De graad van blaaskanker wordt hoofdzakelijk geëvalueerd met een cystoscopie en een pathologisch-anatomisch onderzoek, maar er zijn andere methoden nodig om de graad preoperatief beter te preciseren. Dat kan het diagnostische en therapeutische parcours significant inkorten.
Met een CT-scan met of zonder contrast kan een blaastumor worden opgespoord. Een CT-scan zonder contrast is minder duur, vergt geen injectie en reacties door allergie op de contraststof zijn dan natuurlijk uitgesloten. De beeldkwaliteit is echter niet altijd even goed. Soms is het moeilijk letsels te onderscheiden van normaal weefsel en zullen sommige letsels bijgevolg worden gemist.
De tekortkomingen van een CT-scan kunnen worden opvangen met een MRI. Het is ook bewezen dat de pathologische graad van een blaaskanker preoperatief kan worden bepaald met multiparametrische radiomics (1) gebaseerd op MRI. Een CT-scan is echter vlotter toegankelijk dan een MRI, vooral in landen van de derde wereld. Vorsers hebben daarom een model van radiomics ontwikkeld uitgaande van de beelden van een gewone CT-scan in combinatie met meerdere klinische kenmerken met het oog op een goede preoperatieve inschatting van de graad van blaaskanker.
Ze hebben daarvoor retrospectief de klinische gegevens en de gegevens van een CT-scan en het pathologisch-anatomisch onderzoek doorgenomen van 105 patiënten met een blaaskanker (44 patiënten met een laaggradige en 61 met een hooggradige blaaskanker). De patiënten werden willekeurig in een 7-3-verhouding ingedeeld in een trainingscohorte (n = 73) en een valideringscohorte (n = 32).
Met gevorderde analysetechnieken hebben ze informatie gehaald uit de beelden van een CT-scan zonder contrast. Met het LASSO-algoritme (least absolute shrinkage and selection operator) hebben ze 15 representatieve kenmerken geselecteerd en op grond van die kenmerken hebben ze enkele ‘deep learning’-modellen ontwikkeld.
De auteurs denken dat het interessantste model een nomogram is dat de radiomicssignatuur combineert met geselecteerde klinische variabelen. Daarmee kan de graad van de blaaskanker preoperatief goed worden ingeschat. De oppervlakte onder de curve van dat model was 0,9191 in de trainingscohorte en 0,854 in de valideringscohorte.
(1) Radiomics is een nieuwe niet-invasieve radiologische methode, die gegevens extraheert en toepast in een systeem dat helpt bij het nemen van een beslissing. Meerdere studies hebben aangetoond dat radiomics bij het voorspellen van de graad van blaaskanker een alternatief zou kunnen zijn voor kwalitatieve analyse van een MRI of CT-scan en er informatie uit kan halen die het menselijk oog niet kan onderscheiden.
