[Multimodal, multiparametric and genetic breast imaging]

Radiologe. 2021 Feb;61(2):183-191. doi: 10.1007/s00117-020-00801-3. Epub 2021 Jan 19.
[Article in German]

Abstract

Clinical/methodological issue: Multiparametric magnetic resonance imaging (MRI) aims to visualize and quantify biological, physiological and pathological processes at the cellular and molecular level and provides valuable information about key processes in cancer development and progression. "Omics" strategies (genomics, transcriptomics, proteomics, metabolomics) have many uses in oncology.

Standard radiological methods: Multiparametric MRI of the breast currently includes T2-weighted, diffusion-weighted and dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) METHODOLOGICAL INNOVATIONS: Additional parameters such as proton magetic resonance spectroscopy (MRS), chemical exchange saturation transfer (CEST), blood oxygen level-dependent (BOLD), hyperpolarized (HP) MRI or lipid MRS are currently being developed and are being evaluated in breast cancer diagnostics.

Achievements: Radiogenomics is a new direction in medical science that has been made possible by significant advances in imaging and image analysis methods, as well as the development of techniques to extract and correlate various imaging parameters with "omics" data. The aim of radiogenomics is to correlate imaging characteristics (phenotypes) with gene expression patterns, gene mutations and other genome-associated properties and is the evolution of the correlation between radiology and pathology from the anatomical-histological to the molecular level. Quantitative and qualitative imaging biomarkers provide insights into the complex tumor biology. Initial results suggest that radiogemics will play an important role in the diagnosis, prognosis, and treatment of breast cancer.

Practical recommendations: This article provides an overview of the current state of radiogenomics of the breast and future applications and challenges.

Zusammenfassung: KLINISCHES/METHODISCHES PROBLEM: Die multiparametrische Magnetresonanztomographie (MRT) zielt auf die Darstellung, Beschreibung und Quantifizierung biologischer, physiologischer und pathologischer Prozesse auf zellulärer und molekularer Ebene ab und liefert wertvolle Informationen über die Schlüsselprozesse in der Krebsentstehung und -progression. „Omics“-Strategien (Genomics, Transcriptomics, Proteomics, Metabolomics) kommen heute in vielen Bereichen der Onkologie zum Einsatz.

Radiologische standardverfahren: Die multiparametrische MRT der Brust umfasst derzeit die T2- und diffusionsgewichtete Bildgebung sowie die dynamische kontrastmittelverstärkte MRT (DCE-MRT).

Methodische innovationen: Weitere Parameter, wie Protonen- Magnetresonanz Spektroskopie (MRS), „chemical exchange saturation transfer“ (CEST), die „blood oxygen level-dependent“ (BOLD), die hyperpolarisierte (HP) MRT oder die Lipid-MRS sind derzeit in Entwicklung und werden in der Brustkrebsdiagnostik evaluiert.

Bewertung: Radiogenomics ist eine neue Richtung in der medizinischen Wissenschaft, die durch signifikante Fortschritte in Bildgebungs- und Bildanalysemethoden sowie die Entwicklung von Techniken zur Extraktion und Korrelation verschiedenster Bildgebungsparameter mit „Omics“-Daten ermöglicht wurde. Radiogenomics hat das Ziel, Bildgebungscharakteristika (Phenotypen) mit Genexpressionsmustern, Genmutationen und weiteren genomassoziierten Eigenschaften zu korrelieren. Quantitative und qualitative Imaging-Biomarker erlauben Einblicke in die komplexe Tumorbiologie. Erste Ergebnisse legen nahe, dass Radiogemics eine wichtige Rolle in Diagnostik, Prognose und Behandlung von Brustkrebs spielen werden. EMPFEHLUNG FüR DIE PRAXIS: Dieser Beitrag gibt einen Überblick über den derzeitigen Stand von Radiogenomics der Brust und zukünftige Anwendungen und Herausforderungen.

Keywords: Breast cancer; Diffusion-weighted imaging; Magnetic resonance imaging; Prognosis; Radiogenomics.

Publication types

  • Review

MeSH terms

  • Breast Neoplasms* / diagnostic imaging
  • Breast Neoplasms* / genetics
  • Female
  • Genomics
  • Humans
  • Multimodal Imaging
  • Multiparametric Magnetic Resonance Imaging