Temporal Apparent Diffusion Coefficient Changes During Chemoradiation: An Imaging Biomarker for Tumor Response Monitoring and Spatial Recurrence Prediction in Glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Apparent diffusion coefficient (ADC) from diffusion-weighted imaging has been shown to detect early treatment response in glioblastoma. This prospective observational serial imaging study aimed to compare ADC changes in gross tumor volume (GTV) regions that developed recurrence versus those that remained recurrence-free. METHODS AND MATERIALS: Patients with glioblastoma underwent diffusion-weighted imaging at radiation planning (baseline, fraction 0), fraction 10, fraction 20, and 1 month after completing a 6-week course of chemoradiation. Recurrence was contoured at the earliest magnetic resonance imaging showing progression. The intersection of the GTV and recurrence was labeled resistant-GTV, whereas nonintersecting GTV was labeled sensitive-GTV. ADC values and percentage changes from fraction 0 were compared between these regions. RESULTS: /ms; IQR, 0.87-1.13) were similar at baseline (P = .193), but statistically significant differences were observed from the start of radiation therapy. Median ADC changes from baseline for resistant- and sensitive-GTV were +2.5% versus +15.1% at fraction 10 (P < .001), +8.1% versus +23.1% at fraction 20 (P < .001), and +21.2% versus +36.4% at 1 month after completing a 6-week course of chemoradiation (P <.001), respectively. Smaller ADC changes at fraction 10 (odds ratio, 0.95; P = .005) and fraction 20 (odds ratio, 0.95; P = .010) were independent predictors of increased risk of GTV failure, adjusting for O6-methylguanine DNA methyltransferase promoter methylation and extent of surgical resection. CONCLUSIONS: Temporal ADC changes are promising imaging biomarkers for treatment response and spatial recurrence prediction and may provide a target for magnetic resonance imaging-guided biologically adapted radiation clinical trials.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».