Poster Spotlight Session 11: Imaging to Guide Breast Cancer Treatment – Molecular Imaging and AI
Die bearbeiteten Zusammenfassungen von Oncoletter basieren auf den Angaben in den Abstracts
- PS11-01: [18F]Fluoroestradiol (FES)-PET as a predictive measure for endocrine therapy in patients with newly diagnosed metastatic breast cancer: Results from EAI142.
- PS11-02: [18F]fluoroestradiol (FES) PET/CT to guide 2nd line treatment decision in patients with ER-positive HER2-negative advanced breast cancer (ABC) progressing on 1st line aromatase inhibitor and CDK4/6 inhibitor: early results of the ESTROTIMP trial.
- PS11-03: Comparative analysis of [18F]FES- and [18F]FDG-PET in patients with metastatic ER+ lobular breast cancer.
- PS11-05: Novel 4D radiomics applied to dynamic FES PET images to improve prediction of ER-positive breast cancer outcomes for ER-targeted therapy.
- PS11-06: Leveraging AI to Predict Recurrence-Free Survival in Breast Cancer Patients through Image-Based assessment of Tumor Characteristics.
- PS11-07: Predicting the response of locally advanced breast cancer to neoadjuvant therapy using MRI-based mathematical modeling of the I-SPY 2 dataset.
- PS11-08: MRI improves multi-modal AI system for breast cancer diagnosis and prognosis.
- PS11-09: Improving risk estimation for women with dense breasts.
Vortragende(r) Autor(en): Hannah Linden
PS11-01: [18F]Fluoroestradiol (FES)-PET als prädiktive Maßnahme für eine endokrine Therapie bei Patienten mit neu diagnostiziertem metastasiertem Brustkrebs: Baselineaus EAI142
Abstract-Nummer: SESS-1609
Test-Retest-Studien bestätigten die quantitative Gesamt- und Läsionsreproduzierbarkeit der FES-PET
Mehrere Einzelstudien haben laut den Studienautoren gezeigt, dass FES-PET den klinischen Nutzen einer endokrinen Therapie bei Patientinnen mit metastasiertem Brustkrebs (MBC) vorhersagt. Die ECOG-ACRIN-Studie EAI142 ist eine multizentrische bildgebende Biomarker-Studie mit FES-PET zur qualitativen und quantitativen Bewertung der FES-Basisaufnahme vor der Einleitung einer endokrinen Erstlinientherapie mit oder ohne CDK4/6-Inhibitoren bei MBC.
Das primäre Ziel ist die Bestimmung des negativen Vorhersagewerts (NPV) der FES-Aufnahme für die Vorhersage des klinischen Nutzens bei Patientinnen mit Östrogenrezeptor-positivem (ER+) MBC sechs Monate nach der Behandlung mit einer endokrinen Therapie. In dieser Analyse stellen die Autoren die primäre Analyse vor: Die Bildgebungsergebnisse und 6-Monats-Follow-up-Daten in der vollständig eingeschlossenen Kohorte.
Fazit
Bei Patientinnen, die sich einer Erstlinientherapie für ER+ MBC unterziehen, haben die Autoren die ER-Expression sowohl qualitativ als auch quantitativ mit FES-PET untersucht. Der NPV konnte nicht bewertet werden, da der Anteil der FES-negativen Scans und die Rate der progressiven Erkrankung nach 6 Monaten geringer war als erwartet, um die für die Leistungsberechnung verwendeten Annahmen zu erfüllen. Test-Retest-Studien bestätigten laut den Studienautoren die quantitative Gesamt- und Läsionsreproduzierbarkeit der FES-PET.
Vortragende(r): Francois-Clement BIDARD
PS11-02: [18F]Fluorestradiol (FES) PET/CT als Entscheidungshilfe für die Zweitlinientherapie bei Patientinnen mit ER-positivem HER2-negativem fortgeschrittenem Brustkrebs (ABC), bei denen die Erstlinientherapie mit einem Aromatasehemmer und einem CDK4/6-Inhibitor fortgeschritten ist: Erste Baselineder ESTROTIMP-Studie.
