BIOM-109. IMAGE-DERIVED FEATURES IMPROVE PROGNOSTIC MODELING IN POST-SURGICAL PATIENTS WITH IDH WILD-TYPE GLIOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Post-operative prognostication in glioma patients remains a clinical challenge, particularly given the heterogeneity in tumor biology and patient outcomes. We evaluated whether image-derived features from post-operative imaging improve survival modeling beyond established clinicopathologic factors. METHODS We analyzed a cohort of 71 post-surgical glioma patients treated at Princess Margaret Cancer Centre with known clinicopathologic features including age, histological classification, IDH mutation status, MGMT methylation status, extent of resection, and performance status. A baseline Cox proportional hazards model was fit to clinical variables. Radiomic features were extracted using PyRadiomics from post-operative CT and MRI across three regions of interest: whole brain, tumor bed, and peritumoral ring. Features underwent stepwise unsupervised reduction (variance filtering, exclusion of volume-correlated features, and removal of remaining collinear features), followed by dimensionality reduction via principal component analysis. Combined clinical and imaging models were evaluated in the overall cohort and stratified by IDH mutation status. RESULTS In the overall cohort, the clinical model was highly prognostic (C-index 0.74, p ~ 3.2×10⁻⁶). Adding imaging features improved performance (C-index 0.79) but was not significant (p ~ 0.31). Subset analysis revealed differential effects by IDH status. In IDH-mutant gliomas (n=24), neither clinical nor combined models were significant. In IDH wild-type glioblastoma (n=47), the clinical model achieved C-index 0.75 (p=0.04). The addition of imaging features significantly improved model performance (C-index 0.83, p=0.03), with selected imaging components contributing independent prognostic value after adjustment for clinical variables. Post-hoc analysis of radiomic feature importance (random forest ranking) revealed that top contributing features were drawn from both CT and MRI modalities, with most sourced from the whole brain region. CONCLUSIONS In post-surgical patients with IDH wild-type glioblastoma, image-derived features from post-operative imaging can significantly enhance prognostic modeling beyond known clinicopathologic factors. These preliminary findings support the potential role of radiomic biomarkers in refining risk stratification for this patient subgroup.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».