Evaluating Apparent Diffusion Coefficient (ADC) as a Non-Invasive Imaging Biomarker for Breast Cancer Prognosis: Correlation with Histopathological and Molecular Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: This study evaluates the potential of apparent diffusion coefficient (ADC) values derived from diffusion-weighted imaging (DWI) as non-invasive imaging biomarkers for breast cancer prognosis, correlating them with key histopathological and molecular features. Materials and Methods: In this prospective study, 35 patients with histologically confirmed breast cancer underwent 1.5T MRI, including DWI sequences. ADC values were measured from manually selected regions of interest, and their associations with prognostic markers—ER/PR status, HER2 expression, Ki-67 index, lymph node metastasis, tumor grade, and size—were statistically analyzed. Receiver operating characteristic (ROC) curves were used to determine diagnostic performance thresholds. Results: Significantly lower ADC values were observed in tumors with lymph node metastasis (P = 0.016), high Ki-67 expression (P = 0.042), and positive ER/PR status (P = 0.031). ROC analysis demonstrated high diagnostic performance of ADC for identifying metastatic lymph nodes (AUC = 0.879), ER/PR-positive tumors (AUC = 0.864), and Ki-67-positive tumors (AUC = 0.837). No significant correlations were found between ADC and HER2 status, tumor grade, or size. Conclusion: ADC values significantly correlate with several key prognostic factors in breast cancer, including hormone receptor status, tumor proliferation, and lymph node involvement. These findings highlight ADC as a promising non-invasive imaging biomarker for early risk stratification and treatment planning in breast cancer management. Larger multicenter studies are warranted to validate these results and support broader clinical application.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».