[논문 리뷰] Initial Condition Assessment for Reaction-Diffusion Glioma Growth Models: A Translational MRI-Histology (In)Validation Study

Corentin Martens, Laetitia Lebrun외 9명|arXiv (Cornell University)|2021. 10. 29.

RNA Research and Splicing참고 문헌 60인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 반응-확산 신경膠종 성장 모델의 초기 조건으로 T2 FLAIR 부종 외곽선과 MRI 유도 거리 지ap을 사용하는 것의 타당성을 평가한다. 사체 해부에서 3D 프린팅된 슬라이서와 딥 러닝 기반 세포 밀도 맵핑을 통해, 부종 외곽선이 종양 세포 밀도 등고선과 일관되지 않으며, 이러한 경계에서 일반적으로 가정되는 세포 밀도가 과대평가될 가능성이 있음을 보여주며, 현재 임상 모델링 관행에 도전한다.

ABSTRACT

Reaction-diffusion models have been proposed for decades to capture the growth of gliomas. Nevertheless, these models require an initial condition: the tumor cell density distribution over the whole brain at diagnosis time. Several works have proposed to relate this distribution to abnormalities visible on magnetic resonance imaging (MRI). In this work, we verify these hypotheses by stereotactic histological analysis of a non-operated brain with glioblastoma using a 3D-printed slicer. Cell density maps are computed from histological slides using a deep learning approach. The density maps are then registered to a postmortem MR image and related to an MR-derived geodesic distance map to the tumor core. The relation between the edema outlines visible on T2-FLAIR MRI and the distance to the core is also investigated. Our results suggest that (i) the previously proposed exponential decrease of the tumor cell density with the distance to the core is reasonable but (ii) the edema outlines would not correspond to a cell density iso-contour and (iii) the suggested tumor cell density at these outlines is likely overestimated. These findings highlight the limitations of conventional MRI to derive glioma cell density maps and the need for other initialization methods for reaction-diffusion models to be used in clinical practice.

연구 동기 및 목표

• 반응-확산 신경膠종 모델에서 종양 세포 밀도의 대체로 사용되는 T2 FLAIR 부종 외곽선과 종양 핵심으로부터의 지오데식 거리의 타당성을 평가하기 위해.
• 종양 핵심으로부터의 거리 증가와 함께 종양 세포 밀도가 지수적으로 감소한다는 일반적인 가정이 해부학적 데이터에 의해 지지되는지 조사하기 위해.
• 임상 모델링을 위한 초기 종양 세포 밀도 분포 추정을 위해 MRI로 관찰 가능한 이상소견을 사용하는 정확도를 평가하기 위해.
• 3D 프린팅된 조직 절단, 딥 러닝 기반 세포 밀도 맵핑, 영상 정렬을 통합한 이식 가능 워크플로우를 개발하고 검증하기 위해.
• 간접적인 영상 소견에 기반한 한계를 감안할 때, 일반적인 MRI 시퀀스가 신경膠종 성장 모델의 초기 조건을 신뢰성 있게 안내할 수 있는지 여부를 규명하기 위해.

제안 방법

• 비수술적 신경膠종종양 뇌를 고정밀도 전체 기관 해부 분석을 가능하게 하는 맞춤형 3D 프린팅 슬라이서를 사용하여 절단하였다.
• 헤마토시린-에오신(H&E) 염색 슬라이드는 딥 러닝 기반 접근법을 통해 3차원 세포 밀도 맵을 생성하였다.
• 체외에서 확보한 해부학적 세포 밀도 맵을 변형 가능한 영상 정렬을 사용하여 사체 MRI 스캔에 정렬하였다.
• 사체 MRI에서 종양 핵심으로부터의 지오데식 거리 지도를 계산하여 종양 중심으로부터의 거리를 정량화하였다.
• 종양 세포 밀도와 종양 핵심으로부터의 거리 간의 관계를 분석하고, T2 FLAIR 부종 외곽선과 세포 밀도 등고선 간의 대응 관계를 평가하였다.
• 연구는 T2 FLAIR 부종의 최대 영역에서 관측된 세포 밀도를 모델링에서 일반적으로 사용되는 값과 비교하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 T2 FLAIR 부종 외곽선이 뇌 조직 내 특정한 종양 세포 밀도 등고선과 일치하는가?
• RQ2 비수술적 신경膠종에서 종양 핵심으로부터 거리가 증가함에 따라 종양 세포 밀도가 지수적으로 감소한다는 것은 해부학적 데이터에 의해 지지되는가?
• RQ3 T2 FLAIR 부종 경계에서 일반적으로 채택된 종양 세포 밀도 값은 정확한가, 아니면 과대평가되어 있는가?
• RQ4 MRI로 관찰 가능한 이상소견(부종, 대조 강화)이 실제로 종양 세포 침습 패턴을 어느 정도 반영하는가?
• RQ5 3D 프린팅 슬라이서와 딥 러닝 기반 히스토로지 분석 워크플로우를 통해 고해상도 세포 밀도 맵핑을 신뢰성 있게 수행할 수 있는가?

주요 결과

• 종양 핵심으로부터의 거리 증가와 함께 세포 밀도가 지수적으로 감소한다는 가정은 데이터에 의해 반박되지 않으며, 여전히 합리적인 가정으로 남아 있다.
• T2 FLAIR 부종 외곽선은 일반적으로 종양 세포 밀도 등고선과 일치하지 않으며, 이는 부종 외곽선이 세포 밀도 수준의 신뢰할 수 있는 대체자리가 되지 못한다는 것을 시사한다.
• T2 FLAIR 부종의 최대 영역에서의 종양 세포 밀도는 근본적으로 무시할 수 없을 정도로 낮아, 초기화에 일반적으로 사용되는 값이 과대평가되어 있을 가능성이 높다.
• 지역적 조직 경계와 뇌의 경계는 종양 세포 이동을 제한하여, 부종 형성과 실제 세포 밀도 분포 간의 분리 현상을 초래한다.
• 부종과 세포 침습 간의 간접적 관계로 인해, 일반적인 MRI 시퀀스를 사용해 반응-확산 모델의 초기 조건을 유도하는 것은 제한된다.
• 3D 프린팅 절단, 딥 러닝 기반 세포 수세기, 히스토로지-MRI 정렬을 통합한 제안된 워크플로우를 통해 고해상도의 이식 가능 검증이 가능한 신경膠종 모델 초기 조건을 확보할 수 있다.