Aplicación de Radiomics basado en TC para la detección del oncogén KRAS en pacientes con cáncer colorrectal

En este trabajo de final de grado se intentó identificar la mutación en el oncogén KRAS partiendo del sistema clásico de visión artificial. Mediante técnicas descriptivas, se extrajeron las características de la textura de la imagen de TC de pacientes con cáncer colorrectal, y se clasificaron mediante Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) en KRAS+ o KRAS-. El análisis de textura puede proporcionar una evaluación cuantitativa de la heterogeneidad tumoral mediante el análisis de la distribución y relación entre los pixeles de la imagen. El objetivo de este trabajo es demostrar que Radiomics basado en TC puede predecir la presencia de mutación en el oncogén KRAS en cáncer colorrectal. Se trata de un estudio transversal, con 47 pacientes del Hospital Clínico de Santiago de Compostela y del Hospital Provincial de Conxo de los que también está disponible el análisis anatomopatológico confirmatorio de dicha mutación. El hecho de poder identificar la expresión genética de un tumor sin tener que hacer una biopsia y un test genético supone una ventaja para el paciente y para el médico, ya que puede permitir tanto evitar procedimientos invasivos que supongan complicaciones y presenten sesgos en la muestra, como orientar hacia una técnica o tratamiento más personalizado y eficaz.
Neste proxecto de fin de grao, intentouse identificar a mutación no oncoxen KRAS baseado no sistema clásico de visión artificial. Usando técnicas descritivas, extraéronse as características da textura da imaxe de TC de doentes con cancro colorrectal e clasificáronse mediante Máquinas de Vector de Soporte (SVM) en KRAS + ou KRAS-. A análise de textura pode proporcionar unha avaliación cuantitativa da heteroxeneidade do tumor mediante a análise da distribución e relación entre pixeles da imaxe. O obxectivo deste traballo é demostrar que a Radiómica baseada en TC pode predicir a presenza de mutación no oncoxen KRAS no cancro colorrectal. Trátase dun estudo transversal, con 47 doentes do Hospital Clínico de Santiago de Compostela e do Hospital Provincial de Conxo, dos que tamén se dispón dunha análise anatomopatolóxica confirmativa da devandita mutación. O feito de poder identificar a expresión xenética dun tumor sen ter que facer unha biopsia e unha proba xenética é unha vantaxe para o doente e para o médico, xa que tanto pode evitar procedementos invasivos que impliquen complicacións e presenten sesgos na mostra, como orientar cara a unha técnica ou tratamento máis personalizado e eficaz.
In this final degree project, we tried to identify the oncogene KRAS mutation starting from the classic computer vision system. Using descriptive techniques, the characteristics of the CT image texture of patients with colorectal cancer were extracted and classified using Support Vector Machines (SVM) in KRAS+ or KRAS-. Texture analysis can provide a quantitative assessment of tumor heterogeneity by analyzing the distribution and relationship between the pixels in the image. The objective of this research is to demonstrate that CT-based Radiomics can predict the presence of mutation in the KRAS gene in colorectal cancer. This is a retrospective study, with 47 patients from the Clinical Hospital of Santiago de Compostela and the Provincial Hospital of Conxo, from whom we also had available the confirmatory pathological analysis of KRAS mutation. The fact of being able to identify the genetic expression of a tumor without having to do a biopsy and a genetic test is an advantage, both for the patient and the doctor. It prevents invasive procedures that involve complications and presenting biases in the sample. As well, it leads towards a more personalized and effective treatment.