Hyperpolarized 13C lactate-to-bicarbonate signal ratio predicts brain metastases response to stereotactic radiosurgery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Brain metastases (BM) are increasingly treated with stereotactic radiosurgery (SRS); however, up to 30% of BM recur locally. This work investigated whether hyperpolarized (HP) [1-13C]-pyruvate MRI can be used to predict SRS treatment response in patients with BM. Methods Eighteen patients with 44 BM were imaged with HP [1-13C]-pyruvate MRI prior to SRS. Treatment response was determined using the Response Assessment in Neuro-Oncology BM (RANO-BM) working group guidelines at 6-month follow-up. Fourteen parameters, including lesion [1-13C]-lactate to [13C]-bicarbonate, [1-13C]-lactate to [1-13C]-pyruvate and [13C]-bicarbonate to [1-13C]-pyruvate signal ratios, in addition to prognostic and dosimetric parameters, were analyzed using univariable and multivariable analysis. Results Univariable analysis identified lesion [1-13C]-lactate to [13C]-bicarbonate ratio (P = .0003), lesion [13C]-bicarbonate to [1-13C]-pyruvate ratio (P = .0118), lesion volume (P = .0264), and the number of involved organs with metastases including the brain (P = .0448) as significant predictors of treatment response. The lesion [1-13C]-lactate to [13C]-bicarbonate ratio was predictive of response with the best overall performance, achieving an AUCROC = 0.88, AUCPRC = 0.83, sensitivity = 67% (CI: 40%–87%), specificity = 97% (CI: 90%–100%), and positive predictive value (PPV) = 91% (CI: 73%–100%). Conclusions HP lesion [1-13C]-lactate to [13C]-bicarbonate ratio can predict SRS response with a high PPV.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».