Rapid Diagnosis of Central Nervous System Neoplasms with Picosecond Infrared Laser Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Surgery is the first step in the treatment of central nervous system (CNS) tumours. Thus, rapid, and precise intraoperative tissue diagnosis is imperative for surgical and adjuvant planning. In neurosurgery, however, preoperative biopsies are rare. Diagnosis depends on intraoperative consultations with neuropathologists, where excised tissue is evaluated via ‘frozen section’ analysis—which is limited by pathologist availability and expertise. This thesis addresses the need for a tool that provides fast, accurate CNS tumour diagnosis using both morphological and molecular data, enabling detailed surgical interventions. Picosecond InfraRed Laser Mass Spectrometry (PIRL-MS) is a hand-held, automated probe that identifies tumour subtypes through real-time molecular analysis. PIRL-MS is an ‘ambient’ mass spectrometry analysis method wherein rapid analysis of tissue molecular content takes place under ambient conditions without extensive sample preparation. Chapter 1 introduces a standardized workflow for developing and validating molecular models used in ambient mass spectrometry. It includes guidance on experimental design, model refinement, evaluation, and robustness assessment to support reproducible and interpretable tissue classification. Chapter 2 applies this framework to the intraoperative diagnosis of intradural extramedullary spinal tumours. A retrospective analysis of 319 specimens—primarily schwannoma and meningioma—revealed 41 lipid biomarkers through high-resolution tandem mass spectrometry liquid chromatography (HPLC-MS/MS), demonstrating that PIRL-MS can differentiate tumour types with high sensitivity and specificity. Chapter 3 expands this approach to glioma, lymphoma, and metastatic brain tumour specimens each of which requiring own extent (or aggressiveness) of surgical resection such that the workflow of intraoperative diagnosis is improved towards betterment of patient outcomes, even if no experienced pathologists is available to facilitate diagnosis. A lipid biomarker panel of 32 compounds was established for PIRL-MS-based classification. Additionally, murine models were used to show that PIRL-MS enables near-perfect tumour classification in situ, paving the way for human trials that could empower neurosurgeons to make accurate diagnoses independently, improving intraoperative decision-making. Overall, this work demonstrates the potential of ambient mass spectrometry—particularly PIRL-MS—for fast, reliable CNS tumour classification, bridging the gap between molecular diagnostics and real-time surgical needs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».