Multi-modal data integration using machine and deep learning techniques for predicting high level clinical outcomes of non small cell lung cancer patients

Abstract

Contemporary research on multi-omic analysis is expected to play an important role in the correlation of genotypes with imaging phenotypes by enhancing the impact of medical image analysis and multi-modal data integration in oncology towards precision medicine. The association of medical data with molecular or genetic features of the examined disease can lead to more accurate diagnosis, enhancement of personalized treatment in patients with lung cancer, and will be a key contribution in identifying the underlining molecular mechanisms that cause the disease’s pathogenesis. Furthermore, using machine learning-based multimodal integration to predict the response of specific treatments can spare patients from unnecessary procedures and improve their quality of life. Additionally, this can lead to an optimized cost-benefit ratio, especially when considering new and expensive health care treatments. The examined population of this study consists of patients with primary non-small cell lung cancer with available imaging examinations, transcriptomic, and clinical/pathological data such as smoking history, tumor staging, and mutational burden of specific oncogenes. The latter is particullarly important since the genetic expression of various targeted oncogenes has been likend to therapy response for lung cancer patients. In this thesis, advanced treatment decision systems based on deep learning and artificial intelligence have been developed to predict the high-level clinical outcomes of patients with non small cell lung cancer, including molecural subtypes, survival prediction, and therapy response.

Η σύγχρονη έρευνα σχετικά με την απεικονιστική γονιδιωματική (imagenomics) αναμένεται να διαδραματίσει σημαντικό ρόλο στη συσχέτιση “ακτινοφαινοτύπων” (imaging phenotypes) με γονοτύπους ή μοριακή πληροφορία, προωθώντας το ρόλο της ανάλυσης ιατρικής απεικόνισης και της ενσωμάτωσης πολυτροπικών δεδομένων στην ογκολογία και την ιατρική ακριβείας. Η συσχέτιση των ιατρικών δεδομένων με μοριακά ή γενετικά χαρακτηριστικά της νεοπλασίας μπορεί να οδηγήσει σε ακριβέστερη διάγνωση, ενίσχυση της πρόβλεψης για απόκριση εξατομικευμένης θεραπείας σε ασθενείς με καρκίνο του πνεύμονα και ενδυνάμει μπορεί να συμβάλει στον προσδιορισμό των μοριακών μηχανισμών που προκαλούν την παθογένεση της νόσου. Η χρήση της πολυτροπικής ενσωμάτωσης που βασίζεται στη μηχανική μάθηση για την πρόβλεψη ανταπόκρισης συγκεκριμένων θεραπειών μπορεί να αποτρέψει περιττές επεμβατικές διαδικασίες. Επιπλέον, αυτό μπορεί να οδηγήσει στη βελτιστοποίηση της σχέσης κόστους-οφέλους, ειδικά σε νέες και ακριβές θεραπείες υγειονομικής περίθαλψης. Η κοόρτη που θα μελετηθεί αποτελείται από ασθενείς με πρωτογενή μη μικροκυτταρικό καρκίνου του πνεύμονα με διαθέσιμες: απεικονιστικές εξετάσεις, μεταγραφικά δεδομένα και κλινικά/παθολογικά δεδομένα όπως ιστορικό καπνίσματος, γενικό δείκτη κατάστασης ασθενούς και μοριακό υπόβαθρο της βλάβης. Συγκεκριμένα, η γενετική έκφραση διαφόρων ογκογονιδίων έχει συσχετιστεί με την ανταπόκριση σε στοχευμένες θεραπείες για ασθενείς με καρκίνο του πνεύμονα. Σε αυτήν την διατριβή, έχουν αναπτυχθεί προηγμένα συστήματα απόφασης που βασίζονται στη βαθιά μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη για την πρόβλεψη των κλινικών αποτελεσμάτων ασθενών με μη μικροκυτταρικό καρκίνου του πνεύμονα.