Defining the biological basis of radiomic phenotypes in lung cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Medical imaging can visualize characteristics of human cancer noninvasively. Radiomics is an emerging field that translates these medical images into quantitative data to enable phenotypic profiling of tumors. While radiomics has been associated with several clinical endpoints, the complex relationships of radiomics, clinical factors, and tumor biology are largely unknown. To this end, we analyzed two independent cohorts of respectively 262 North American and 89 European patients with lung cancer, and consistently identified previously undescribed associations between radiomic imaging features, molecular pathways, and clinical factors. In particular, we found a relationship between imaging features, immune response, inflammation, and survival, which was further validated by immunohistochemical staining. Moreover, a number of imaging features showed predictive value for specific pathways; for example, intra-tumor heterogeneity features predicted activity of RNA polymerase transcription (AUC = 0.62, p=0.03) and intensity dispersion was predictive of the autodegration pathway of a ubiquitin ligase (AUC = 0.69, p<10-4). Finally, we observed that prognostic biomarkers performed highest when combining radiomic, genetic, and clinical information (CI = 0.73, p<10-9) indicating complementary value of these data. In conclusion, we demonstrate that radiomic approaches permit noninvasive assessment of both molecular and clinical characteristics of tumors, and therefore have the potential to advance clinical decision-making by systematically analyzing standard-of-care medical images.
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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) | 0,000 | 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 découle