyoterapi simülasyonu için alınan bilgisayarlı Tomografi (BT) görüntülerinden elde edilen radyomik özelliklerin, klinik ve moleküler verilerle birleştirip derin öğrenme algoritmaları kullanarak GBM hastalarının genel sağkalım (GS) ve progresyonsuz sağkalım (PS) sonuçlarını öngörmeyi amaçlayan bir model geliştirmeyi amaçlanmaktadır. Yöntemler: Bu çalışmaya, 2018-2024 yılları arasında Akdeniz Üniversitesi'nde tedavi edilen 115 GBM hastası dahil edilmiştir. Klinik veriler retrospektif olarak toplanmıştır. BT görüntülerinden radyomik özellikler çıkarılmış ve standartlaştırma için ön işlemler uygulanmıştır. Sağkalım analizleri Kaplan-Meier ve Cox regresyon yöntemleriyle yapılmıştır. Model geliştirme için yapay zeka tabanlı makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmıştır. Bulgular: Çalışmaya dahil edilen hastaların medyan yaşı 60, medyan GS süresi 13 ay ve medyan PS süresi 6 ay olarak saptanmıştır. Bir yıllık GS oranı %52,7, 6 aylık PS oranı ise %62,6 bulunmuştur. Multifokal tümör varlığı, bilateral tümör varlığı, düşük performans skoru ve ileri yaş, sağkalımı olumsuz etkileyen faktörler olarak belirlenmiştir. Gross total rezeksiyon ve eşzamanlı temozolomid kullanımı, sağkalımı anlamlı şekilde iyileştiren faktörlerdir. Klinik ve radyomik verilerin entegrasyonuyla oluşturulan, 1 yıllık GS modelinde Lojistik Regresyon modeli %73,9 doğrulukla en iyi performansı sergilerken, 6 aylık PS tahmininde Gradyan Artırma modeli, %66,7 ile en yüksek doğruluk oranını vermiştir. Sonuç: Radyomik özelliklerin klinik ve moleküler verilerle entegrasyonu, GBM için kişiselleştirilmiş prognostik modellemede büyük bir potansiyele sahiptir. Bu bulgular, radyomiklerin tedavi stratejilerini geliştirmek için değerli bir araç olduğunu göstermektedir. Bulguların doğrulanması için daha geniş kapsamlı çalışmalar gereklidir.