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Objectives: To analyze the performance of radiological assessment categories and quantitative computational analysis of apparent diffusion coefficient (ADC) maps using variant machine learning algorithms to differentiate clinically significant versus insignificant prostate cancer (PCa). Methods: Retrospectively, 73 patients were included in the study. The patients (mean age, 66.3 ± 7.6 years) were examined with multiparametric MRI (mpMRI) prior to radical prostatectomy (n = 33) or targeted biopsy (n = 40). The index lesion was annotated in MRI ADC and the equivalent histologic slides according to the highest Gleason Grade Group (GrG). Volumes of interest (VOIs) were determined for each lesion and normal-appearing peripheral zone. VOIs were processed by radiomic analysis. For the classification of lesions according to their clinical significance (GrG ≥ 3), principal component (PC) analysis, univariate analysis (UA) with consecutive support vector machines, neural networks, and random forest analysis were performed. Results: PC analysis discriminated between benign and malignant prostate tissue. PC evaluation yielded no stratification of PCa lesions according to their clinical significance, but UA revealed differences in clinical assessment categories and radiomic features. We trained three classification models with fifteen feature subsets. We identified a subset of shape features which improved the diagnostic accuracy of the clinical assessment categories (maximum increase in diagnostic accuracy ΔAUC = + 0.05, p < 0.001) while also identifying combinations of features and models which reduced overall accuracy. Conclusions: The impact of radiomic features to differentiate PCa lesions according to their clinical significance remains controversial. It depends on feature selection and the employed machine learning algorithms. It can result in improvement or reduction of diagnostic performance.
hintergrund: Männer in Deutschland sterben früher als Frauen und nehmen weniger häufig Krebsvorsorgeuntersuchungen wahr.
Fragestellung: Ziel war die prospektive Evaluation einer „Movember-Gesundheitsinitiative“ am Universitätsklinikum Frankfurt (UKF) im November 2019.
Methoden: Im Rahmen der „Movember-Gesundheitsinitiative“ wurde allen männlichen Mitarbeitern des UKF ab dem 45. Lebensjahr und bei erstgradiger familiärer Vorbelastung eines Prostatakarzinoms ab dem 40. Lebensjahr im November 2019 gemäß S3-Leitlinien der Deutschen Gesellschaft für Urologie (DGU) eine Prostatakarzinom-Vorsorgeuntersuchung angeboten.
Ergebnisse: Insgesamt nahmen 14,4 % der Mitarbeiter teil. Eine familiäre Vorbelastung gaben insgesamt 14,0 % Teilnehmer an. Das mediane Alter betrug 54 Jahre. Der mediane PSA(prostataspezifisches Antigen)-Wert lag bei 0,9 ng/ml, der mediane PSA-Quotient bei 30 %. Bei 5 % (n = 6) zeigte sich ein suspekter Tastbefund in der DRU (digital-rektale Untersuchung). Nach Altersstratifizierung (≤ 50 vs. > 50 Lebensjahre) zeigten sich signifikante Unterschiede im medianen PSA-Wert (0,7 ng/ml vs. 1,0 ng/ml, p < 0,01) und der bereits zuvor durchgeführten urologischen Vorsorge (12,1 vs. 42,0 %, p < 0,01). Vier Teilnehmer (3,3 %) zeigten erhöhte Gesamt-PSA-Werte. Bei 32,2 % der Teilnehmer zeigte sich mindestens ein kontrollbedürftiger Befund. Insgesamt wurden 6 Prostatabiopsien durchgeführt. Hierbei zeigte sich in einem Fall ein intermediate-risk Prostatakarzinom (Gleason 3 + 4, pT3a, pPn1, pNx, R0).
Schlussfolgerungung: Im Rahmen der UKF-Movember-Gesundheitsinitiative 2019 konnten durch ein Vorsorgeangebot 121 Männer für eine Prostatakrebs-Vorsorge inklusive PSA-Testung gewonnen werden. Auffällige/kontrollbedürftige Befunde zeigten sich bei 32,2 %. Bei einem Mitarbeiter wurde ein therapiebedürftiges Prostatakarzinom entdeckt und therapiert.