Preoperative Prediction of Vascular Invasion in Breast Cancer Based on Habitat-Based Radiomics Integrating Intratumoral and Multidimensional Peritumoral Features: A Multicenter DCE-MRI Study
यह बहुकेंद्रित अध्ययन प्रदर्शित करता है कि इंट्राट्यूमरल और बहुआयामी पेरिट्यूमरल क्षेत्रों से प्राप्त DCE-MRI-आधारित हैबिटेट रेडियोमिक्स को नैदानिक कारकों के साथ संयोजित करने वाला एक मल्टीमॉडल फ्यूजन मॉडल स्तन कैंसर में प्रीऑपरेटिव लिम्फैटिक वेसल इनवेजन की प्रभावी रूप से भविष्यवाणी करता है, जो व्यक्तिगत जोखिम स्तरीकरण के लिए एक मान्य गैर-आक्रामक उपकरण प्रदान करता है।
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स्तन कैंसर कोई एक समान, एकरूप बीमारी नहीं है; यह उन ट्यूमर का एक संग्रह है जो बहुत अलग-अलग तरीकों से व्यवहार करते हैं। कुछ धीरे बढ़ते हैं और एक ही जगह रहते हैं, जबकि अन्य आक्रामक होते हैं, जो शरीर की परिवहन प्रणालियों में कोशिकाओं के छोटे समूहों को भेजकर शरीर के अन्य हिस्सों में नई कॉलोनियां बनाना शुरू कर देते हैं। इस खतरनाक व्यवहार का सबसे महत्वपूर्ण संकेतों में से एक लसीका वाहिका आक्रमण (लिम्फैटिक वेसल इनवेजन) है। यह तब होता है जब कैंसर कोशिकाएं मुख्य ट्यूमर से मुक्त होकर उन सूक्ष्म वाहिकाओं में प्रवेश कर जाती हैं जो शरीर में तरल पदार्थ ले जाती हैं, जिससे बीमारी के फैलने के लिए एक राजमार्ग बन जाता है। सर्जरी से पहले यह जानना कि क्या ये कोशिकाएं वाहिकाओं में प्रवेश कर चुकी हैं, डॉक्टरों के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। यह उन्हें यह तय करने में मदद करता है कि कितना ऊतक (टिश्यू) निकालना है और क्या रोगी को बाद में अधिक मजबूत उपचार की आवश्यकता है। दशकों तक, यह जानने का एकमात्र तरीका यह था कि ट्यूमर को निकाल लिया जाए और सूक्ष्मदर्शी (माइक्रोस्कोप) के नीचे उसकी जांच की जाए। यह देरी रोगियों और डॉक्टरों को उपचार की सबसे महत्वपूर्ण योजना बनाने के दौरान अनिश्चितता की स्थिति में छोड़ देती है।
शोधकर्ताओं ने लंबे समय से यह उम्मीद की है कि उन्नत इमेजिंग, मरीज के शरीर पर चाकू चलने से पहले ही, इस छिपे हुए खतरे की स्पष्ट तस्वीर प्रदान कर सके। मैग्नेटिक रेजोनेंस इमेजिंग, या एमआरआई (MRI), स्तन ऊतकों को देखने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, जो विवरण दिखाता है जो अन्य स्कैन में छूट जाते हैं। हालांकि, इन छवियों को देखने के मानक तरीके अक्सर ट्यूमर को एक एकल, ठोस वस्तु के रूप में देखते हैं। यह दृष्टिकोण कैंसर के जटिल आंतरिक परिदृश्य की अनदेखी करता है, जहाँ विभिन्न क्षेत्रों में रक्त प्रवाह, कोशिका घनत्व और रासायनिक वातावरण भिन्न हो सकता है। इसे हल करने के लिए, वैज्ञानिकों की एक टीम ने एक नए प्रकार का मानचित्र बनाने का लक्ष्य रखा। वे देखना चाहते थे कि क्या वे एमआरआई स्कैन के भीतर सूक्ष्म बनावट और पैटर्न का उपयोग करके यह भविष्यवाणी कर सकते हैं कि क्या कैंसर कोशिकाएं पहले से ही लसीका प्रणाली (लिम्फैटिक सिस्टम) की यात्रा शुरू कर चुकी हैं, और रोगी के स्वास्थ्य के बारे में सरल तथ्यों को विजुअल डेटा के साथ जोड़कर उपचार के लिए एक विश्वसनीय मार्गदर्शक बना सकें।