Abstract-Nummer: SESS-513
FES-PET/CT ist ein hilfreiches Instrument für Therapieentscheidungen bei Patientinnen mit fortgeschrittenem ER-positivem/HER2-negativem ABC unter Erstlinientherapie
Für Patientinnen mit ER-positivem/HER2-negativem ABC haben sich laut den Studienautoren die auf endokrinen Therapien basierenden Zweitlinien-Behandlungsoptionen nach CDK4/6i in letzter Zeit erweitert, wobei neue endokrine Therapien (ngSERDs) und Kombinationstherapien (PI3KCA/AKTi, CDKi) verfügbar sind oder untersucht werden. Darüber hinaus haben Antikörper-Wirkstoff-Konjugate wie T-DXd (Destiny-Breast 06, ASCO 2024) eine verlängerte Wirksamkeit in der Post-CDK4/6i-Situation gezeigt und könnten eine attraktive Behandlungsoption werden. Interessanterweise für die Autoren ist der ER-Verlust bzw. die ER-Downregulation ein universeller Mechanismus der Resistenz gegen eine endokrine Therapie, und [18F]Fluorestradiol (FES) PET/CT ermöglicht eine nicht-invasive Bewertung der ER-Expression und Heterogenität in ABC-Läsionen. Diese Informationen können bei der Wahl der Therapie nach einer CDK4/6i-Behandlung hilfreich sein und möglicherweise den Einsatz unwirksamer endokriner Therapien bei diesen Patienten verringern.
Fazit
Die FES-PET/CT ist laut den Studienautoren ein hilfreiches Instrument für Therapieentscheidungen bei Patientinnen mit fortgeschrittenem ER-positivem/HER2-negativem ABC unter Erstlinientherapie und zeigte im Vergleich zur Biopsie geringere Schmerz- und Beunruhigungswerte.
Präsentierende(r) Autor(en): Jasmine Moustaquim
PS11-03: Vergleichende Analyse von [18F]FES- und [18F]FDG-PET bei Patienten mit metastasiertem ER+ lobulärem Brustkrebs
Abstract-Nummer: SESS-1117
Bei anhaltenden klinischen Dilemmata oder Zweifeln bei mILC sollte auf jeden Fall eine zusätzliche FES-PET in Betracht gezogen werden
Der Nachweis eines invasiven lobulären Karzinoms (ILC) mit den üblichen bildgebenden Verfahren kann laut den Studienautoren eine Herausforderung darstellen.
Die [18F]Fluordesoxyglukose (FDG)-PET-Untersuchung wird üblicherweise bei der Erstdiagnose von metastasierendem Brustkrebs (MBC) eingesetzt, kann aber aufgrund der geringeren Stoffwechselaktivität im Vergleich zum invasiven duktalen Karzinom für ILC suboptimal sein. Die Bildgebung mit [18F]Fluor-17b-Östradiol (FES) PET misst die Ganzkörper-Expression des Östrogenrezeptors (ER), die bei ILC im Allgemeinen hoch ist.
Ob die FES-PET die FDG-PET bei der Erkennung metastasierter ILC (mILC) übertrifft und daher die erste bildgebende Methode für die Untersuchung von mILC sein sollte, ist noch unklar. Daher haben die Autoren die Sensitivität von FDG- und FES-PET zum Nachweis von ILC-Metastasen bei Patienten verglichen, die in die prospektive IMPACT-MBC-Studie aufgenommen wurden.
