Automatisierte Erfassung der Sarkopenie bei Patienten mit nicht-kleinzelligem Lungenkarzinom und Prognoseabschätzung mittels CT-Radiomics der Skelettmuskulatur

Zielsetzung Sarkopenie gilt als negativer prognostischer Faktor bei Tumorerkrankungen wie zum Beispiel nicht-kleinzelligen Lungenkarzinomen (NSCLC). Sarkopenie kann anhand der routinemäßig durchgeführten Computertomografie (CT) im Rahmen des Stagings erfasst werden.

Material und Methoden Retrospektiv ausgewertet wurden insgesamt 2836 CT-Untersuchungen von 293 Patienten mit NSCLC. Sarkopenie wurde mittels geschlechtsspezifischen Cutoff-Werten des Skeletal Muscle Index (SMI) bestimmt. Der SMI wurde für jeden Patienten zu mindestens zwei Zeitpunkten manuell erhoben und mit Hilfe dieser Erhebungen ein U-Net für die automatisierte Segmentierung trainiert. Das klinische Outcome, definiert als progressionsfreies Überleben und Gesamtüberleben, wurde mittels multivariater Cox-Regression hinsichtlich Alter, Geschlecht, Stadium, Primärtherapie und Sarkopenie analysiert. Zusätzlich wurden die CT-Radiomics der Skelettmuskulatur analysiert.

Ergebnisse 184 (62,8%) männliche und 109 (37,2%) weibliche Patienten wurden untersucht. Das mediane Alter zum Zeitpunkt der Diagnose betrug 64 Jahre (1. Quartile 58 Jahre, 3. Quartile 72 Jahre). Zum Diagnosezeitpunkt waren 163 (55,6%) der Patienten sarkopen, 130 Patienten (44,4%) waren nicht sarkopen. In der multivariaten Analyse war Sarkopenie zum Diagnosezeitpunkt ein negativer Einflussfaktor für das Gesamtüberleben (Hazard Ratio=1,525 [1,097-2,119]). Sarkopenie als zeitabhängige Variable war ein negativer Prädiktor für das progressionsfreie Überleben und das Gesamtüberleben (Hazard Ratio=2,959 [2,085 – 4,199] und 1,593 [1,186 – 2,138]). Mit den CT-Radiomics der initialen CT ließ sich das Vorliegen und die Entwicklung einer Sarkopenie mit einer Accuracy von 0,744 und einer AUC von 0,77 vorhersagen.

Schlussfolgerungen Sarkopenie kann bei NSCLC-Patienten anhand von routinemäßig durchgeführten Staging-CTs automatisiert erfasst werden und stellt einen negativen prognostischen Faktor hinsichtlich des klinischen Outcomes dar.

Publikationsverlauf

Artikel online veröffentlicht:
25. März 2025