Au-delà de l’interprétation visuelle et du SUV en TEP ... · Effet de volume partiel. Méthode...

La TEP/TDM en oncologie thoracique

Au-delà de l’interprétation visuelle et du SUV : Un nouveau modèle pronostique ?

Pr Catherine CHEZE LE REST – CHU Poitiers

1ERES RENCONTRES D’ONCOLOGIE THORACIQUE EN NOUVELLE-AQUITAINE

Imagerie multimodale TEP/TDM

2

Ron Nutt & David Townsend2000

Acquisition TDM~ 20 sec

Acquisition TEP~ 20 min

Anatomique :densité des tissus

Fonctionnelle :(concentration de radiotraceur injecté)

Scanner multimodal TEP/TDM

Beyer T, et al. A combined PET/CT scanner for clinical oncology. J Nucl Med. 2000

Contexte de l’oncologie thoracique

Problèmes posés :

• Diagnostic : Faisceau d’arguments Diagnostic positif

• Bilan initial : recueil d’éléments pronostiques pour guider la prise en charge

Impact de l’extension initiale

Interprétation visuelle

ADK<CEBA, carcinoide : Faux-Granulomatose, infection : Faux+

TEP

TEP

Indications de la TEP en oncologie thoracique

Diagnostic Caractérisation des nodules de plus de 8-10 mm

Bilan d’extension du CPNPC Extension ganglionnaire médiastinale : VPN Extension à distance

Suspicion de récidive Réponse thérapeutique tardive

interprétation visuelle

Quantification du signal

Détermination et suivi de changements

• concentration d’activité : SUV• volume métabolique• distribution de l’activité intra-tumorale

Réponse précoce

Valeur prédictiveValeur pronostique

Radiothérapie guidée par l’imagerie TEP/TDM

caractérisation tumorale

Nouvelles indications

Un pronostic qui reste souvent sombre..

5

Taux de survie à 5 ans : IA : 65%, IB : 55% IIA : 50%, IIB : 40% IIIA : 25%, IIIB : 10% IV: <5%

Facteurs pronostiques : Stade TNM Age > 70 ans Performance status Tabagisme Marqueur tumoral CYFRA 21-1 (> 3,6 ng/ml) Sur-expression de Ki 67 Sur-expression de HER 2 Paramètres TEP-TDM : SUV ? Volume ? TLG ? Hétérogénéité ? Forme ?

N0 N1 N2 N3

T1I II IIIA IIIB IVT2

T3 II

T4

M0 M1

SUV : Standardized Uptake Value

)(/)()/(

gpatientdupoidskBqinjectéedosemlkBqfixationSUV =

Correction d’atténuation (atélectasie, mvt, PDC)Mouvement respiratoire

kBq/ml Cps/s/pixel

Caractérise l’intensité de fixation

Mouvement respiratoire3D PET 4D PET

- Heterogeneous parts of the tumour might be completely missed- High intensity regions are ‘averaged’; quantification of SUV is incorrect- Gross tumour volume might be overestimated

3D ‘normal’ PET4D respiration correlated PET


)(/)()/(


Correction d’atténuation (atélectasie, mvt, PDC)Mouvement respiratoireEffet de volume partiel

kBq/ml Cps/s/pixel


Activité réelle Activité mesurée

TEP

Effet de volume partiel


)(/)()/(


Correction d’atténuation (atélectasie, mvt, PDC)Mouvement respiratoireEffet de volume partielMéthode de reconstruction Méthode de mesure : SUV max, moyen, peak, SUL….

kBq/ml Cps/s/pixel


SUV : standardized Uptake Value

Correction d’atténuation (atélectasie, mvt, PDC)Mouvement respiratoireEffet de volume partielMéthode de reconstruction Méthode de mesure : SUV, SUL…. kBq/ml Cps/s/pixel


)(/)()/(


12

Interprétation : autres limites Glycémie Délai Histologie : ADK, CE, BA, Faux positifs : granulomatose

Très nombreux facteurs de variation

Standardized Uptake Value, Silly Uptake Value, Smart Uptake Value,

Simple Uptake Value Pas d’utilité diagnostique : Pb du seuil et de la spécificité

Intensité : témoigne de l’agressivité

13

Le volume tumoral métabolique (MATV) : 61 patients; CBPNPC de stade I à III MATV > à 46 ml = moins bon pronostic

Lee P ,et al. Clin Lung Cancer 2012 ;13(1) :52-8.

