图像化表型比基本的人口和细胞突变资料更准确地预测质瘤的整体存活率
Saima Rathore1, Muhammad A Iftikhar2, Ahmad Chaddad3
1AVID Radiopharmaceuticals, Philadelphia, PA, USA; Eli Lilly and Company, Indianapolis, IN, USA.
Computer methods and programs in biomedicine
|September 27, 2023
概括
结合磁共振成像 (MRI),数字病理学 (PATH) 和遗传数据,可显著改善质瘤患者的整体存活率 (OS) 预测. 这种多omics方法提供了比单独临床因素更准确的质瘤预后.
科学领域:
- 神经瘤学神经瘤学
- 医学成像医学成像
- 计算病理学计算病理学
背景情况:
- 质瘤的预后受到成像,病理,人口统计和IDH突变状态的影响.
- 通过整合多种数据模式,可以提高整体存活率 (OS) 的预测准确性.
研究的目的:
- 评估结合预后标志物对质瘤患者整体存活期 (OS) 的预测准确度.
- 确定成像,遗传和临床数据的最佳组合,以预测质瘤的预后.
主要方法:
- 从160名质瘤患者的多对比MRI和数字病理图像的回顾性分析.
- 使用放射学和遗传病理学描述器进行定量表型分析.
- 考克斯比例危险模型训练成像特征,IDH突变状态和人口统计数据来预测OS.
主要成果:
- 与仅使用年龄,性别和突变状态 (p < 0.001) 的模型相比,整合MRI或病理特征改善了OS预测.
- 综合多omics模型,结合MRI,病理学,临床和遗传数据,实现了最高的预测准确性 (c指数=0.87).
结论:
- 结合成像,遗传和临床概况,可提供更准确的质瘤预后.
- 多模式数据集成增强了对质瘤患者结果的预测能力.
