Dit protocol is ontworpen om een machine learning-algoritme te trainen om een combinatie van beeldvormingsparameters te gebruiken die zijn afgeleid van magnetic resonance imaging (MRI) en positron emissietomografie/computertomografie (PET/CT) in een ratmodel van botmetastasen van borstkanker om vroege gemetastaseerde ziekte op te sporen en latere progressie naar macrometastasen te voorspellen.
Een abonnement op JoVE is vereist om deze inhoud te bekijken. Log in of start vandaag met uw gratis proefperiode.
Methodenartikel
Machine Learning-algoritmen voor vroegtijdige opsporing van botmetastasen in een experimenteel ratmodel
In dit artikel
Samenvatting
Samenvatting
Machine learning (ML)-algoritmen maken het mogelijk om verschillende functies in een model te integreren om classificatie- of regressietaken uit te voeren met een nauwkeurigheid die de bestanddelen overschrijdt. Dit protocol beschrijft de ontwikkeling van een ML-algoritme om de groei van borstkankerbotmacrometastasen in een ratmodel te voorspellen voordat afwijkingen waarneembaar zijn met standaard beeldvormingsmethoden. Een dergelijk algoritme kan de detectie vergemakkelijken van vroege gemetastaseerde ziekte (d.w.z. micrometastase) die regelmatig wordt gemist tijdens ensceneringsonderzoeken.
Het toegepaste metastasemodel is sitespecifiek, wat betekent dat de ratten uitsluitend uitzaaiingen ontwikkelen in hun rechterachterbeen. De tumor-take rate van het model is 60%-80%, waarbij macrometastasen zichtbaar worden in magnetic resonance imaging (MRI) en positron emissietomografie/computertomografie (PET/CT) in een subset van dieren 30 dagen na inductie, terwijl een tweede deel van de dieren geen tumorgroei vertoont.
Uitgaande van beeldonderzoeken die op een eerder tijdstip zijn verworven, beschrijft dit protocol de extractie van kenmerken die wijzen op weefselvasculaireisatie gedetecteerd door MRI, glucosemetabolisme door PET/CT, en de daaropvolgende bepaling van de meest relevante functies voor de voorspelling van macrometastatische ziekte. Deze functies worden vervolgens ingevoerd in een modelgemiddelde neurale netwerk (avNNet) om de dieren te classificeren in een van de twee groepen: een die uitzaaiingen zal ontwikkelen en de andere die geen tumoren zal ontwikkelen. Het protocol beschrijft ook de berekening van standaard diagnostische parameters, zoals algehele nauwkeurigheid, gevoeligheid, specificiteit, negatieve / positieve voorspellende waarden, waarschijnlijkheidsverhoudingen en de ontwikkeling van een ontvanger bedrijfskenmerk. Een voordeel van het voorgestelde protocol is de flexibiliteit, omdat het gemakkelijk kan worden aangepast om een overvloed aan verschillende ML-algoritmen te trainen met aanpasbare combinaties van een onbeperkt aantal functies. Bovendien kan het worden gebruikt om verschillende problemen in oncologie, infectie en ontsteking te analyseren.
Inleiding
Het doel van dit protocol is om verschillende functionele beeldvormingsparameters van MRI en PET/CT te integreren in een modelgemiddeld neuraal netwerk (avNNet) ML-algoritme. Dit algoritme voorspelt de groei van macrometastasen in een ratmodel van botmetastasen van borstkanker op een vroeg moment, wanneer macroscopische veranderingen in het bot nog niet zichtbaar zijn.
Voorafgaand aan de groei van macrometastasen treedt een beenmerginvasie van verspreide tumorcellen op, meestal aangeduid als micrometastatische ziekte1,2. Deze eerste invasie kan worden beschouwd als een vroege stap i....
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Protocol
Alle zorg- en experimentele procedures werden uitgevoerd in overeenstemming met de nationale en regionale wetgeving inzake dierenbescherming en alle dierprocedures werden goedgekeurd door de duitse staatsregering (referentienummer 55.2 DMS-2532-2-228).
1. Inductie van botmetastasen van borstkanker in het rechterachterbeen van naakte ratten
OPMERKING: Elders is een gedetailleerde beschrijving gepubliceerd van de inductie van botmetastasen bij naakte ratten6,8. De meest relevante stappen worden hieronder gepresenteerd.
- Cultuur MDA-MB-231 menselijk....
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Resultaten
De ratten herstelden snel van de operatie en injectie van de MDA-MB-231 borstkankercellen en werden vervolgens onderworpen aan MR- en PET/CT-beeldvorming op dag 10 en 30 PI(figuur 1). Een representatieve DCE-analyse van het rechter proximale tibia van een rat wordt gepresenteerd in figuur 2A. De DCE raw metingen werden opgeslagen door de knopExporterente selecteren en "DCEraw.txt" als bestandsnaam te kiezen.
Latere be.......
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Discussie
ML-algoritmen zijn krachtige tools die worden gebruikt om verschillende voorspellende functies in een gecombineerd model te integreren en een nauwkeurigheid te verkrijgen die groter is dan die van de afzonderlijke bestanddelen wanneer ze alleen worden gebruikt. Toch is het werkelijke resultaat afhankelijk van een aantal kritieke stappen. Ten eerste is het gebruikte ML-algoritme een cruciale factor, omdat verschillende ML-algoritmen verschillende resultaten opleveren. Het algoritme dat in dit protocol wordt gebruikt is ee.......
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Openbaarmakingen
De auteurs verklaren geen belangenconflict. De financiers hadden geen rol in het ontwerp van de studie; bij het verzamelen, analyseren of interpreteren van gegevens; in het schrijven van het manuscript, of in het besluit om de resultaten te publiceren.
Dankbetuigingen
Dit werk werd ondersteund door de German Research Foundation (DFG, Collaborative Research Centre CRC 1181, subproject Z02; Prioriteitsprogramma μBone, projecten BA 4027/10-1 en BO 3811), inclusief extra ondersteuning voor de scanapparaten (INST 410/77-1 FUGG en INST 410/93-1GG FU), en door het Emerging Fields Initiative (EFI) "Big Thera" van de Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nürnberg.
....Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Materialen
| Naam | Bedrijf | Catalogusnummer | Opmerkingen |
|---|---|---|---|
| Binocular Operating Microscope | Leica | NA | |
| ClinScan MR System | Bruker | NA | |
| DICOM Viewer | Horos | NA | www.horosproject.org |
| Excel: Spreadsheet | Microsoft | NA | |
| FCS | Sigma | F2442-500ML | |
| Gadovist | Bayer-Schering | NA | |
| Inveon PET/CT | Siemens | NA | |
| Inveon Research Workplace Software | Siemens Healthcare GmbH | NA | |
| IVIS Spectrum | PerkinElmer | NA | |
| MDA-MB-231 human breast cancer cells | American Type Culture Collection | N/A | |
| Open-source data visualization, machine learning and data mining toolkit. | Orange3, University of Ljubljana | NA | https://orange.biolab.si/ |
| RPMI-1640 | Invitrogen/ThermoFisher | 11875093 | |
| Trypsin | Sigma | 9002-07-7 | |
| Vevo 3100 | VisualSonics | NA |
Referenties
- D'Oronzo, S., Brown, J., Coleman, R. The role of biomarkers in the management of bone-homing malignancies. Journal of Bone Oncology. 9, 1-9 (2017).
- Ellmann, S., Beck, M., Kuwert, T., Uder, M., Bäuerle, T. Multimodal imaging of bone m....
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Herprints en machtigingen
