MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414580343 · doi:10.1093/braincomms/fcaf368

Unraveling differences and hallmarks in suspected diffuse low-grade gliomas: a multicenter database study

2025· article· en· W4414580343 sur OpenAlexaboutno aff
Francesco Latini, Markus Fahlström, Alice Neimantaite, Tomás Gómez Vecchio, Alba Corell, Ole Solheim, Sasha Gulati, Peter Milos, Björn Sjögren, Lars Kjelsberg Pedersen, Anna Lipatnikova, Klas Holmgren, Rickard L. Sjöberg, Henrietta Nittby Redebrandt, Gregor Tomasevic, Ruby Mahesparan, Øystein Vesterli Tveiten, Erik Thurin, Margret Jensdottir, Jir̂í Bártek, Maria Zetterling, Asgeir Store Jakola

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoxelMultivariate analysisVoxel-based morphometryCognitionRadiological weaponWhite matterPhenotypeNatural historyNeuroimaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The natural history of suspected diffuse low-grade gliomas (DLGG) depends heavily upon the molecular status. To fully comprehend this integrated information preoperatively, a clinical phenotype incorporating both clinical and radiological information may be of value. We aimed to analyze this systematically in a large multicenter study to identify clinical/radiological phenotypes of DLGG molecular subgroups at the onset. Patients from 9 Scandinavian centers, with confirmed World Health Organization (WHO) grade 2 at the time of diagnosis (according to WHO 2016/2007 classification), known molecular status (isocitrate dehydrogenase [IDH] status and 1p19q co-deletion status) and preoperative images of adequate quality, were analyzed. MRI-based tumor volume segmentation was used to create a frequency map of their locations into the Montreal Neurological Institute space. The Brain-Grid (BG) system was used for tumor invasiveness analysis. Variables were analyzed for each subgroup of DLGG with regression analyses. 235 patients were included. The three molecular subgroups differed in age, tumor location, epileptic onset, and cognitive status. Seizure onset was linked to the number of BG voxels and A3C2S2 location in all three molecular groups. Cognitive deficits were related to increasing age (IDH-mutated-Oligodendrogliomas), female gender (IDH-wildtype) and tumor volume (Oligodendrogliomas). Patients with IDH-mutated astrocytomas (n=65) displayed younger age, left sided fronto-insular preferential location, infiltration of anterior ventral inferior fronto-occipital fasciculus (IFOF) and external capsule, and seizure as onset symptom. Oligodendrogliomas (n=116) were more often found in patients >40yo, with frontal location, dorsal IFOF, frontal aslant tract and superior longitudinal fasciculus invasion, and seizures as onset symptom. IDH-wildtype astrocytomas (n=54) displayed: age >40yo, left-sided temporo-insular preferential location, invasion of posterior IFOF and Cortico-spinal tract, cognitive deficits at onset and the infiltration of posterior left peri-insular voxel (A3C2S3) as a strong predictor of IDH-wildtype final diagnosis. Using an integrated clinic-radiological approach we identified differences in age, clinical presentation, preferential location, and white matter infiltration among specific molecular subgroups of suspected DLGG. The systematic combination of patient-specific variables (age/clinical onset) and tumor-specific features (sub-lobar preferential location) may be relevant to create future prediction models and to better understand the onco-functional trajectory already at the preoperative stage. Prediction models may benefit from combining information rather than, for instance, analyzing images only.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBrain CommunicationsMême sujetGlioma Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207