高度质瘤的结构和功能连接组分析:系统性审查

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 计算生物学 计算生物学
• 在瘤学瘤学.

背景情况:

• 高度质瘤 (HGG) 是一种具有严重影响神经网络的侵袭性脑癌.
• 目前对HGG的治疗策略,包括手术,化疗和放射治疗,由于对大脑连接的不完全理解而受到限制.
• 关于大脑神经网络的研究Connectomics提供了一种新的方法来理解HGG的影响和预测手术结果.

研究的目的:

• 从功能和结构的角度系统地审查HGG解剖对主要神经网络的影响.
• 讨论基于连接学的机器学习模型的进展,用于预测HGG患者的术后结果.

主要方法:

• 按照PRISMA指南进行系统的文献搜索,没有日期限制.
• 纳入标准集中在研究分析扩散张力成像 (DTI) 和/或静止状态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 数据的白质受HGG影响的航道的研究.
• 排除不适用于HGGs的研究,缺乏瘤定位数据,或没有全文格式的研究.

主要成果:

• 审查了41项研究,揭示了HGGs在丰富俱乐部节点中增加结构连接 (SC) 并减少外围节点中的SC.
• 功能连接 (FC) 变化因瘤位置而异:额头HGGs导致双边FC变化 (全球效率 (GE) 降低,局部效率 (LE) 降低),时间HGGs影响双边FC (LE降低),表层HGGs具有局部影响,岛屿HGGs主要影响局部FC.
• 结合临床和结构数据的Connectomic指标 (FC,LE,GE) 增强了对HGG切除后并发症的预测.

结论:

• HGG对功能连接体表现出明显的影响,根据瘤位置而异.
• HGGs通常减少长距离,半球间FC和LE,同时保持GE和集群系数.
• 与传统的临床或结构模型相比,基于Connectomics的模型在预测HGG切除后并发症方面表现出更高的准确性.