Da predição à precisão: aprendizado de máquina e mapeamento dosimétrico para mucosite oral em câncer de cabeça e pescoço

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Fontes, Elisa Kauark lattes
Orientador(a): Ramalho, Luciana Maria Pedreira lattes
Banca de defesa: Ramalho, Luciana Maria Pedreira lattes, Neves, Frederico Sampaio lattes, Araújo, Anna Luiza Damaceno lattes, Bruno, Julia Stephanie lattes, Viana, Patrícia Alcântara lattes
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal da Bahia
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Odontologia e Saúde 
Departamento: Faculdade de Odontologia
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Mucosite
Radioterapia
Neoplasias de Cabeça e Pescoço
Inteligência artificial
Dosimetria
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::ODONTOLOGIA::CLINICA ODONTOLOGICA
CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINA::ANATOMIA PATOLOGICA E PATOLOGIA CLINICA
Link de acesso: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/42392
Resumo: A mucosite oral (MO) é uma toxicidade frequente da radioterapia (RT) para câncer de cabeça e pescoço, resultante da interação complexa de múltiplos fatores de risco. Há forte evidência de que a dose de RT é um dos principais contribuintes para seu desenvolvimento. Uma análise detalhada da relação dose-resposta em órgãos de risco (OARs) pode auxiliar na definição de restrições de dose para reduzir toxicidades. Além disso, o aprendizado de máquina (ML) surge como uma abordagem promissora ao integrar fatores dosimétricos e não dosimétricos para uma avaliação de risco mais abrangente. Este estudo avaliou a previsão de risco de MO por ML e investigou o impacto da distribuição de dose na sua ocorrência, identificando possíveis OARs para MO. Inicialmente, a performance de ML foi testada para predizer risco de MO usando estratégia de validação cruzada com base em dois conjuntos de dados: um completo e outro com seleção de variáveis. A análise comparativa mostrou que apenas a versão com seleção de variáveis apresentou resultados relevantes, com o algoritmo K-Nearest Neighbors alcançando 64% de precisão, 58% de sensibilidade e 68% de especificidade. Na segunda etapa, foram analisados dados dosimétricos de 57 pacientes. Potenciais OARs para MO foram identificados e histogramas dose-volume gerados para comparar Dmed e Dmax com a incidência de MO. Diferenças dosimétricas significativas foram observadas em todos os OARs, exceto no lábio superior. O ponto de corte para a língua oral foi Dmed ≥48,4 Gy (92% precisão, 96% especificidade, 78% sensibilidade). Além disso, cada aumento de 1 Gy na dose aos OARs elevou o risco de MO em 1%. Esses achados reforçam a necessidade de um delineamento padronizado dos OARs para otimizar o planejamento da RT e reduzir a incidência de MO.
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spelling 2025-06-30T19:21:33Z2025-08-012025-06-30T19:21:33Z2025-05-09https://repositorio.ufba.br/handle/ri/42392A mucosite oral (MO) é uma toxicidade frequente da radioterapia (RT) para câncer de cabeça e pescoço, resultante da interação complexa de múltiplos fatores de risco. Há forte evidência de que a dose de RT é um dos principais contribuintes para seu desenvolvimento. Uma análise detalhada da relação dose-resposta em órgãos de risco (OARs) pode auxiliar na definição de restrições de dose para reduzir toxicidades. Além disso, o aprendizado de máquina (ML) surge como uma abordagem promissora ao integrar fatores dosimétricos e não dosimétricos para uma avaliação de risco mais abrangente. Este estudo avaliou a previsão de risco de MO por ML e investigou o impacto da distribuição de dose na sua ocorrência, identificando possíveis OARs para MO. Inicialmente, a performance de ML foi testada para predizer risco de MO usando estratégia de validação cruzada com base em dois conjuntos de dados: um completo e outro com seleção de variáveis. A análise comparativa mostrou que apenas a versão com seleção de variáveis apresentou resultados relevantes, com o algoritmo K-Nearest Neighbors alcançando 64% de precisão, 58% de sensibilidade e 68% de especificidade. Na segunda etapa, foram analisados dados dosimétricos de 57 pacientes. Potenciais OARs para MO foram identificados e histogramas dose-volume gerados para comparar Dmed e Dmax com a incidência de MO. Diferenças dosimétricas significativas foram observadas em todos os OARs, exceto no lábio superior. O ponto de corte para a língua oral foi Dmed ≥48,4 Gy (92% precisão, 96% especificidade, 78% sensibilidade). Além disso, cada aumento de 1 Gy na dose aos OARs elevou o risco de MO em 1%. Esses achados reforçam a necessidade de um delineamento padronizado dos OARs para otimizar o planejamento da RT e reduzir a incidência de MO.Oral mucositis (OM) is a common side effect of head and neck radiotherapy (RT), resulting from a complex interplay of multiple risk factors. Strong evidence identifies RT dose