Az orvosi képalkotásban az elmúlt évtizedben jelentős átalakulás figyelhető meg. A multimodális (PET/CT) képalkotáson túl számos matematikai módszert kezdtek használni a pontosabb klinikai diagnózis felállítására.

A feladat

A tüdőrák a legtöbb daganatos megbetegedéshez hasonlóan heterogén betegségcsoport. A projekt során a nem-kissejtes tüdőkarcinómára (NSCLC) fókuszálunk amelynek jelenleg a klinikai diagnózisa a szövettani vizsgálaton alapul.

PET/CT vizsgálat során a páciensnek intravénásan radioaktív fluor-18 (18F) izotóppal jelölt glükózt (fluoro-dezoxi-glülóz, FDG) adunk be. A vizsgálatnak kiemelt szerepe van tumordiagnosztikában, és az áttétek feltérképezésében (stádiummegállapítás), mivel a legtöbb daganattípus halmozza az FDG-t. Az elmúlt években többen próbálkoztak a képalkotó eredmények és az NSCLC molekuláris expressziós profil között kapcsolatot keresni.

Célunk a NSCLC PET/CT beteganyagot felhasználva létrehozni egy olyan modellt, amely képes a PET/CT kép alapján megjósolni a tumor fenotípusát (PD-L1 vagy/és K-Ras). A projekt során – összesen 130 fő adatai alapján - cél a képi adatok jellemzése radiomikai, morfológiai szempontból, gépi tanulás segítségével, valamint a multimodális PET/CT képek alapján.