Unraveling differences and hallmarks in suspected diffuse low-grade gliomas: a multicenter database study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».