RARE-11. QUANTITATIVE MR IMAGING FEATURES ASSOCIATED WITH UNIQUE TRANSCRIPTIONAL CHARACTERISTICS IN PEDIATRIC ADAMANTINOMATOUS CRANIOPHARYNGIOMA: A POTENTIAL GUIDE FOR THERAPY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract METHODS Through the Advancing Treatment for Pediatric Craniopharyngioma (ATPC) consortium we accumulated preoperative MRIs and tumor RNA for 50 unique ACP patients. MRIs were assessed quantitatively for 28 different features and analyzed using Multiple Factor Analysis (MFA) and optimal clustering was determined via maximization of Bayesian Information Criterion (BIC). Following bulk RNAseq, differential expression and pathway enrichment were performed using standard methodologies (i.e., DESeq2 and GSEA). RESULTS MRI features were well represented in the first 3 dimensions of MFA (variance explained=67.32%); specifically tumor/cyst size, ventricular size, and cyst fluid diffusivity. Using this three-way axis, we identified 3 patient subgroups. Transcriptional differences between these subgroups indicated one group was enriched for DNA damage response and MYC related pathways, one group enriched for SHH, and one group enriched for WNT/β-catenin and EMT-related pathways. CONCLUSION This preliminary work suggests that there may be unique gene expression variants within ACP, which may be identified preoperatively using easily quantifiable MRI parameters. These radiogenomic signatures could provide prognostic information and/or guidance in the selection of antitumor therapies for children with ACP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».