Meta-topologies define distinct anatomical classes of brain tumors linked to histology and survival
Notice bibliographique
Résumé
Fresh tissue was acquired from the resected tumour and the surrounding white matter during craniotomy.The specimens, having been sliced with a vibratome, underwent standard monotonic and repetitive deformation with atomic force microscope (AFM) nanoindentation, in order to determine the elastic modulus.The influence of isocitrate dehydrogenase gene family (IDH) mutation status, World Health Organization (WHO) grade, age and preconditioning on tumour and adjacent white matter elasticity was investigated with linear mixed-effects models.Results: On standard monotonic deformation, tissues from IDH-wildtype cases were found softer than tissues from IDH-mutant ones in grade III patients (p¼0.049),but similar in elasticity to IDH-mutant cases in grade II patients (p¼0.48).The glioma was softer, although non-significantly, than the peritumoral white matter in grade III patients (p¼0.07) and similar in elasticity to the adjacent brain in grade II (p¼0.49) and IV patients (p¼0.59).On repetitive indentation, both the adjacent white matter (p¼0.003) and tumour tissue (p¼0.002)initially manifested stiffening and eventually softening.The elasticity of the peritumoral white matter was restored to its initial values (p¼0.94).In the glioma tissue, stiffening was only partially reversed (p¼0.015).Conclusion: Diffuse glioma tissue and peritumoral white matter elasticity represents a phenotypic trait linked to established histopathological characteristics.Sources of heterogeneity on local measurements between patient groups and within individual patients should be considered and explored by further research.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».