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Enregistrement W2123970979 · doi:10.1093/neuonc/nou040

MRI biomarkers identify the differential response of glioblastoma multiforme to anti-angiogenic therapy

2014· article· en· W2123970979 sur OpenAlexafffund
Shahrzad Jalali, Caroline Chung, Warren D. Foltz, Kelly Burrell, Sanjay K. Singh, Rićhard P. Hill, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto Western HospitalHospital for Sick ChildrenPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoAstraZeneca
Mots-clésMedicineSunitinibGliomaVascularityBevacizumabEffective diffusion coefficientRadiation therapyImaging biomarkerPerfusionAngiogenesisVascular permeabilityMagnetic resonance imagingPathologyCancer researchCancerInternal medicineRadiologyChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although anti-angiogenic therapy (AATx) holds great promise for treatment of malignant gliomas, its therapeutic efficacy is not well understood and can potentially increase the aggressive recurrence of gliomas. It is essential to establish sensitive, noninvasive biomarkers that can detect failure of AATx and tumor recurrence early so that timely adaptive therapy can be instituted. We investigated the efficacy of MRI biomarkers that can detect response to different classes of AATxs used alone or in combination with radiation. METHODS: Murine intracranial glioma xenografts (NOD/SCID) were treated with sunitinib, VEGF-trap or B20 (a bevacizumab equivalent) alone or in combination with radiation. MRI images were acquired longitudinally before and after treatment, and various MRI parameters (apparent diffusion coefficient, T1w + contrast, dynamic contrast-enhanced [DCE], initial area under the contrast enhancement curve, and cerebral blood flow) were correlated to tumor cell proliferation, overall tumor growth, and tumor vascularity. RESULTS: Combinatorial therapies reduced tumor growth rate more efficiently than monotherapies. Apparent diffusion coefficient was an accurate measure of tumor cell density. Vascular endothelial growth factor (VEGF)-trap or B20, but not sunitinib, resulted in significant reduction or complete loss of contrast enhancement. This reduction was not due to a reduction in tumor growth or microvascular density, but rather was explained by a reduction in vessel permeability and perfusion. We established that contrast enhancement does not accurately reflect tumor volume or vascular density; however, DCE-derived parameters can be used as efficient noninvasive biomarkers of response to AATx. CONCLUSIONS: MRI parameters following therapy vary based on class of AATx. Validation of clinically relevant MRI parameters for individual AATx agents is necessary before incorporation into routine practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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