Unter „Radiogenomik“ (engl. „radiomics“, eine Verschmelzung aus „radiology“ und „genomics“) versteht man die Extraktion und Analyse großer Datenmengen aus der modernen quantitativen Bildgebung (CT, PET oder MRT). Phänotypische Charakteristika (Eigenschaften wie Intensität, Gestalt und Struktur von Geweben) lassen sich so mithilfe von Algorithmen quantifizieren. Retrospektiv betrachtete man Befunde von primär 326 Patienten mit gesichertem CRC, die zwischen 2007 und 2010 in kurativer Absicht operiert worden waren. Die radiogenomischen Eigenschaften wurden extrahiert aus der portalvenösen Phase der CTs. Zunächst wurden mittels LASSO-Regressionsmodellen die wichtigsten Eigenschaften selektiert und eine Radiogenomik-Signatur aufgebaut. Anschließend wurde das Radiogenomik-Nomogramm entwickelt, in das die Radiogenomik-Signatur, der Lk-Status (CT) und unabhängige klinisch-pathologische Risikofaktoren eingingen. Dieses Nomogramm wurde hinsichtlich Kalibrierung, Diskriminierungsfähigkeit und klinischem Nutzen geprüft und anschließend an weiteren 200 konsekutiven CRC-Patienten validiert.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Radiogenomik-Signatur, bestehend aus 24 ausgewählten Eigenschaften, signifikant mit dem Lk-Status assoziiert war (p < 0,001). Die Voraussagefaktoren im individualisierten Nomogramm beinhalteten 3 Parameter: Radiogenomik-Signatur, Lk-Status im CT und CEA-Spiegel. Das Modell zeigte eine gute Diskriminierung mit einem C-Index von 0,736 und eine gute Kalibrierung. Diese Eigenschaften wurden in der externen Validierung bestätigt (C-Index 0,778). Das Radiogenomik-Nomogramm erwies sich auch klinisch von Nutzen.

Fazit: Das entscheidende Argument für den klinischen Einsatz des Radiogenomik-Nomogramms ist, dass man mit seiner Hilfe im Einzelfall vorhersagen kann, ob der Patient eine zusätzliche Behandlung oder Betreuung benötigt (z. B. eine adjuvante Therapie nach der Operation). Eine Einschränkung besteht darin, dass zur Zeit der Erhebung molekulargenetische Analysen des Tumorgewebes noch nicht üblich waren.