as a key contributor to OM development. A detailed dose-response analysis of individual organs at risk (OARs) may help establish dose constraints to improve patient outcomes. Additionally, machine learning (ML) offers a promising approach by integrating both dosimetric and non-dosimetric factors for a more comprehensive risk assessment. This study aimed to assess OM risk prediction using ML and investigate the impact of dose distribution on OM development, identifying potential OARs related to OM. In the first study, an ML performance was tested to predict MO risk using a cross-validation strategy based on two dataset versions: one with all features and another with feature selection. Comparative analysis showed no relevant results with the full dataset, while feature selection improved performance, with the K-Nearest Neighbors algorithm achieving 64% accuracy, 58% sensitivity, and 68% specificity. The second study involved a dosimetric analysis of 57 head and neck cancer patients. Potential OARs for OM were identified, and dose-volume histograms were generated for OM onset and the final RT session, comparing Dmean and Dmax with OM incidence and distribution. Significant dosimetric differences were observed across all OARs except the upper lip. A Dmean cutoff of 48.4 Gy for the oral tongue was identified (92% accuracy, 96% specificity, 78% sensitivity). Additionally, each incremental 1 Gy increase in dose to the OARs was associated with a 1% higher risk of OM. These findings highlight the need for standardized OAR delineation to optimize RT planning and reduce OM incidence.CNPqFAPESBporUniversidade Federal da BahiaPrograma de Pós-Graduação em Odontologia e Saúde UFBABrasilFaculdade de OdontologiaMucositisRadiotherapyHead and Neck NeoplasmArtificial IntelligenceDosimetryCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::ODONTOLOGIA::CLINICA ODONTOLOGICACNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINA::ANATOMIA PATOLOGICA E PATOLOGIA CLINICAMucositeRadioterapiaNeoplasias de Cabeça e PescoçoInteligência artificialDosimetriaDa predição à precisão: aprendizado de máquina e mapeamento dosimétrico para mucosite oral em câncer de cabeça e pescoçoFrom prediction to precision: machine learning and dosimetric insights into oral mucositis in head and neck cancerDoutoradoinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionRamalho, Luciana Maria Pedreira0000-0002-8249-4977http://lattes.cnpq.br/2224561056978177Ramalho, Luciana Maria Pedreira0000-0002-8249-4977http://lattes.cnpq.br/2224561056978177Neves, Frederico Sampaio0000-0001-9178-707Xhttp://lattes.cnpq.br/7921627838416594Araújo, Anna Luiza Damaceno0000-0002-3725-8051http://lattes.cnpq.br/0633932030080115Bruno, Julia Stephanie0000-0002-3152-3432http://lattes.cnpq.br/2604304477352810Viana, Patrícia Alcântarahttps://orcid.org/0000-0003-2147-3176http://lattes.cnpq.br/03456150735618620000-0001-7375-379Xhttp://lattes.cnpq.br/7843394158094803Fontes, Elisa Kauark1. 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Fontes, Elisa Kauark
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description A mucosite oral (MO) é uma toxicidade frequente da radioterapia (RT) para câncer de cabeça e pescoço, resultante da interação complexa de múltiplos fatores de risco. Há forte evidência de que a dose de RT é um dos principais contribuintes para seu desenvolvimento. Uma análise detalhada da relação dose-resposta em órgãos de risco (OARs) pode auxiliar na definição de restrições de dose para reduzir toxicidades. Além disso, o aprendizado de máquina (ML) surge como uma abordagem promissora ao integrar fatores dosimétricos e não dosimétricos para uma avaliação de risco mais abrangente. Este estudo avaliou a previsão de risco de MO por ML e investigou o impacto da distribuição de dose na sua ocorrência, identificando possíveis OARs para MO. Inicialmente, a performance de ML foi testada para predizer risco de MO usando estratégia de validação cruzada com base em dois conjuntos de dados: um completo e outro com seleção de variáveis. A análise comparativa mostrou que apenas a versão com seleção de variáveis apresentou resultados relevantes, com o algoritmo K-Nearest Neighbors alcançando 64% de precisão, 58% de sensibilidade e 68% de especificidade. Na segunda etapa, foram analisados dados dosimétricos de 57 pacientes. Potenciais OARs para MO foram identificados e histogramas dose-volume gerados para comparar Dmed e Dmax com a incidência de MO. Diferenças dosimétricas significativas foram observadas em todos os OARs, exceto no lábio superior. O ponto de corte para a língua oral foi Dmed ≥48,4 Gy (92% precisão, 96% especificidade, 78% sensibilidade). Além disso, cada aumento de 1 Gy na dose aos OARs elevou o risco de MO em 1%. Esses achados reforçam a necessidade de um delineamento padronizado dos OARs para otimizar o planejamento da RT e reduzir a incidência de MO.
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