전문가 분할 라벨과 정량적 방사성 기능으로 REMBRANDT MRI 컬렉션 강화

과학 데이터 9권, 기사 번호: 338(2022) 이 기사 인용

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이 기사에 대한 저자 수정 사항은 2022년 7월 7일에 게시되었습니다.

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불행히도 뇌와 CNS의 악성종양은 흔한 진단입니다. 이러한 병변의 큰 하위 집합은 불량한 예후와 낮은 생존율을 나타내는 고급 종양인 경향이 있으며 전 세계적으로 10번째 주요 사망 원인으로 추정됩니다. 이러한 병변이 발생하는 뇌 조직 환경의 복잡한 특성은 중개 연구를 위한 풍부한 기회를 제공합니다. 자기공명영상(MRI)은 뇌의 비정상 부위에 대한 포괄적인 시각을 제공할 수 있으므로 병진 뇌암 연구에서의 적용은 질병의 진단 및 모니터링에 필수적인 것으로 간주됩니다. 최근 몇 년 동안 방사선유전학 분야, 특히 암 분야에서 급속한 성장을 보였으며, 과학자들은 의료 이미지(방사성학이라고도 함)에서 추출한 정량적 데이터를 유전체학과 성공적으로 통합하여 새롭고 임상적으로 관련된 질문에 답할 수 있었습니다. 이 논문에서 우리는 공개 도메인의 REMBRANDT 데이터 컬렉션에서 원시 MRI 스캔을 가져와 뇌의 하위 영역을 식별하기 위해 체적 분할을 수행했습니다. 그런 다음 MRI를 정량적이지만 요약된 형식으로 나타내기 위해 방사성 특징을 추출했습니다. 이 결과 데이터 세트는 이제 추가적인 생물 의학 및 통합 데이터 분석을 가능하게 하며 NeuroImaging Tools & Resources Collaboratory(NITRC) 저장소(https://www.nitrc.org/projects/rembrandt_brain/)를 통해 공개됩니다.

측정

MRI 스캔

기술 유형

NIFTI 형식의 분할된 라벨

샘플 특성 - 유기체

현명한 사람

뇌암은 5년 생존율이 약 30%에 불과한 치명적인 질병이다(www.seer.cancer.gov). 글로벌 암 관측소(https://gco.iarc.fr/)에 따르면 20201년 기준 전 세계적으로 뇌암 및 중추신경계(CNS) 암 발병 건수는 308,102건(여성은 139,756명, 남성은 168,346명 이상)입니다1 ). 국립뇌종양학회(National Brain Tumor Society)에 따르면, 본질적으로 매우 이질적인 뇌종양 유형은 120가지가 넘는 것으로 확인되었습니다(https://braintumor.org/brain-tumor-information/understanding-brain-tumors/tumor-types/). 이해하고 해석하기가 복잡한 질병입니다. 지난 20년 동안 다른 암 치료의 발전에도 불구하고 승인된 뇌종양 치료 약물은 5개에 불과하며 GBM 환자에 대한 예후 개선은 관찰되지 않았습니다2. https://braintumor.org/brain-tumor-information/brain-tumor-facts/.

자기공명영상(MRI) 및 컴퓨터 단층촬영(CT) 스캔을 포함한 의료 영상 기술은 병진 영상 연구에서 점점 더 많이 사용되는 새로운 기술 중 하나입니다3. 복잡한 특성으로 인해 뇌 조직 환경은 중개 연구를 위한 풍부한 기회를 제공합니다. MRI는 뇌의 비정상적인 영역에 대한 포괄적인 보기를 제공할 수 있으므로 병진 뇌암 연구에서의 적용은 질병의 진단, 모니터링 및 관리에 필수적인 것으로 간주됩니다3.

최근 몇 년 동안 과학자들은 의료 영상에서 수집한 데이터를 유전체학과 통합할 수 있었으며, 이 급성장하는 분야를 방사선 유전체학이라고 합니다5,6,7. 이미징 데이터는 먼저 육안으로 시각적이고 하위 시각적일 수 있는 추출된 측정값(방사성학이라고도 함)을 통해 정량적 요약 형식으로 변환됩니다8. 이러한 방사성 특징을 통해 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI) 기반 알고리즘을 사용하여 게놈 데이터와 통합할 수 있는 이미징 표현형을 추가로 추출할 수 있습니다. 뇌암 연구에서 새로운 치료법에 대한 많은 임상 시험이 진행 중인 반면, 방사선유전학 접근법을 사용하여 새로운 치료 가설을 개발할 수 있는 많은 기회가 있습니다9.