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Review
. 2018 Mar;97(S 01):S114-S141.
doi: 10.1055/s-0043-121964. Epub 2018 Mar 22.

Radiomics: Big Data Instead of Biopsies in the Future?

[Article in English, German]
Kathrin Scheckenbach  1
Affiliations
Review

Radiomics: Big Data Instead of Biopsies in the Future?

[Article in English, German]
Kathrin Scheckenbach. Laryngorhinootologie. 2018 Mar.

Abstract
in English, German

Precision medicine is increasingly pushed forward, also with respect to upcoming new targeted therapies. Individual characterization of diseases on the basis of biomarkers is a prerequisite for this development. So far, biomarkers are characterized clinically, histologically or on a molecular level. The implementation of broad screening methods ("Omics") and the analysis of big data - in addition to single markers - allow to define biomarker signatures. Next to "Genomics", "Proteomics", and "Metabolicis", "Radiomics" gained increasing interest during the last years. Based on radiologic imaging, multiple radiomic markers are extracted with the help of specific algorithms. These are correlated with clinical, (immuno-) histopathological, or genomic data. Underlying structural differences are based on the imaging metadata and are often not visible and therefore not detectable without specific software. Radiomics are depicted numerically or by graphs. The fact that radiomic information can be extracted from routinely performed imaging adds a specific appeal to this method. Radiomics could potentially replace biopsies and additional investigations. Alternatively, radiomics could complement other biomarkers and thus lead to a more precise, multimodal prediction. Until now, radiomics are primarily used to investigate solid tumors. Some promising studies in head and neck cancer have already been published.

Die Präzisionsmedizin wird – auch mit Zunahme gezielter Therapieoptionen durch Biologicals – immer mehr vorangetrieben. Die individuelle Charakterisierung einer Erkrankung auf der Grundlage von Biomarkern im weitesten Sinne ist eine grundlegende Voraussetzung hierfür. Diese Biomarker können bisher klinisch, histologisch oder molekular bestimmt werden. Die Entwicklung breiter Screening Methoden und gleichzeitig die Möglichkeit, große Datenmengen („Omics“ ) mit geeigneter Software immer besser zu analysieren, führen dazu, dass man sich nicht nur auf einzelne Biomarker beschränkt, sondern Biomarker-Signaturen darstellen kann. Die „Radiomics” finden neben „Genomics“, „Proteomics“ oder „Metabolomics” in den letzten Jahren zunehmendes Interesse und erweitern das Biomarkerfeld. Basierend auf radiologischen Bildern werden eine Vielzahl von Merkmalen mithilfe spezifischer Algorithmen extrahiert. Diese Merkmale werden mit klinischen, (immun-) histopathologischen und genomischen Daten korreliert. Erfasste Strukturunterschiede sind Bestandteil der den Bildern zugrundeliegenden unbearbeiteten Metadaten. Diese sind für das bloße Auge oft nicht sichtbar und insofern ohne spezifische Software für den Untersucher nicht zu erfassen. Sie lassen sich aber numerisch abbilden und grafisch visualisieren. Ein besonderer Reiz der „Radiomics“ ist, dass bereits routinemäßig durchgeführte Bildgebungen einen Biomarker-Charakter zeigen. Dieser hat das Potenzial, Zusatzuntersuchungen oder Biopsien idealerweise durch eine „Radiomics“ Analyse zu ersetzen. Alternativ könnten „Radiomics“-Signaturen andere Biomarker suffizient ergänzen und hierdurch eine präzisere, multimodale Aussage ermöglichen. Bisher finden Radiomics vor allem in der Onkologie solider Tumore Anwendung. Auch bei Kopf-Hals-Karzinomen wurden bereits erste vielversprechende Untersuchungen veröffentlicht.

PubMed Disclaimer

Conflict of interest statement

Der Autor gibt an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Figures

Fig. 1
Fig. 1
Schematic, simplified workflow for creation of a radiomic signature.
Fig. 2
Fig. 2
a Description of a cervical lymph node metastasis after importing the imaging into the segmentation software (courtesy of Prof. S. Wesarg, Fraunhofer Institute Darmstadt, Germany).
Fig. 2
Fig. 2
b Description of a cervical lymph node metastasis after semi-automatic segmentation (in red).
Abb. 1
Abb. 1
Schematisierter, vereinfachter Workflow zur Erstellung einer Radiomics-Signatur.
Abb. 2
Abb. 2
a Darstellung einer zervikalen Lymphknotenmetastase nach Einlesen der Bildgebung in die Segmentierungssoftware (durch Prof. S. Wesarg des Fraunhofer-Instituts Darmstadt zur Verfügung gestellt).
Abb. 2
Abb. 2
b Darstellung einer zervikalen Lymphknotenmetastase nach semi-automatischer Segmentierung (in rot hervorgehoben).
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References

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