Different spatial distributions of brain metastases from lung cancer by histological subtype and mutation status of epidermal growth factor receptor
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to test the hypothesis that the genetic backgrounds of lung cancers could affect the spatial distribution of brain metastases. METHODS: CT or MR images of 200 patients with a total of 1033 treatment-naive brain metastases from lung cancer were retrospectively reviewed (23 by CT and 177 by MRI). All images were standardized to the human brain MRI atlas provided by the Montreal Neurological Institute 152 database. Locations, depths from the brain surface, and sizes of the lesions after image standardization were analyzed. RESULTS: The posterior fossa, the anatomic "watershed areas," and the gray-white matter junction were confirmed to be more commonly affected by lung cancer brain metastases, and brain metastases with epidermal growth factor receptor (EGFR) L858R mutation occurred more often in the caudate, cerebellum, and temporal lobe than those with exon 19 deletion of EGFR. Median depths of the lesions from the brain surface were 13.7 mm (range, 8.6-21.9) for exon 19 deleted EGFR, 11.5 mm (6.6-16.8) for L858R mutated, and 15.0 mm (10.0-20.7) for wild-type EGFR. Lesions with L858R mutated EGFR were located significantly closer to the brain surface than lesions with exon 19 deleted or wild-type EGFR (P = .0032 and P < .0001, respectively). Furthermore, brain metastases of adenocarcinoma lung cancer patients with a history of chemotherapy but not molecular targeted therapy were located significantly deeper from the brain surface (P = .0002). CONCLUSION: This analysis is the first to reveal the relationship between EGFR mutation status and the spatial distribution of brain metastases of lung cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».