चीन के दो प्रमुख अस्पतालों में किए गए इस अध्ययन में स्तन कैंसर वाली 742 महिलाओं के डेटा को शामिल किया गया। शोधकर्ताओं ने एक विशिष्ट प्रकार के एमआरआई स्कैन पर ध्यान केंद्रित किया जिसे डायनेमिक कॉन्ट्रास्ट-एन्हांस्ड एमआरआई कहा जाता है, जो यह ट्रैक करता है कि एक डाई ऊतकों के माध्यम से समय के साथ कैसे चलती है, जिससे रक्त प्रवाह की गति और पैटर्न का पता चलता है। उन्होंने सबसे पहले स्कैन पर प्रत्येक ट्यूमर के चारों ओर एक सावधानीपूर्वक रूपरेखा बनाई। फिर, उन्होंने सामान्य से अधिक विस्तृत कार्य किया: उन्होंने न केवल ट्यूमर को देखा, बल्कि उसके ठीक आसपास के ऊतकों को भी देखा। उन्होंने अपने दृश्य का विस्तार चरणों में किया, ट्यूमर के किनारे से एक मिलीमीटर, तीन मिलीमीटर, पांच मिलीमीटर, सात मिलीमीटर और अंत में दस मिलीमीटर दूर के ऊतकों की जांच की। यह यह देखने के लिए किया गया था कि क्या कैंसर के आसपास का "पड़ोस" उसकी आक्रामकता के बारे में सुराग रखता है।
ट्यूमर के भीतर की संरचना को समझने के लिए, शोधकर्ताओं ने पारिस्थितिकी (इकोलॉजी) से प्रेरित एक विधि का उपयोग किया, जिसमें उन्होंने ट्यूमर को अलग-अलग आवासों वाले एक परिदृश्य की तरह माना। इसे एक बड़े धब्बे के रूप में देखने के बजाय, उन्होंने कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग किया ताकि कोशिकाओं के व्यवहार के आधार पर ट्यूमर को छोटे, विशिष्ट क्षेत्रों में विभाजित किया जा सके। कुछ क्षेत्र कोशिकाओं से घने हो सकते हैं, जबकि अन्य रक्त वाहिकाओं से समृद्ध हो सकते हैं। इन विशिष्ट "आवासों" का विश्लेषण करके, वे ट्यूमर के सबसे खतरनाक हिस्सों के अद्वितीय संकेतों को खोजने की उम्मीद कर रहे थे। उन्होंने इस सभी विजुअल जानकारी—दोनों आंतरिक आवासों और आसपास के ऊतक परतों को—कंप्यूटर लर्निंग प्रोग्रामों के एक समूह में डाला। ये प्रोग्राम ऐसे पैटर्न खोजने के लिए डिज़ाइन किए गए थे जिन्हें मानवीय आँखें मिस कर सकती हैं, और उन्होंने यह देखने के लिए नौ अलग-अलग प्रकार के गणितीय मॉडलों का परीक्षण किया कि कौन सा मॉडल लसीका आक्रमण की उपस्थिति की सबसे अच्छी भविष्यवाणी कर सकता है।
