USING CCA-MRI TO PREDICT RESPONSE TO STEREOTACTIC RADIOSURGERY IN PATIENTS WITH BRAIN METASTASES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract AIMS Brain metastases (BMs) from different primary cancers may have different radiosensitivity, for example melanoma and renal cell cancers are considered more radioresistant. Radiosensitivity is determined by the intrinsic radiobiological properties of tumours, which include vascularisation and oxygenation. Contrast Clearance Analysis (CCA)-MRI measures delayed contrast behaviour to offer a window into tumour vascularity. The CCA colour map shows areas of contrast accumulation (red), suggesting vascular damage, and rapid contrast clearance (blue), suggesting intact and increased vasculature. We aim to interrogate CCA-MRIs pre-stereotactic radiosurgery (SRS) for differences in contrast handling between BMs from different primaries. METHOD 10 patients, with 70 BMs, were included in the study. All had CCA-MRIs pre-SRS as part of their planning-MRIs. Radiotherapy-planning-CT scans were fused with the planning-post-contrast-T1-MRI, with consultant clinical oncologist-approved contoured targets, and the CCA-images. Threshold analysis was performed to obtain proportions of red and blue within the enhancing areas of each tumour. RESULTS There was a significant difference in the proportion of blue between BMs from different primaries (p=0.0294). In pairwise-comparisons, only the difference between lung and renal was significant (mean difference 37.65%, p=0.0390). The difference between the proportion of red was also significant overall (p=0.0084) (Figure 2). In pairwise comparisons, renal was significantly different from lung, breast and melanoma (mean difference 12.65%, p=0.0161; mean difference 12.97%, p=0.0154; and mean difference 11.29%, p=0.0169, respectively). CONCLUSION This study offers a novel insight into the vascularity of BMs from different primaries. Further research to explore if these findings can explain differential SRS outcomes is underway.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».