Fazit
Dies ist laut den Studienautoren die größte prospektive Kohorte, die FDG-PET mit FES-PET für die Basisuntersuchung bei mILC vergleicht. Die FES-PET übertrifft die FDG-PET bei der Erkennung von ILC-Metastasen nicht, und die beiden Techniken haben auf Gruppenebene eine ähnliche Empfindlichkeit. Für die klinische Praxis bleibt FDG-PET angesichts der breiteren Verfügbarkeit von FDG-PET und des Nachweises von gleichen oder mehr ILC-Metastasen bei der Mehrheit der Patienten die Bildgebungsmethode der ersten Stufe bei mILC. Bei einem beträchtlichen Teil der Patienten mit mILC lassen sich jedoch mit der FES-PET mehr ILC-Metastasen nachweisen als mit der FDG-PET. Daher sollte laut den Studienautoren bei anhaltenden klinischen Dilemmata oder Zweifeln bei mILC auf jeden Fall eine zusätzliche FES-PET in Betracht gezogen werden.
Präsentierende(r) Autor(en): Carla Zeballos Torrez
PS11-05: Neuartige 4D-Radiomik, angewandt auf dynamische FES-PET-Bilder zur Verbesserung der Vorhersage von ER-positivem Brustkrebs für eine ER-gerichtete Therapie
Abstract-Nummer: SESS-1050
Vorhersage des OS bei fortgeschrittenem ER-positivem Brustkrebs kann signifikant verbessert werden
Die Identifizierung nichtinvasiver Biomarker zur Vorhersage der Tumorbiologie und als prognostische Indikatoren bei ER-positivem Brustkrebs ist laut den Studienautoren von entscheidender Bedeutung. [18F]Fluoroestradiol (FES) ist ein von der FDA zugelassener Tracer, der die funktionelle ER-Expression misst und das Ansprechen auf eine ER-gerichtete Therapie vorhersagt.
Ziel dieser Studie war es, eine neuartige 4D-Analyse der dynamischen volumetrischen FES-PET-Patientenbilddaten zu testen, um die Ergebnisse bei Patientinnen mit metastasiertem ER-positivem Brustkrebs, die sich einer endokrinen Therapie unterziehen, vorherzusagen.
Fazit
In dieser explorativen Studie zeigen die Autoren, dass 4D-Radiomerkmale, die aus dynamischen FES-PET-Bildern mit Hilfe der etablierten Rad-Fit-Methode extrahiert werden, die Vorhersage des OS bei fortgeschrittenem ER-positivem Brustkrebs signifikant verbessern können. Die Metrik des Abstands zwischen den Tumorsubregionen, die die Gesamtheterogenität des Tumors in den FES-PET-Bildern widerspiegelt, scheint laut den Studienautoren die besten radiomischen Prädiktoren für die Risikostratifizierung des Überlebens zu sein.
Präsentierende(r) Autor(en): Poornima Saha
PS11-06: Nutzung von KI zur Vorhersage des rezidivfreien Überlebens bei Brustkrebspatientinnen durch bildgestützte Bewertung von Tumormerkmalen
Abstract-Nummer: SESS-2242
KI-basiertes Prognoseinstrument, das DCE-MRI vor der Behandlung einbezieht, ermöglicht eine personalisierte Behandlungsplanung in Echtzeit
Hormonrezeptor-positiver (HR+) humaner epidermaler Wachstumsfaktor-Rezeptor-2-negativer (HER2-) Brustkrebs im Frühstadium wird laut den Studienautoren in der Regel mit einer endokrinen Therapie mit oder ohne Chemotherapie behandelt. Es gibt zwar mehrere kommerziell erhältliche genomische Tests zur Bewertung des Rezidivrisikos und zur Auswahl der adjuvanten systemischen Therapie, doch sind diese Plattformen zeitaufwändig und kostspielig und erfassen die Heterogenität der Erkrankung möglicherweise nicht vollständig, wenn sie an einem einzigen Gewebeblock durchgeführt werden.
Die radiologische Bildgebung ermöglicht eine globale Bewertung der Tumorheterogenität, doch sind neue Ansätze erforderlich, um wirksame prognostische Bildgebungsinstrumente zu entwickeln. Daher haben die Autoren ein KI-basiertes Modell entwickelt und validiert, das DCE-MRI-Merkmale vor der Behandlung mit klinisch-pathologischen Merkmalen kombiniert, um das Rezidivrisiko bei HR+/HER2-Brustkrebs vorherzusagen.
