Spatial heterogeneity of edema region uncovers survival-relevant habitat of Glioblastoma

医学 流体衰减反转恢复 胶质母细胞瘤 一致性 内科学 栖息地 空间异质性 肿瘤科 病理 放射科 磁共振成像 生态学 癌症研究 生物
作者
Yang Yang,Yu Han,Shijie Zhao,Gang Xiao,Lei Guo,Xin Zhang,Guangbin Cui
出处
期刊:European Journal of Radiology [Elsevier]
卷期号:154: 110423-110423 被引量:22
标识
DOI:10.1016/j.ejrad.2022.110423
摘要

The composition and extent of edema (ED) region can reflect the aggressive degree of glioblastoma (GBM). Investigating its heterogeneity pattern and identifying the high-risk habitat may provide important prognostic information.We prospectively collected 122 GBM patients from the Cancer Imaging Archive (TCIA) and 65 GBM patients from the local institution for the training cohort and external test cohort respectively. The signal intensities of ED region from T1-weighted contrast-enhanced images (T1CE) and T2-weighted fluid-attenuated inversion recovery images (FLAIR) were pooled together from each patient as a global matrix. Then, K-means clustering was applied, which could segment ED regions into several habitats (i.e., subregions). A group of radiomics features were extracted and radiomics signatures (RadScores) were derived. The high-risk habitat was identified and evaluated in light of the prognostic at the intra-regional, inter-regional, and model levels. Molecular analysis was also conducted to investigate the potential of the high-risk habitat in complementing biological information.After three levels comparison, the high-risk habitat was determined. When combing with the RadScores of enhanced tumor (ET), the concordance index (C-index) was leveraged from 0.658 to 0.677. When combining with clinical factors and RadScores of ET, the C-index increased to 0.770. For molecular analysis, we observed a more significant difference among groups in survival prediction after uniting MGMT methylation status and the high-risk habitat signature.This study demonstrates that investigating the spatial heterogeneity of ED and identifying the high-risk habitat within it may provide more references for GBM treatment and prognosis studies.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
五月完成签到 ,获得积分10
刚刚
1234完成签到 ,获得积分10
2秒前
小HO完成签到 ,获得积分10
3秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
cc关闭了cc文献求助
5秒前
634301059完成签到 ,获得积分10
6秒前
清脆如娆完成签到 ,获得积分10
9秒前
早睡早起身体好Q完成签到 ,获得积分10
11秒前
muzian完成签到 ,获得积分10
15秒前
Monicadd完成签到 ,获得积分10
16秒前
娟娟完成签到 ,获得积分10
16秒前
小何发布了新的文献求助10
19秒前
lsfgz111完成签到 ,获得积分10
19秒前
糖果苏扬完成签到 ,获得积分10
25秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
27秒前
玖月完成签到 ,获得积分0
29秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
32秒前
physicalpicture完成签到,获得积分10
33秒前
子晗张完成签到 ,获得积分10
33秒前
zzh完成签到 ,获得积分10
35秒前
baa完成签到,获得积分10
37秒前
调皮平蓝完成签到,获得积分10
41秒前
春天的粥完成签到 ,获得积分10
42秒前
花生王子完成签到 ,获得积分0
42秒前
yao完成签到 ,获得积分10
43秒前
猪鼓励完成签到,获得积分10
44秒前
Alvin完成签到 ,获得积分10
45秒前
温柔梦松完成签到 ,获得积分10
47秒前
GG爆完成签到,获得积分10
48秒前
傻傻的哈密瓜完成签到,获得积分10
48秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
50秒前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
50秒前
mrconli完成签到,获得积分10
50秒前
落寞的幻竹完成签到,获得积分10
51秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
52秒前
zgy1001完成签到 ,获得积分10
52秒前
Hh完成签到,获得积分10
56秒前
WittingGU完成签到,获得积分0
56秒前
59秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Binary Alloy Phase Diagrams, 2nd Edition 8000
Building Quantum Computers 800
Translanguaging in Action in English-Medium Classrooms: A Resource Book for Teachers 700
Natural Product Extraction: Principles and Applications 500
Exosomes Pipeline Insight, 2025 500
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5664739
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4868654
关于积分的说明 15108421
捐赠科研通 4823434
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2582339
邀请新用户注册赠送积分活动 1536357
关于科研通互助平台的介绍 1494772