Multimodal Radiomic Profiling Can Distinguish AT1- and AT2- Cell of Origin Lung Adenocarcinoma Models
Notice bibliographique
Résumé
Lung adenocarcinoma (LUAD) is a highly heterogeneous disease with diverse biological behaviors and clinical outcomes, which complicates diagnosis and treatment strategies. Recent research has demonstrated that LUAD can originate from multiple alveolar cell types, including GRAMD2+alveolar type I (AT1) cells and SFTPC+alveolar type II (AT2) cells, each giving rise to tumors with distinct histological features and transcriptomic profiles. Activation of the KRASG12Doncogene in either AT1 or AT2 cells leads to the development of multifocal LUAD, but it is not fully understood how the cell of origin affects tumor characteristics observable through imaging techniques. In this study, we investigated the influence of cell origin on radiomic signatures by comparing LUAD models derived from SFTPC+AT2 cells (SKTG) and GRAMD2+AT1 cells (GKTG). Using fast spin echo (FSE) MRI sequences, we identified distinct and cell-of-origin–specific radiomic profiles, with the SKTG tumors showing a greater number of significantly (p < 0.05) different features, indicating unique imaging phenotypes between the two tumor types. Notably, SKTG tumors exhibited increasing radiomic heterogeneity over time, which may correlate with a more aggressive tumor behavior and progression compared to GKTG tumors. These findings underscore the diagnostic and prognostic potential of radiomics to non-invasively differentiate LUAD lesions based on their cellular origin. By capturing tumor heterogeneity and progression longitudinally through imaging, radiomic analysis offers promising avenues for personalized treatment planning and improved patient management tailored to AT1- versus AT2-derived LUAD. This approach may ultimately enhance early detection, therapeutic response monitoring, and clinical outcomes in lung cancer patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».