Patterns of Growth of Tumors in Li-Fraumeni Syndrome by Imaging: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Although tumors of Li-Fraumeni syndrome (LFS) have a premalignant or dormant phase that could be exploited by early imaging detection, this has been underevaluated in the literature. We present a case series of patients with LFS followed by imaging over time to highlight patterns of growth of tumors and hotspots of missed tumors in this population. Clinical and imaging features were available for 29 tumors of 24 carriers of a germline TP53 pathogenic variant, developed between 1999 and 2023 were retrospectively reviewed in a single tertiary pediatric center. Imaging characteristics of tumors were evaluated with MRI, CT, and radiographs. Local invasion, time interval for developing primary cancer, and/or recurrent disease and metastasis, and factors that delayed the tumor diagnosis were assessed. In patients with multiple tumors the median time intervals for development of first, second, and third primary cancers were 45.9, 79.8, and 28.1 months, respectively. Hotspots of missed tumors included superficial soft tissues, areas close to bones, on the scalp, in tissues around the adrenal region and in small hypodense lesions on brain CT. In conclusion, the pattern of growth of tumors is variable and erratic in LFS patients with some tumors presenting with a dormant pattern.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».