परिणामों ने दिखाया कि केवल ट्यूमर को अलग से देखना पर्याप्त नहीं था। वे मॉडल जो केवल ट्यूमर को देखते थे या आसपास के ऊतकों के बहुत संकीर्ण छल्लों को देखते थे, सटीक होने में संघर्ष करते थे। हालांकि, जब शोधकर्ताओं ने ट्यूमर के चारों ओर सात-मिलीमीटर के क्षेत्र से प्राप्त डेटा को आंतरिक आवास मानचित्रों के साथ जोड़ा, तो तस्वीर बहुत स्पष्ट हो गई। इसके बाद उन्होंने दो सरल जानकारियां जोड़ीं जो डॉक्टर पहले से जानते हैं: क्या रोगी रजोनिवृत्ति (मेनोपॉज) से गुजर चुका है और क्या पास के सेंटिनल लिम्फ नोड्स (वे पहले नोड्स जो कैंसर को पकड़ते हैं) में परेशानी के संकेत दिख रहे हैं। इस संयोजन ने एक शक्तिशाली नया उपकरण तैयार किया। जब एक पूरी तरह से अलग अस्पताल के रोगियों के समूह पर इसका परीक्षण किया गया, तो इस संयुक्त मॉडल ने मौजूद मामलों में लगभग 71 प्रतिशत मामलों में लसीका आक्रमण के जोखिम की सही पहचान की, जबकि अनुपस्थित मामलों में लगभग 75 प्रतिशत मामलों में इसे सही ढंग से खारिज भी किया।
अध्ययन में पाया गया कि सबसे प्रभावी दृष्टिकोण केवल एक प्रकार के डेटा पर निर्भर करना नहीं था। एक मॉडल जो केवल रोगी के नैदानिक इतिहास का उपयोग करता था, वह ठीक-ठाक था, लेकिन विस्तृत इमेजिंग डेटा जोड़ने से खतरनाक मामलों को पकड़ने की क्षमता में काफी सुधार हुआ। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि ट्यूमर के चारों ओर सात-मिलीमीटर का घेरा सबसे उपयोगी जानकारी कैप्चर करता है, क्योंकि इसमें वह सक्रिय किनारा शामिल है जहाँ ट्यूमर शरीर के साथ संपर्क करता है, बिना बहुत दूर के ऊतकों के शोर में खोए। हालांकि कंप्यूटर मॉडल पूर्ण नहीं थे, लेकिन वे एक ऐसा स्तर की अंतर्दृष्टि प्रदान करते थे जो सर्जरी से पहले उपलब्ध नहीं थी। अध्ययन बताता है कि ट्यूमर को एक स्थिर वस्तु के बजाय एक जटिल, परिवर्तनशील वातावरण के रूप में देखकर, डॉक्टर इससे उत्पन्न खतरे का बेहतर अंदाजा लगा सकते हैं।
यह कार्य यह दावा नहीं करता है कि इसने समस्या को पूरी तरह से हल कर दिया है। शोधकर्ता सावधान रहे और उन्होंने स्पष्ट किया कि उनका मॉडल डॉक्टरों की सहायता के लिए एक उपकरण है, न कि अंतिम पैथोलॉजिकल परीक्षण का विकल्प। यह अध्ययन 'रिट्रोस्पेक्टिव' (पूर्वव्यापी) था, जिसका अर्थ है कि इसने पहले से एकत्र किए गए डेटा को देखा, और अंतिम परीक्षण समूह में रोगियों की संख्या अपेक्षाकृत कम थी। साथ ही, दोनों अस्पतालों में उपयोग किए जाने वाले एमआरआई मशीनों में अंतर भी है, जो छवियों के स्वरूप को प्रभावित कर सकता है। इन सीमाओं के बावजूद, निष्कर्ष महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे प्रदर्शित करते हैं कि एक गैर-आक्रामक स्कैन ट्यूमर के छिपे हुए व्यवहार को प्रकट कर सकता है। ट्यूमर के सूक्ष्म वातावरण की दृश्य जटिलता को सरल नैदानिक तथ्यों के साथ एकीकृत करके, यह दृष्टिकोण कैंसर के जोखिम को वर्गीकृत करने का एक आशाजनक तरीका प्रदान करता है, जिससे संभावित रूप से मरीज के ऑपरेटिंग रूम में जाने से पहले ही अधिक सटीक और व्यक्तिगत उपचार योजनाएं बनाई जा सकती हैं।
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