Shiqi SUN, Zejing HUANG, Yunlong TANG, Weiying GU, Leilei WU, Fujun SHEN
Turkish Journal of Hematology - 2026;43(3):213-223
Amaç: Bu çalışma da, yeni tanı almış multipl miyelom (MM) hastalarında radyomik ve klinik özellikleri bütünleştiren bir sağkalım tahmin sistemi geliştirilmesi ve progresyonsuz sağkalımın (PFS) erken tahmininde farklı özellik setleri ile algoritmaların performanslarının karşılaştırılması amaçlandı. Gereç ve Yöntemler: Bu retrospektif çalışmaya Haziran 2022 ile Haziran 2024 tarihleri arasında 300 MM hastası dahil edildi. Hastaların başlangıç pozitron emisyon tomografisi, bilgisayarlı tomografi ve manyetik rezonans görüntüleme radyomik özellikleri ile klinik değişkenleri toplandı. Radyomik tabanlı bir risk skoru (Rad-skoru) oluşturulduktan sonra klinik özellik seti, görüntüleme özellik seti ve bütünleşik özellik seti kullanılarak makine öğrenmesine dayalı yedi sağkalım modeli geliştirildi. Bulgular: Birleşik özellik setine dayalı gradyan artırma modeli (GBM), 12 aylık PFS'nin tahmininde sayısal olarak daha iyi bir genel performans gösterdi. Bu bulgu, radyomik ve klinik değişkenlerin bütünleştirilmesinin erken risk sınıflandırması açısından tamamlayıcı öngörü bilgileri sağlayabileceğini düşündürdü. Model; yüksek, orta ve düşük riskli hastaları etkili biçimde ayırt etti (log-rank p<0,001). Kalibrasyon eğrisi ve karar eğrisi analizleri, modelin uygun kalibrasyona ve yüksek klinik net faydaya sahip olduğunu gösterdi. Shapley katkı açıklamaları analizi, Rad-skorunun modeldeki en önemli özelliklerden biri olduğunu ortaya koyarak radyomik bilgilerin bütünleşik özellik alanında prognostik değer sağlayabileceğini gösterdi. beta2-mikroglobulin, yaş, laktat dehidrogenaz, kan kalsiyum düzeyi, trombosit sayısı ve hemoglobin de modele önemli katkı sağlayan özellikler olarak belirlendi. Sonuç: Radyomik ve klinik değişkenlerin bütünleştirilmesi, MM hastalarında erken PFS tahminini iyileştirebilir. Birleşik özellikleri kullanan GBM, görece iyi ayırt edici performans, potansiyel klinik uygulanabilirlik ve uygun yorumlanabilirlik gösterdi.
