Tumorheterogenität im Glioblastom, bewertet durch MRT-Texturanalyse: ein potenzieller Überlebensmarker

ZIEL: Gewichtete Sequenzen von Patienten mit Glioblastom (GBM) als Prädiktoren für klinische Ergebnisse. METHODEN: 79 Patienten aus 3 Krankenhäusern wurden in die Studie einbezogen. 16 3D-Texturheterogenitätsmaße wurden berechnet, einschließlich Run-Length-Matrix (RLM)-Merkmale (regionale Heterogenität) und Co-Occurrence-Matrix (CM)-Merkmale (lokale Heterogenität). Die Signifikanz der Ergebnisse wurde mithilfe von Kaplan-Meier-Kurven und Cox-proportionalen Hazard-Analysen untersucht. Die Korrelation zwischen den Variablen der Studie wurde mit dem Spearman-Korrelationskoeffizienten bewertet. ERGEBNISSE: Die Kaplan-Meier-Überlebensanalyse zeigte, dass 4 der 11 RLM-Merkmale und 4 der 5 CM-Merkmale robuste Prädiktoren für das Überleben waren. Die Median-Überlebensunterschiede in den signifikantesten Fällen betrugen über 6 Monate. SCHLUSSFOLGERUNG: Gewichtete MRT-Bilder von Patienten mit GBM sind Prädiktoren für das Überleben. FORTSCHRITTE IM WISSEN: Die Texturanalyse zur Bewertung der Tumorheterogenität wurde umfangreich untersucht. Die meisten Arbeiten entwickeln jedoch eine zweidimensionale Analyse, die sich nur auf eine MRT-Schnittansicht konzentriert, um die Tumorheterogenität darzustellen. Die Untersuchung vollständig 3D-heterogener texturaler Merkmale als Prädiktoren für klinische Ergebnisse ist robuster und nicht abhängig von dem ausgewählten Schnitt des Tumors.