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CT texture analysis as a predictor of favorable response to anti-PD1 monoclonal antibodies in metastatic skin melanoma - 17/10/21

Doi : 10.1016/j.diii.2021.09.009 
Angèle Bonnin a, b, c, Carole Durot a, Maxime Barat b, c, Manel Djelouah a, Florent Grange d, Sébastien Mulé e, Philippe Soyer b, c, Christine Hoeffel a, f,
a Department of Abdominal Radiology, Reims University Hospital, 51092 Reims, France 
b Department of Radiology, Cochin Hospital, AP-HP, 75014 Paris, France 
c Université de Paris, Faculté de Médecine, 75006 Paris, France 
d Department of Dermatology, Valence Hospital, 26000 Valence, France 
e Department of Radiology, Henri Mondor University Hospital, APH-HP, 94000 Créteil, France 
f CRESTIC, Reims Champagne-Ardenne University, 51000 Reims, France 

Corresponding author.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Sunday 17 October 2021
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Highlights

Pretreatment skewness at coarse texture scale in metastases from skin melanoma is an independent predictor of response to treatment.
Variation of entropy between baseline and first control CT examinations in metastases from skin melanoma is an independent predictor of favorable response to anti-PD-1 monoclonal antibodies.
In patients with metastatic skin melanoma treated with anti-PD-1 monoclonal antibodies, texture analysis performed on pretreatment CT and on first control CT after treatment may serve as a useful tool to predict favorable response to treatment.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Purpose

The purpose of this study was to determine whether texture analysis features on pretreatment contrast-enhanced computed tomography (CT) images and their evolution can predict treatment response of metastatic skin melanoma (SM) treated with anti-PD1 monoclonal antibodies.

Materials and methods

Sixty patients (29 men, 31 women; median age, 56 years; age range: 27–91 years) with metastatic SM treated with pembrolizumab (43/60; 72%) or nivolumab (17/60; 28%) were included. Texture analysis of SM metastases was performed on baseline and first post-treatment evaluation CT examinations. Mean gray-level, entropy, kurtosis, skewness, and standard deviation values were derived from the pixel distribution histogram before and after spatial filtration at different anatomic scales, ranging from fine to coarse. Lasso penalized Cox regression analyses were performed to identify independent variables associated with favorable response to treatment.

Results

A total of 127 metastases were analyzed, with a median of two metastases per patient. Skewness at fine texture scale (spatial scale filtration [SSF] = 2; Hazard ratio [HR]: 3.51; 95% CI: 2.08–8.57; P = 0.010), skewness at medium texture scale (SSF = 3; HR: 0.56; 95% CI: 0.11–1.59; P = 0.014), variation of entropy at fine texture scale (SSF = 2; HR: 37.76; 95% CI: 3.48–496.22; P = 0.008) and LDH above the threshold of 248 UI/L (HR: 3.56; 95% CI: 1.78–21.35; P = 0.032] were independent predictors of response to treatment.

Conclusion

Pretreatment CT texture analysis-derived tumor skewness and variation of entropy between baseline and first control CT examination may be used as predictors of favorable response to anti-PD1 monoclonal antibodies in patients with metastatic SM.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Biomarkers, Computed tomography, Immunotherapy, Melanoma, Texture analysis

Abbreviations : CI, CT, HR, ICI, iRECIST, LDH, OS, RECIST, SD, SM, SSF


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