Total Lesion Glycolysis (TLG) : = SUV moyen x MATV TLG élevé = moins bon pronostic

Chen HH ,et al. Radiology 2012 ;264(2) :559-66.

Hyun SH,et al. Ann Surg 2013 ;257(2) :364-70.

L’hétérogénéité intra-tumorale ? Sarcome Eary JF ,et al. J Nucl Med 2008 ;49 :1973-1979.

Cancer de l’œsophage Tixier F ,et al. J Nucl Med 2011 ;52 :369-378.

CBPNPC (53 patients) Cook GJ ,et al. J Nucl Med 2013 ;54 :19-26.

L’hétérogénéité en imagerie

14

Etude de la relation entre les voxels de l’image.

Hétérogénéité globale, régionale, locale

Très nombreux paramètres …..

« Radiomics » et modèle pronostique

116 pts NSCLC

stade I (n=29), II (n=30), III (n=57) 88 H / 28 F Age : 63 ± 9 ans

Traitement : Chirurgie (n=59) Chimiothérapie (n=87) Radiothérapie (n= 53)

28

219

14 43

1

0

Chir

Chimio Radio

Desseroit MC, et al. Development of a nomogram combining clinical staging with 18F-FDG PET/CT image features in Non-Small CellLung Cancer stage I-III, Eur J Nucl Med Mol Imaging 2016

Survie globale N=116 71 décès (61%)

3-year survival ~40%

Desseroit MC, et al. Development of a nomogram combining clinical staging with 18F-FDG PET/CT image features in Non-Small CellLung Cancer stage I-III, Eur J Nucl Med Mol Imaging 2016

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Clinical stage

1.4 [95% C.I. 0.8-2.5]

Quid en ajoutant paramètres TEP/TDM pour patients stade II-III (N=87) ?

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Analyse des images TEP et TDM

image TDM «Low-dose» 3D Slicer [2]

Image TEP

FLAB [1]

1. Segmentation

1. Hatt, et al. A fuzzy locally adaptive Bayesian segmentation approach for volume determination in PET. IEEE Trans Med Imaging. 2009

2. Velazquez, et al. Volumetric CT-based segmentation of NSCLC using 3D-Slicer. Sci Rep. 2013

3. Weber, et al. Repeatability of 18F-FDG PET/CT in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer: Prospective Assessment in 2Multicenter Trials. J Nucl Med. 20154. Desseroit, et al. Reliability of PET/CT radiomics features in functional and morphological components of NSCLC lesions:a repeatability analysis in a prospective a multicenter cohort, AAPM annual meeting, 2016

2. Quantification Paramètres 1er ordre: volume,

histogramme intensité),

Analyse de forme (sphericity, irregularity…)

Analyse de texture 2nd- et 3rd-ordre

Etude TEP/TDM test-retest :73 patients, étude prospective, multi-centrique (ACRIN + Merck trials) [3]

3. Choix des paramètres

105 lésions en TEP and 76 TDM [4]

Bland-Altman analysis

Paramètres retenus si répétabilité < ±16%

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Stage + PET volume + PET and CT heterogeneity

Stade+ volume TEP + hétérogénéité TEP + hétérogénéité TDM

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 12 24 36 48 60 72 84Temps (mois)

Prob

abilit

é de

sur

vie

(%)

Stade I (groupe 1)N=29, 6 décès (20,7%)Survie médiane --

Risque faible (groupe 2)N=72, 50 décès (69,4%)Survie médiane = 21,2 moisHazard ratio (vs. groupe 1) = 4,9

Risque élevé (groupe 3)N=15, 15 décès (100%)Survie médiane = 6,5Hazard ratio (vs. groupe 1) = 17,4Hazard ratio (vs. groupe 2) = 3,6

STADE

Volume TEP

21

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 12 24 36 48 60 72 84Temps (mois)

Prob

abili

té d

e su

rvie

(%)

Stade I (groupe 1)N = 6, 0 décès (0%)Survie médiane = --

Risque faible (groupe 2)N = 14, 4 décès (28%)Survie médiane = --Hazard ratio (vs. groupe 1)= --

Risque élevé (groupe 3)N = 2, 1 décès (50%)Survie médiane = 2,9Hazard ratio (vs. groupe 1) = --Hazard ratio (vs. groupe 2) = 2,2

N=22 (prospectif)

M-C. Desseroit, et al. Nomogram for NSCLC exploiting clinical staging, tumor volume and PET/CT heterogeneity features:development using support vector machines in a retrospective cohort and first validation results in prospectively recruitedpatients. SNMMI annual meeting 2016

