Personalized Treatment in High-Risk Mammary Cancer - the role of medical imaging
- Prosjektnummer
- 90065000
- Ansvarlig person
- Tone Frost Bathen
- Institusjon
- NTNU, MH-fakultetet, Institutt for sirkulasjon og bildediagnostikk
- Prosjektkategori
- Flerårig prosjekt
- Helsekategori
- Cancer
- Forskningsaktivitet
- 4. Detection and Diagnosis, 6. Treatment Evaluation
The extended imaging data acquired from breast cancer patients in the petremac study has led to the development of an analysis strategy that has the potential to positively impact (ie reduce) the workload of radiologists and streamline quantitative analysis of functional imaging associated with assessment of treatment response and planning. While the methodology is not yet mature and will be part of ongoing development, the results from this study are suitable for implementation and validation at a local level with minimal disruption, and at a national level with sufficient coordination. Specific short term implications are a reduced radiologist workload, in turn freeing resources for increased capacity or more detailed examination. In the longer term, the use of diffusion-weighted imaging may find a place in an updated standard-of-care for assessment of breast cancer detection, analysis, and monitoring.
MR utføres nå regelmessig før oppstart av neoadjuvant kjemoterapi, underveis i behandlingen, og før operasjon hos pasienter med lokalavansert brystkreft. Respons defineres ut i fra RECIST-kriterier, basert på tumorvolum fra dynamisk kontrastforsterkete MR bilder. Ved bruk av nye målrettede medikamenter er ikke alltid RECIST-kriteriene pålitelig med hensyn på raportering av respons. F.eks. svulsten kan ha lik størrelse som før oppstart av behandling, men de biologiske egenskapene kan være endret, f.eks. kan svulsten ha blitt mindre aggressiv. Det er derfor nødvendig med forskning som kan bidra til å finne nye, ikke-invasive mål for behandlingsrespons. PET og MR er svært egnete medisinske avbildningsmetoder for dette, og petremac-studien er godt designet for å adressere denne utfordringen.
The current project is the first project utilizing PET imaging in response measurements of neoadjuvant chemotherapy of breast cancer patients at St. Olavs Hospital. PET in this setting is not a standard examination yet, and the project has provided imaging protocols and experience for this patient group at the PET Center. Non-invasive biomarkers for efficient respsonse measurement of neoadjuvant chmeotherapy in breast cancer patients are still lacking. The current project aims to solve this, and this may have an important effect for future breast cancer patients and the health system as a whole. Results may also be translated to other cancer types.
Studien vil på relativt kort sikt bidra til bedre behandlingsstratifisering av pasienter med lokalavansert brystkreft. I tillegg vil studien etablere effektive avbildningsmetoder for tidlig vurdering av behandlingsrespons. Dette betyr at pasienter som ikke responderer tilstrekkelig på gitt behandling tidligere kan skiftes til annen type behandling. Avbildningsmetodene er dessuten overførebare til andre kreftformer, både i diagnostisk setting og oppfølging av behandling (Evaluering av respons).
Effects of echo time on IVIM quantifications of locally advanced breast cancer in clinical diffusion-weighted MRI at 3 T.
NMR Biomed 2021 Dec 30. Epub 2021 des 30
PMID: 34967468
Understanding diffusion-weighted MRI analysis: Repeatability and performance of diffusion models in a benign breast lesion cohort.
NMR Biomed 2021 07;34(7):e4508. Epub 2021 mar 18
PMID: 33738878
Discrimination of Breast Cancer from Healthy Breast Tissue Using a Three-component Diffusion-weighted MRI Model.
Clin Cancer Res 2021 02 15;27(4):1094-1104. Epub 2020 nov 4
PMID: 33148675
Semi-automatic segmentation from intrinsically-registered 18F-FDG-PET/MRI for treatment response assessment in a breast cancer cohort: comparison to manual DCE-MRI.
MAGMA 2020 Apr;33(2):317-328. Epub 2019 sep 27
PMID: 31562584
Characterization of the diffusion signal of breast tissues using multi-exponential models
Epub 2021 Dec 14. PMID: 34904726
On the repeatability of simplified perfusion-sensitive metrics from diffusion-weighted imaging in a benign breast cancer cohort: RED and segmented IVIM
ISMRM MR Cancer Workshop, Dublin, 2018
Repeatability of Diffusion-Weighted Imaging Model Parameters within a Benign Breast Cancer Cohort Influences Optimal Model Choice
Proc. ISMRM, Paris, 2018 (4321)
Automated DWI tumour definition from Gaussian mixture modelling of intrinsically-registered PET-MR data in breast cancer: Proof of Principle
ISMRM Nordic Chapter, Trondheim, 2018
Automated tumour definition in diffusion imaging from Gaussian mixture modelling of intrinsically-registered PET data in breast cancer: pilot study
Proc. ISMRM, Paris, 2018 (3677)
Physiological noise at low diffusion weighting reduces repeatability of apparent diffusion coefficient independent of underlying diffusion curve characteristics
Proc. ISMRM 2018 (5353)
IVIM in the Body: A General Overview
Intravoxel Incoherent Motion (IVIM) MRI: Principles and Applications; Pan Stanford 2018
- Guro Giskeødegård Prosjektdeltaker
- Maren Marie Sjaa Andreassen Prosjektdeltaker
- Roja Hedayati Prosjektdeltaker
- Torill Anita Eidhammer Sjøbakk Prosjektdeltaker
- Steinar Lundgren Prosjektdeltaker
- Neil Jerome Postdoktorstipendiat
- Tone Frost Bathen Prosjektleder
- Per Eystein Lønning Prosjektdeltaker
- Hans Petter Eikesdal Prosjektdeltaker
- Agnes Østlie Prosjektdeltaker
eRapport er utarbeidet av Sølvi Lerfald og Reidar Thorstensen, Regionalt kompetansesenter for klinisk forskning, Helse Vest RHF, og videreutvikles av de fire RHF-ene i fellesskap, med støtte fra Helse Vest IKT
Alle henvendelser rettes til Helse Midt-Norge RHF - Samarbeidsorganet og FFU