Criteria for the diagnosis of extranodal extension detected on radiological imaging in head and neck cancer: Head and Neck Cancer International Group consensus recommendations

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Criteria for the diagnosis of extranodal extension detected on radiological imaging in head and neck cancer: Head and Neck Cancer International Group consensus recommendations

authors

Henson et al.

journal

The Lancet Oncology

year

2024

doi

10.1016/S1470-2045(24)00066-4

category

biomedical-imaging

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요약

이 논문은 head and neck cancer에서 radiological imaging으로 감지된 extranodal extension을 진단하기 위한 표준화된 criteria와 terminology를 제시하는 consensus recommendation이다. 기존 영상 기준의 불일치를 해소하고 임상 및 연구 적용을 harmonize하기 위해, 18개국 전문가 패널의 modified Delphi 과정을 통해 새로운 classification system과 grading 교육 자원을 제안한다. imaging-detected extranodal extension은 HPV-negative disease에서 AJCC staging에 반영될 정도로 중요한 prognostic marker이며, 치료 전략 선택에 직접적인 영향을 미칠 수 있다.

방법

Head and Neck Cancer International Group이 주도한 5-round modified Delphi process를 기반으로 하였다. 14개 국가 임상 연구 기관에서 추천한 head and neck radiology 전문가 18명이 온라인 설문 플랫폼을 통해 참여하였다. RAND methodology에 따라 합의 기준을 설정했으며, ≥80%는 strong agreement, 67–79%는 agreement, 21–66%는 no agreement로 판정하였다. 진단 criteria의 histology-detected extranodal extension과의 상관관계(>90%, 60–90%, 30–60%, <30%)와 inter-observer agreement 수준(1–5점 척도)을 평가하였으며, proposed classification system에 대한 전문가 선호도를 도출하였다.

주요 결과

제공된 text에서는 구체적인 consensus criteria 목록이 완전히 제시되지 않았으나, imaging-detected extranodal extension의 histology-detected extranodal extension 예측 성능은 sensitivity 60–80%, specificity 72–96%로 보고되었다. HPV-mediated oropharyngeal cancer에서 imaging-detected extranodal extension은 histology-detected extranodal extension보다 더 높은 hazard ratio로 mortality와 연관된다고 명시하였다. 전문가 패널은 기존 classification system보다 새로운 제안 분류 체계를 지지했으며, imaging-detected extranodal extension grading을 위한 online educational resource를 개발하였다. 19개 국가 및 국제 기관(34개국 대표)이 이 권고안을 endorsement하였다.

강점

본 권고안은 두경부암 영상 판독의 표준화를 통해 multi-center trial design과 clinical reporting consistency를 제고한다. imaging-detected extranodal extension을 staging 및 treatment selection에 체계적으로 통합할 수 있는 근거를 제공하며, 특히 trimodality therapy의 toxicity를 피하기 위한 non-surgical approach 선택 기준을 제시한다. wiki 내에서 radiology, oncology, AI model validation study 간 bridge 역할을 할 수 있는 표준화된 imaging biomarker 정의와 grading framework를 제공한다.

해석

이 논문은 두경부암 staging 시스템과 HPV status에 따른 prognostic stratification의 임상적 적용을 영상 기준과 연결한다. oncology 문헌에서 histology-detected extranodal extension이 chemoradiation 적응증으로 확립된 바, 본 권고안은 pretreatment imaging에서 이를 대체 또는 보완할 수 있는 radiological criteria를 제시함으로써 prospective trial의 inclusion/exclusion 기준 및 AI-based segmentation model의 ground truth 정의에 직접 활용될 수 있다. 향후 validation study와 multi-modal imaging data integration 연구의 표준 프레임워크로 작용할 것으로 기대된다.