Fazit
Das KI-basiertes Prognoseinstrument der Autoren, das DCE-MRI vor der Behandlung einbezieht, ermöglicht eine personalisierte Behandlungsplanung in Echtzeit bei Frauen mit HR+/HER2-Brustkrebs im Frühstadium. Der prognostische Nutzen übertraf denjenigen der klinischen Merkmale allein und wurde unabhängig von Alter und Lymphknotenbefall beobachtet. Weitere Studien werden derzeit durchgeführt, um die Fähigkeit des Modells zu bewerten, Patientinnen zu identifizieren, die für eine Therapieeskalation (z. B. Chemotherapie, CDK 4/6-Inhibitoren) oder eine Deeskalation (endokrine Monotherapie) am besten geeignet sind.
Präsentierende(r) Autor(en): Reshmi Patel
PS11-07: Vorhersage des Ansprechens von lokal fortgeschrittenem Brustkrebs auf eine neoadjuvante Therapie mittels MRT-basierter mathematischer Modellierung des I-SPY 2-Datensatzes
Abstract-Nummer: SESS-897
Vorhersagbar, was die Durchführbarkeit einer personalisierten Behandlung unterstützt
Die neoadjuvante Therapie (NAT) ist laut den Studienautoren die Standardbehandlung für Patientinnen mit lokal fortgeschrittenem Brustkrebs. Leider verbleibt bei 30-65 % der Patientinnen nach Abschluss der NAT eine Resterkrankung.
Eine genaue und frühzeitige Vorhersage des individuellen Ansprechens der Patientinnen auf die NAT ist für Kliniker von entscheidender Bedeutung, um Änderungen zur Verbesserung der Behandlungsergebnisse vorzunehmen. Im Gegensatz zu den derzeitigen populationsbasierten Studiendesign erstellen mechanismusbasierte mathematische Modelle patientenspezifische Vorhersagen, die die Heterogenität des Tumors und longitudinale Veränderungen erfassen. Die Autoren haben zuvor ein Modell entwickelt, das einen Konkordanzkorrelationskoeffizienten (CCC) von 0,95 für die Gesamtzellzahl des Tumors (TTC) und einen CCC von 0,94 für das Tumorvolumen (TV) zwischen den beobachteten und vorhergesagten Veränderungen in einem Datensatz von 56 dreifach negativen (TN) Brustkrebspatientinnen erreichte.
Hier wollen die Autoren die Verallgemeinerbarkeit dieses Ansatzes zeigen, indem sie ihn auf den Multisite- und Multisubtyp-Datensatz der I-SPY 2-Studie anwenden, in der Patienten mit Standard-Magnetresonanztomographie (MRT) aufgenommen wurden.
Fazit
Die Ergebnisse zeigen laut den Studienautoren, dass ein mechanismusbasiertes mathematisches Modell, das sich auf frühe Veränderungen der NAT stützt, den Tumorstatus nach einer NAT-Behandlung genau vorhersagen kann, was die Durchführbarkeit einer personalisierten Behandlung unterstützt, die nur klinisch verfügbare MRT-Daten verwendet. Nachdem ein Patient beispielsweise drei NAT-Zyklen und bildgebende Verfahren erhalten hat, können die Autoren ein Modell kalibrieren und Vorhersagen für verschiedene verfügbare Behandlungspläne treffen, und ein Arzt kann die optimale(n) Vorhersage(n) zur Steuerung der Behandlung verwenden.
Vortragende(r) Autor(en): Yanqi Xu
PS11-08: MRT verbessert multimodales KI-System für Brustkrebsdiagnose und -prognose
Abstract-Nummer: SESS-1973
Einbeziehung vorheriger Bildgebung erhöht Wirksamkeit der MRT bei der Krebserkennung
Die MRT ist laut den Studienautoren das empfindlichste bildgebende Verfahren zur Erkennung von Brustkrebs und wird durch die Brustdichte nicht beeinflusst. Die MRT-Screeninguntersuchung hat eine höhere Spezifität als die Mammographie in Hochrisikopopulationen, einschließlich Frauen mit einer familiären Brustkrebsanamnese, BRCA1/2-Mutationen und einer persönlichen Brustkrebsanamnese.
