Imaging Intratumor Heterogeneity: Role in Therapy Response, Resistance, and Clinical Outcome

医学 遗传异质性 空间异质性 肿瘤异质性 表型 计算生物学 生物 肿瘤异质性 病理 生物信息学 癌症 遗传学 生态学 基因
作者
James P.B. O’Connor,Chris J. Rose,John C. Waterton,Richard A.D. Carano,Geoff J.M. Parker,Alan Jackson
出处
期刊:Clinical Cancer Research [American Association for Cancer Research]
卷期号:21 (2): 249-257 被引量:664
标识
DOI:10.1158/1078-0432.ccr-14-0990
摘要

Tumors exhibit genomic and phenotypic heterogeneity, which has prognostic significance and may influence response to therapy. Imaging can quantify the spatial variation in architecture and function of individual tumors through quantifying basic biophysical parameters such as CT density or MRI signal relaxation rate; through measurements of blood flow, hypoxia, metabolism, cell death, and other phenotypic features; and through mapping the spatial distribution of biochemical pathways and cell signaling networks using PET, MRI, and other emerging molecular imaging techniques. These methods can establish whether one tumor is more or less heterogeneous than another and can identify subregions with differing biology. In this article, we review the image analysis methods currently used to quantify spatial heterogeneity within tumors. We discuss how analysis of intratumor heterogeneity can provide benefit over more simple biomarkers such as tumor size and average function. We consider how imaging methods can be integrated with genomic and pathology data, instead of being developed in isolation. Finally, we identify the challenges that must be overcome before measurements of intratumoral heterogeneity can be used routinely to guide patient care.
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