Identification of Multiclass Pediatric Low-Grade Neuroepithelial Tumor Molecular Subtype with ADC MR Imaging and Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
<h3>BACKGROUND AND PURPOSE:</h3> Molecular biomarker identification increasingly influences the treatment planning of pediatric low-grade neuroepithelial tumors (PLGNTs). We aimed to develop and validate a radiomics-based ADC signature predictive of the molecular status of PLGNTs. <h3>MATERIALS AND METHODS:</h3> In this retrospective bi-institutional study, we searched the PACS for baseline brain MRIs from children with PLGNTs. Semiautomated tumor segmentation on ADC maps was performed using the semiautomated level tracing effect tool with 3D Slicer. Clinical variables, including age, sex, and tumor location, were collected from chart review. The molecular status of tumors was derived from biopsy. Multiclass random forests were used to predict the molecular status and fine-tuned using a grid search on the validation sets. Models were evaluated using independent and unseen test sets based on the combined data, and the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was calculated for the prediction of 3 classes: <i>KIAA1549-BRAF</i> fusion, <i>BRAF</i> V600E mutation, and non-<i>BRAF</i> cohorts. Experiments were repeated 100 times using different random data splits and model initializations to ensure reproducible results. <h3>RESULTS:</h3> Two hundred ninety-nine children from the first institution and 23 children from the second institution were included (53.6% male; mean, age 8.01 years; 51.8% supratentorial; 52.2% with <i>KIAA1549-BRAF</i> fusion). For the 3-class prediction using radiomics features only, the average test AUC was 0.74 (95% CI, 0.73–0.75), and using clinical features only, the average test AUC was 0.67 (95% CI, 0.66–0.68). The combination of both radiomics and clinical features improved the AUC to 0.77 (95% CI, 0.75–0.77). The diagnostic performance of the per-class test AUC was higher in identifying <i>KIAA1549-BRAF</i> fusion tumors among the other subgroups (AUC = 0.81 for the combined radiomics and clinical features versus 0.75 and 0.74 for <i>BRAF</i> V600E mutation and non-<i>BRAF</i>, respectively). <h3>CONCLUSIONS:</h3> ADC values of tumor segmentations have differentiative signals that can be used for training machine learning classifiers for molecular biomarker identification of PLGNTs. ADC-based pretherapeutic differentiation of the <i>BRAF</i> status of PLGNTs has the potential to avoid invasive tumor biopsy and enable earlier initiation of targeted therapy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».