Die ACS-Screening-Leitlinien empfehlen für Frauen mit hohem Risiko (≥ 20-25 % Lebenszeitrisiko) eine MRT, die durch eine Mammografie ergänzt wird. Die MRT wird auch zur Diagnose von Brustkrebs eingesetzt, wenn Mammographie und Ultraschall nicht eindeutig sind.
Die Autoren untersuchen, wie die MRT die Krebserkennung und Risikovorhersage mithilfe eines multimodalen KI-Systems verbessern kann.
Aktuelle Standard-Risikomodelle, wie das TC-Modell, stützen sich ausschließlich auf klinische Variablen und berücksichtigen nicht die reichhaltigen Informationen der Bildgebungsdaten. Andere bestehende KI-Systeme analysieren typischerweise eine einzelne Bildgebungsmodalität, in der Regel die Mammographie. Der multi-modale Transformer (MMT) der Autoren lernt aus longitudinalen Bildgebungsdaten mehrerer Modalitäten, FFDM, DBT, US und MRI.
Fazit
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Einbeziehung vorheriger Bildgebung laut den Studienautoren die Wirksamkeit der MRT bei der Krebserkennung erhöht. Für die Risikovorhersage bei MRT-Untersuchungen ergab sich jedoch keine signifikante Verbesserung (ΔAUROC 0,004: zweiseitiger DeLong-Test, P = 0,94). Darüber hinaus war der AUROC-Wert der MMT für die Risikovorhersage bei MRT-Untersuchungen niedriger als bei anderen Modalitäten (0,719, 95 % CI: 0,615, 0,813), was darauf hindeutet, dass die MRT allein eine geringere Vorhersagekraft für das zukünftige Risiko hat.
Vortragende(r) Autor(en): Shu (Joy) Jiang
PS11-09: Bessere Risikoabschätzung für Frauen mit dichter Brust
Abstract-Nummer: SESS-1490
Bei dichter Brust verbessert die Einbeziehung von Informationen aus früheren Screening-Mammogrammen die Vorhersage des 5-Jahres-Brustkrebsrisikos über die heute in Kliniken verwendeten statischen Modelle hinaus
Frauen mit dichter Brust in der Screening-Mammographie stellen laut den Studienautoren eine klinische Herausforderung dar, da die USPSTF-Leitlinie keine Empfehlungen für ein zusätzliches Screening enthält.
Daher wollten die Autoren ein dynamisches Risikovorhersagemodell anwenden, das aktuelle und frühere Screening-Mammogrammbilder einbezieht, um das Risiko bei Frauen mit dichter Brust besser zu bestimmen.
Fazit
Das dynamische Modell identifiziert laut den Studienautoren effektiv eine Untergruppe von Frauen mit dichten Brüsten, die ein hohes Risiko aufweisen und die in den aktuellen Leitlinien zur Risikominderung festgelegten Schwellenwerte für das Lebenszeitrisiko überschreiten. Diese Untergruppe von Frauen mit dichter Brust würde am ehesten von einer zusätzlichen Bildgebung profitieren. Die Identifizierung von Frauen mit dichter Brust, die ein sehr geringes Risiko aufweisen, würde auch eine angemessene Beruhigung und Standard-Mammographie-Screening-Protokolle ermöglichen, ohne dass zusätzliche Screening-Empfehlungen erforderlich wären.
Bei Frauen mit dichter Brust verbessert laut den Studienautoren die Einbeziehung von Informationen aus früheren Screening-Mammogrammen die Vorhersage des 5-Jahres-Brustkrebsrisikos über die heute in Kliniken verwendeten statischen Modelle hinaus. Mit diesem Modell können diejenigen Frauen mit dichter Brust identifiziert werden, die ein hohes Brustkrebsrisiko haben und die am deutlichsten von einem zusätzlichen Screening oder Strategien zur Risikominderung profitieren könnten.