Value of the Tumor-Stroma Ratio and Structural Heterogeneity Measured by a Novel Semiautomatic Image Analysis Technique for Predicting Survival in Patients With Colon Cancer

Author:

Inoue Hiroyuki1,Kudou Michihiro12,Shiozaki Atsushi1,Kosuga Toshiyuki1,Shimizu Hiroki1,Kiuchi Jun1,Arita Tomohiro1,Konishi Hirotaka1,Komatsu Shuhei1,Kuriu Yoshiaki1,Morinaga Yukiko3,Konishi Eiichi3,Otsuji Eigo1

Affiliation:

1. Division of Digestive Surgery, Department of Surgery, Kyoto Prefectural University of Medicine, Kyoto, Japan

2. Department of Digestive Surgery, Kyoto Okamoto Memorial Hospital, Kyoto, Japan

3. Department of Surgical Pathology, Kyoto Prefectural University of Medicine, Kyoto, Japan

Abstract

BACKGROUND: The tumor-stroma ratio and intratumor stromal heterogeneity have been identified as prognostic factors for several carcinomas. Recent advancements in image analysis technologies and their application to medicine have enabled detailed analysis of clinical data beyond human cognition. OBJECTIVE: This study aimed to investigate the tumor-stroma ratio and intratumor stromal heterogeneity measured using a novel objective and semiautomatic method with image analysis. DESIGN: A retrospective cohort design. SETTINGS: Single institution. PATIENTS: This study included patients who underwent curative colectomy for colon cancer. MAIN OUTCOME MEASURES: The survival analyses between tumor-stroma ratio or intratumor stromal heterogeneity high and low groups after colectomy were assessed in multivariate analyses. RESULTS: Two hundred patients were divided into 2 groups based on the median tumor-stroma ratio and intratumor stromal heterogeneity values. The 5-year overall survival and relapse-free survival rates after colectomy significantly differed between the high and low tumor-stroma ratio or intratumor stromal heterogeneity groups. Multivariate analysis identified low tumor-stroma ratio (HR: 1.90, p = 0.03) and high intratumor stromal heterogeneity (HR: 2.44, p = 0.002) as independent poor prognostic factors for relapse-free survival. The tumor-stroma ratio and intratumor stromal heterogeneity correlated with the duration from curative surgery to recurrence. Furthermore, postoperative recurrence within 2 years was predicted with higher accuracy by using the tumor-stroma ratio or intratumor stromal heterogeneity than by using the pathological stage. In a validation cohort, interobserver agreement was assessed by 2 observers, and Cohen’s κ coefficient for the tumor-stroma ratio (κ value: 0.70) and intratumor stromal heterogeneity (κ value: 0.60) revealed a substantial interobserver agreement. LIMITATIONS: This study was limited by its retrospective, single-institution design. CONCLUSIONS: Tumor-stroma ratio and intratumor stromal heterogeneity calculated using image analysis software have potential as imaging biomarkers for predicting the survival of patients with colon cancer after colectomy. See Video Abstract at http://links.lww.com/DCR/C114. VALOR DE LA PROPORCIÓN DE ESTROMA TUMORAL Y LA HETEROGENEIDAD ESTRUCTURAL MEDIDOS POR UNA NUEVA TÉCNICA DE ANÁLISIS DE IMÁGENES SEMIAUTOMÁTICA PARA PREDECIR LA SUPERVIVENCIA EN PACIENTES CON CÁNCER DE COLON ANTECEDENTES: La proporción de estroma tumoral y la heterogeneidad del estroma intratumoral han sido identificados como factores pronósticos para varios tipos de carcinomas. Los avances recientes en cuanto a las tecnologías de análisis de imágenes y sus aplicaciones en la medicina, han permitido un análisis detallado de los datos clínicos más allá del conocimiento humano. OBJETIVO: Investigar la relación del estroma tumoral y la heterogeneidad del estroma intratumoral calculados mediante un nuevo método objetivo y semiautomático para el análisis de imágenes. DISEÑO: Diseño de cohorte retrospectivo. AJUSTES: Institución única. PACIENTES: Pacientes sometidos a colectomía curativa por cáncer de colon. PRINCIPALES MEDIDAS DE RESULTADO: Los análisis de supervivencia entre la relación del estroma tumoral o la heterogeneidad del estroma intratumoral entre los grupos con valores altos y bajos tras la colectomía, fueron evaluados en análisis multivariados. RESULTADOS: Fueron divididos 200 pacientes en dos grupos basados en la mediana de la proporción con respecto a los valores del estroma tumoral y la heterogeneidad del estroma intratumoral. Las tasas de supervivencia general a los 5 años y de supervivencia libre de recaídas después de la colectomía, difirieron significativamente entre los grupos con índice de estroma tumoral o heterogeneidad del estroma intratumoral altos y bajos. El análisis multivariante identificó una proporción de estroma tumoral baja (cociente de riesgos instantáneos: 1.90, p = 0.03) y una heterogeneidad estromal intratumoral alta (cociente de riesgos instantáneos: 2.44, p = 0.002) como factores independientes de mal pronóstico para la supervivencia libre de recaídas. La proporción de estroma tumoral y la heterogeneidad del estroma intratumoral se correlacionaron con la duración de la recurrencia desde la cirugía. Además, la recurrencia posoperatoria dentro de los 2 años se predijo con mayor precisión mediante el uso del índice de estroma tumoral o la heterogeneidad del estroma intratumoral que mediante el uso del estadio patológico. En una cohorte de validación, la concordancia interobservador fue evaluada por dos observadores, y el coeficiente Kappa de Cohen para la proporción de estroma tumoral y la heterogeneidad estromal intratumoral reveló una concordancia interobservador sustancial (valor Kappa: 0.70, 0.60, respectivamente). LIMITACIONES: Este estudio estuvo limitado por su diseño retrospectivo de una sola institución. CONCLUSIONES: La proporción del estroma tumoral y la heterogeneidad del estroma intratumoral calculadas mediante software de análisis de imágenes tienen potencial como biomarcadores de imagen para predecir la supervivencia de los pacientes con cáncer de colon tras la colectomía. Consulte Video Resumen en http://links.lww.com/DCR/C114. (Traducción—Dr. Osvaldo Gauto)

Publisher

Ovid Technologies (Wolters Kluwer Health)

Subject

Gastroenterology,General Medicine

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