Pediatric Brain Tumor Genetics: What Radiologists Need to Know
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
Brain tumors are the most common solid tumors in the pediatric population. Pediatric neuro-oncology has changed tremendously during the past decade owing to ongoing genomic advances. The diagnosis, prognosis, and treatment of pediatric brain tumors are now highly reliant on the genetic profile and histopathologic features of the tumor rather than the histopathologic features alone, which previously were the reference standard. The clinical information expected to be gleaned from radiologic interpretations also has evolved. Imaging is now expected to not only lead to a relevant short differential diagnosis but in certain instances also aid in predicting the specific tumor and subtype and possibly the prognosis. These processes fall under the umbrella of radiogenomics. Therefore, to continue to actively participate in patient care and/or radiogenomic research, it is important that radiologists have a basic understanding of the molecular mechanisms of common pediatric central nervous system tumors. The genetic features of pediatric low-grade gliomas, high-grade gliomas, medulloblastomas, and ependymomas are reviewed; differences between pediatric and adult gliomas are highlighted; and the critical oncogenic pathways of each tumor group are described. The role of the mitogen-activated protein kinase pathway in pediatric low-grade gliomas and of histone mutations as epigenetic regulators in pediatric high-grade gliomas is emphasized. In addition, the oncogenic drivers responsible for medulloblastoma, the classification of ependymomas, and the associated imaging correlations and clinical implications are discussed. ©RSNA, 2018
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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