Etude de Validation (en cours)

Personalized Medicine: Multifactorial Decision Support Systems

Lambin et al. Nature Rev. Clin. Oncol 2012

23 P Lambin, et al. Radiomics: extracting more information from medical images using advanced feature analysis. Eur J Cancer 2012HJ. Aerts, et al. Decoding tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach. Nat Commun. 2014

Radiomics

Imagerie Segmentation Extraction de paramètres Analyse

TEP/TDM incontournable en oncologie thoracique

En dehors du bilan initial, nouvelles indications Réponse Planification

Interprétation VISUELLE actuellement en routine, Mais ….nouvelles informations avec de plus une valeur

pronostique à confirmer: volume, hétérogénéité

25

Merci de votre attention

Radiomics in PET/CT

27

Shape Asphericity

I. Apostolova, et al. Asphericity of pretherapeutic tumour FDG uptake provides independent prognosticvalue in head-and-neck cancer. Eur Radiol. 2014I. Apostolova, et al. Quantitative assessment of the asphericity of pretherapeutic FDG uptake as anindependent predictor of outcome in NSCLC. BMC Cancer. 2014

3D geometrical shape

Sphéricité faible

Sphéricité élevée

Irrégularitéélevée

Irrégularitéfaible

Hétérogénéité visuelle

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Concordance inter-observateur : correcte Kappa 0.589 et kappa pondéré 0.683

Observateur n°2

Observateur n°1A B C

A 21 5 1 27 (22.1%)B 7 17 7 31 (25.4%)C 1 10 53 64 (52.5%)

29 (23.8%) 32 (26.2%) 61 (50.0%) 122

Comparaison analyse visuelle de l’hétérogénéité à l’analyse quantitative.

32

Paramètres de

texture

Observateur n°1 Observateur n°2

Inhomogénéité

Entropie

Aire sous la courbe

Déviation standard

IV

SZV

< 0.0001

< 0.0001

0.022

0.08

< 0.0001

< 0.0001

< 0.0001

< 0.0001

0.002

0.12

< 0.0001

< 0.0001

Survie globale

33

Facteurs péjoratifs p HR IC 95%

Age > 70 ans 0,66 1,13 0,65-1,97

Sexe masculin 0,0061 2,57 1,51-4,37

Fumeur 0,63 1,18 0,63-2,23

Performance Status > 0 0,15 0,70 0,43-1,23

VEMS < 80% 0,64 0,89 0,54-1,46

Stade tumoral > II A < 0,0001 3,56 2,20-5,75

Histologie (épidermoïde) 0,068 0,65 0,40-1,06

SUV max > 8,5 0,0003 2,61 1,59-4,23

MATV FLAB < 0,0001 3,34 1,95-5,73

TLG < 0,0001 3,09 1,74-5,58

Inhomogénéité < 0,0002 2,58 1,58-4,22

Entropie < 0.0001 3.35 1.97-5.70

Aire sous la courbe 0.10 1.50 0.90-2.52

Déviation standard 0,0024 2,19 1,34-3,57

IV < 0,0001 3,14 1,90-5,18

SZV < 0,0001 0,31 0,18-0,53

Analyse visuelle obs 1 > 2 0,02 1,80 1,12-2,93


34

Facteurs péjoratifs p HR IC 95%

Age > 70 ans 0,66 1,13 0,65-1,97

Sexe masculin 0,0061 2,57 1,51-4,37

Fumeur 0,63 1,18 0,63-2,23

Performance Status > 0 0,15 0,70 0,43-1,23

VEMS < 80% 0,64 0,89 0,54-1,46

Stade tumoral > II A < 0,0001 3,56 2,20-5,75

Histologie (épidermoïde) 0,068 0,65 0,40-1,06

SUV max > 8,5 0,0003 2,61 1,59-4,23

MATV FLAB < 0,0001 3,34 1,95-5,73

TLG < 0,0001 3,09 1,74-5,58

Inhomogénéité < 0,0002 2,58 1,58-4,22

Entropie < 0,0001 3.35 1.97-5.70

Aire sous la courbe 0.10 1.50 0.90-2.52

Déviation standard 0,0024 2,19 1,34-3,57

IV < 0,0001 3,14 1,90-5,18

SZV < 0,0001 0,31 0,18-0,53



Pour résumer

36Tixier F ,et al. J Nucl Med 2011 ;52 :369-378.

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