Déterminer la valeur prédictive de paramètres quantitatifs issus d’une IRM sur la récidive biochimique après radiothérapie externe de cancers prostatiques de haut risque selon d’Amico.

Quarante-huit patients atteints de cancer prostatique localisé de haut risque ont eu une IRM prostatique avant la radiothérapie comprenant les trois séquences standard, T2, diffusion et perfusion. Les patients ont reçu une RCMI guidée par l’image de 78–80Gy et une hormonothérapie d’une durée de trois ans. Au total, 144 caractéristiques ont été extraites de l’IRM, correspondant aux paramètres de texture de Haralick (n=130), à des paramètres géométriques (n=4) et à des paramètres statistiques de premier ordre et dérivés de deux gradients (n=10). Le suivi médian était de 47 mois et une récidive biochimique a été diagnostiquée chez six patients. La valeur prédictive des 144 paramètres quantitatifs issus de l’IRM ainsi que des facteurs pronostiques standards (stadeT, score de Gleason et PSA sérique) sur la récidive biologique a été recherchée par modèle de Cox (analyse unifactorielle) et par méthode de machine learning (random survival forests, RSF). La capacité de prédiction des paramètres était évaluée par le C-index.

Les quatre caractéristiques géométriques, le statut ganglionnaire et 19 caractéristiques de Haralick uniquement sur T2 étaient significativement prédictifs de la récidive biochimique en analyse unifactorielle, avec un C-index allant de 0,69 à 0,85. L’analyse en RSF a permis de générer un modèle hautement prédictif de la récidive biochimique comportant sept paramètres (volume tumoral, score de Gleason et cinq paramètres de Haralick) conduisant à un C-index de 0,82.

Cette étude est la première, à notre connaissance, à montrer la valeur prédictive de paramètres quantitatifs issus d’une IRM sur la récidive biochimique après radiothérapie de cancers prostatiques de haut risque. Elle est en cours de validation dans une cohorte élargie.