IMG-21. PROSPECTIVE PREOPERATIVE DETERMINATION OF ISOCITRATE DEHYDROGENASE MUTATION IN GLIOMAS USING SPECTRAL EDITING MAGNETIC RESONANCE SPECTROSCOPY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Gliomas are the most common malignant brain tumors in children and adults. A subset of these tumors harbour mutations in the enzyme isocitrate dehydrogenase (IDH) which produces the novel oncometabolite 2-hydroxyglutarate (2HG). In general, patients with an IDH mutant glioma have a longer survival—often necessitating more re-treatment sessions over the span of a patient’s life and surveillance monitoring for tumor recurrence. The need to non-invasively detect early evidence of tumor recurrence is therefore heightened in this unique subset of patients with extended survival. As magnetic resonance spectroscopy (MRS) has been demonstrated to measure biochemical components of intracranial tumors using MRI, we conducted a study in 58 pre-operative adult patients to determine if a diagnosis of IDH mutant glioma could be made confidently using imaging data. METHODS Patients underwent neuroimaging for diagnosis or preoperative planning on a 3 tesla MR scanner. A MEGA-PRESS spectral editing technique was employed. Imaging findings were directly compared to post-operative histopathologic diagnosis. RESUTLS: For all patients with gliomas from grade II to IV, detection of 2-HG with MEGA-PRESS sequence had a sensitivity between 48% and 81%, specificity between 60% and 100%, PPV between 53% and 100% and NPV between 77% and 85% depending on the CRLB threshold. Among the different metabolite ratios, a 2-HG/NAA ratio >0.034 had the highest sensitivity and specificity, 86% and 73% respectively. DISCUSSION Magnetic resonance spectroscopy (MRS) is an underused advanced MR technique that deserves consideration in pediatric neuro-oncology given its utility in non-invasively detecting malignant gliomas.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».