MR Imaging of Pediatric Low-Grade Gliomas: Pretherapeutic Differentiation of<i>BRAF</i>V600E Mutation,<i>BRAF</i>Fusion, and Wild-Type Tumors in Patients without Neurofibromatosis-1
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The prognosis and treatment of pediatric low-grade gliomas is influenced by their molecular subtype. MR imaging remains the mainstay for initial work-up and surgical planning. We aimed to determine the relationship between imaging patterns and molecular subtypes of pediatric low-grade gliomas. MATERIALS AND METHODS: This was a retrospective bi-institutional study for patients diagnosed from 2004 to 2021 with pathologically confirmed pediatric low-grade gliomas molecularly defined as BRAF fusion, BRAF V600E mutant, or wild-type (which is neither BRAF V600E mutant nor BRAF fusion). Two neuroradiologists, blinded, independently reviewed imaging parameters from diagnostic MRIs, and discrepancies were resolved by consensus. Bivariate analysis was used followed by pair-wise comparison of the Dwass-Steel-Critchlow-Fligner method to compare the 3 molecular subtypes. Interreader agreement was assessed using κ. RESULTS: We included 70 patients: 30 BRAF fusion, 19 BRAF V600E mutant, and 21 wild-type. There was substantial agreement between the readers for overall imaging variables (κ = 0.75). BRAF fusion tumors compared with BRAF V600E and wild-type tumors were larger (P = .0022), and had a greater mass effect (P = .0053), increased frequency of hydrocephalus (P = .0002), and diffuse enhancement (p <.0001). BRAF V600E mutant tumors were more often hemispheric (P < .0001), appeared more infiltrative (P = .0002), and, though infrequent, were the only group demonstrating diffusion restriction (qualitatively; P = .0042) with a lower ADC ratio (quantitatively) (P = .003). CONCLUSIONS: BRAF fusion and BRAF V600E mutant pediatric low-grade gliomas have unique imaging features that can be used to differentiate them from each other and wild-type pediatric low-grade glioma using a standard radiology review with high interreader agreement. In the era of targeted therapy, these features can be useful for therapeutic planning before surgery.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».