Vorhersage der Langzeitüberlebenszeit und des Therapieansprechens bei Brustkrebspatienten, die eine neoadjuvante Chemotherapie durch MR-metabolisches Profiling erhalten.

ZWECK: Diese Studie hatte zum Ziel zu bewerten, ob MR-metabolisches Profiling zur Vorhersage der Langzeitüberlebenszeit und zur Überwachung des Therapieansprechens bei lokal fortgeschrittenen Brustkrebspatienten während der neoadjuvanten Chemotherapie (NAC) verwendet werden kann. METHODEN: Hochauflösende Magic-Angle-Spinning (HR MAS) MR-Spektren von Vor- und Nachbehandlungsbiopsien von 33 Patienten wurden erfasst. Die Gewebekonzentrationen von cholinhaltigen Metaboliten (tCho), Glycin und Taurin wurden unter Verwendung des elektronischen Referenzsystems zur Bestimmung der in vivo Konzentration (ERETIC) des Signals bewertet, und Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurven wurden verwendet, um ihr Potenzial zur Vorhersage des Überlebens und des Therapieansprechens der Patienten zu definieren. Die durch HR MAS-Spektroskopie erhaltenen Metabolitprofile wurden durch genetische Algorithmus-partielle kleinste Quadrate Diskriminanzanalyse (GA PLS-DA) mit Langzeitüberleben und Therapieansprechens in Beziehung gesetzt. ERGEBNISSE: Unterschiedliche MR-metabolische Profile vor der Behandlung, die durch höhere tCho-Spiegel und niedrigere Laktatspiegel gekennzeichnet waren, wurden bei Patienten mit Langzeitüberleben (≥5 Jahre, Überlebende) im Vergleich zu Patienten, die an Krebsrezidiv starben (<5 Jahre, Nicht-Überlebende), beobachtet. Ein signifikanter Rückgang von Glycerophosphocholin (GPC) nach der Behandlung war mit Langzeitüberleben (p = 0,046) und partieller Ansprechrate (p = 0,014) auf NAC assoziiert. Langzeitüberleben wurde am besten durch GPC unter Verwendung von ROC-Analysen vorhergesagt (Sens. 66,7 %, Spez. 62,5 %), während Taurin den besten prädiktiven Wert für das Therapieansprechen hatte (Sens. 72,7 %, Spez. 63,2 %). GA PLS-DA multivariate Klassifikationsmodelle haben erfolgreich zwischen Überlebenden und Nicht-Überlebenden differenziert, was zu 82,7 % bzw. 90,2 % Kreuzvalidierung (CV) Klassifikationsgenauigkeit, vor und nach der Behandlung, führte. Die Klassifizierung des Therapieansprechens unter Verwendung von GA PLS-DA war für diese Patientengruppe nicht erfolgreich. SCHLUSSFOLGERUNGEN: Unsere Ergebnisse zeigen, dass HR MAS MR-metabolische Profile, die aus wichtigen metabolischen Merkmalen von Brustkrebs-Tumoren bestehen, potenziell die Klassifizierung und Vorhersage des Langzeitüberlebens bei lokal fortgeschrittenen Brustkrebspatienten unterstützen könnten, zusätzlich zu ihrer Verwendung als ergänzendes Mittel zur Bewertung des Therapieansprechens auf NAC.