イソクエン酸デヒドロゲナーゼ遺伝子型と神経膠腫悪性腫瘍の識別における動脈スピン標識灌流磁気共鳴画像法におけるヒストグラム特徴の役割

目的：背景：正確な術前グレーディングとイソクエン酸デヒドロゲナーゼ（IDH）の同定は、神経膠腫患者の適切な治療計画と予後評価に非常に重要です。ヒストグラムの特徴の適用性を探求する目的は、非侵襲性動脈スピン標識（ASL）の等社会的デヒドロゲナーゼ変異体（IDH-MUT）および野生型（IDH-WT）における加重MRIからの適用性を調査し、低グレード神経膠腫（LGG）を分離します。多層膠芽腫（GBM）。 材料と方法：ASL加重および解剖学的MRIでスキャンした131人の患者が遡及的に含まれていました。脳血流（CBF）マップが計算され、CBF分布を説明する10のヒストグラム特徴が腫瘍領域内で抽出されました。相関分析を使用して、ヒストグラムの特徴と腫瘍グレードとIDH遺伝子型の間の相関を決定しました。独立したt検定とフィッシャーの正確なテストを使用して、抽出されたヒストグラムの特徴、診断年齢、異なる神経膠腫サブタイプの性別の違いを決定しました。バイナリロジスティック回帰を使用して多変量を組み合わせ、診断パフォーマンスを受信機の動作特性曲線で評価しました。 結果：結果CBFヒストグラムの特徴は、腫瘍グレードおよびIDH遺伝子型と有意に相関しており、GBMからのLGGの有効な分化、およびIDH-WT膠腫からのIDH-Mutを促進しました。CBF 30パーセンタイルと診断年齢を組み合わせたモデルは、GBMのLGGを判断する際に0.73の受信操作特性曲線（AUC）の下の面積をもたらしました。診断時の統合年齢とCBF 10パーセンタイルは、IDH-MUTとIDH-WT神経膠腫のより包括的な区別を可能にし、複合モデルは0.856（感度、84.4％、特異度、82.9％）の改善されたAUCを達成しました。 結論：結論非侵襲的ASL加重MRIからのヒストグラムの特徴は、腫瘍グレードおよびIDH遺伝子型と有意に相関し、神経膠腫サブタイプの有効な分化を促進しました。診断と灌流ヒストグラムの特徴の時代の年齢を組み合わせると、腫瘍サブタイプのより包括的な同定が生じ、ASL加重MRIが神経膠腫の前外科評価のための非侵襲的ツールとして機能することが示されました。

AIM: Background: Accurate preoperative grading and isocitrate dehydrogenase (IDH) identification is highly important for proper treatment planning and prognosis evaluation in glioma patients. Purpose To explore the applicability of histogram features from non-invasive arterial spin labeling (ASL)-weighted MRI in differentiating isocitrate dehydrogenase mutant (IDH-mut) and wild type (IDH-wt), and separating lower-grade gliomas (LGGs) from glioblastoma multiforme (GBM). MATERIAL AND METHODS: Methods One hundred thirty-one patients scanned with ASL-weighted and anatomic MRI were retrospectively included. Cerebral blood flow (CBF) maps were calculated, from which 10 histogram features describing the CBF distribution were extracted within the tumor region. Correlation analysis was used to determine correlations between histogram features, and tumor grades and IDH genotypes. Independent t-tests and Fisher\'s exact tests were used to determine the differences in extracted histogram features, age at diagnosis, and gender among different glioma subtypes. Binary logistic regression was used to combine multivariates, and the diagnostic performances were evaluated with receiver operating characteristic curves. RESULTS: Results CBF histogram features were significantly correlated with tumor grades and IDH genotypes, and facilitate the efficacious differentiation of LGGs from GBM, and IDH-mut from IDH-wt gliomas. A model combining the CBF 30th percentile and age at diagnosis resulted in an area under the receiving operating characteristic curve (AUC) of 0.73 in judging LGGs from GBM. Integrating age at the time of diagnosis and CBF 10th percentile allows more comprehensive differentiation of IDH-mut and IDH-wt gliomas, and the combined model achieved an improved AUC of 0.856 (sensitivity, 84.4%; and specificity, 82.9%). CONCLUSION: Conclusion Histogram features from non-invasive ASL-weighted MRI were significantly correlated with tumor grade and IDH genotypes, and facilitated efficacious differentiation of glioma subtypes. Combining age at the time of diagnosis and perfusion histogram features resulted in a more comprehensive identification of tumor subtypes, which indicated that ASL-weighted MRI can serve as non-invasive tool for the pre-surgical evaluation of gliomas.