Visualización basada en radiómica y validación cuantitativa de la heterogeneidad de IDH1 en gliomas

FONDO

La OMS de 2016 introdujo oficialmente los marcadores moleculares en el diagnóstico patológico de los gliomas, marcando un paso hacia la era del diagnóstico molecular de los gliomas. Entre ellos, la mutación de isocitrato deshidrogenasa 1 (IDH1) se considera la "columna vertebral" en el desarrollo de gliomas y afecta el plan de tratamiento y el pronóstico de los pacientes. Sin embargo, el uso clínico de este biomarcador molecular sigue siendo controvertido, debido a la falta de estudios cuantitativos sobre las mutaciones de IDH1. La heterogeneidad espacial de los gliomas se ha demostrado en estudios existentes, es decir, los tejidos tumorales en diferentes partes del mismo glioma pertenecen a diferentes subtipos genéticos. Esto implica que los tumores con mutaciones en IDH1 no indican la presencia de mutaciones en todas las células tumorales, lo que exacerba aún más los problemas en el diagnóstico genético clínico.

OBJETIVO

Para cuantificar las mutaciones genéticas en los tumores, planeamos usar un modelo de radiómica con inteligencia artificial y big data clínico, y verificar su precisión mediante punción de tejido. De esta manera, podemos superar los desafíos del muestreo multisitio y la secuenciación de segunda generación, como los altos requisitos de tecnología y equipo, el alto costo y el tiempo prolongado, y así realizar teóricamente la visualización y cuantificación de la heterogeneidad genética dentro de los gliomas.

PROCESO

Los participantes leerán un acuerdo de consentimiento informado antes de la cirugía y decidirán voluntariamente si se unen o no al grupo experimental.

1. Modelado de visualización de heterogeneidad genética.

   Antes de la cirugía, los participantes primero obtendrán imágenes de rutina y las imágenes resultantes se utilizarán para construir un modelo radiómico. El modelo predecirá de forma no invasiva las mutaciones de IDH1 en los gliomas.

2. Punción típica del sitio

   Después de anestesiar y craneotomizar a los participantes inscritos, los médicos seleccionaron los sitios tumorales típicos para la punción en función de los resultados del modelo.

3. Diagnóstico histopatológico

   La muestra del mismo sitio de punción se divide en dos partes, y la primera parte se fija con formalina de forma rutinaria para la inclusión en parafina y, finalmente, las secciones teñidas con H&E. El patólogo primero lee las secciones de H&E y hace un diagnóstico histológico, describiendo la morfología y las características patológicas, especialmente el contenido y la distribución de células tumorales.

4. Secuenciación de un solo nucleótido de IDH1

   Otra parte de la muestra se utiliza para la conservación de nitrógeno líquido. El kit de extracción de ADN/ARN de Qiagen se utiliza para extraer ADN del tejido tumoral preservado con nitrógeno líquido, que se purifica y se somete a la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) IDH1. El producto de PCR se purifica y se somete a secuenciación, y el producto de secuenciación se detecta en un secuenciador ABI 7200 para determinar si IDH1 está mutado o no.

5. Análisis de espectrometría de masas de los niveles de expresión de 2-hidroxiglutarato (2-HG)

   La presencia y expresión de 2-HG en muestras de glioma se detecta y analiza mediante espectrometría de masas.

6. Validación del modelo de predicción de mutaciones IDH1 basado en radiómica. Los resultados de detección de 2-HG se compararon numéricamente con los resultados del modelo.

Este es un estudio de validación de un solo centro. En comparación con el procedimiento quirúrgico de glioma de rutina, este estudio agrega la punción típica del tumor intraoperatorio para validar la precisión predictiva del modelo de radiómica y recopila las imágenes de resonancia magnética correspondientes, el diagnóstico de histología del tumor y el diagnóstico de patología molecular. El modelo radiómico se construye en base a datos clínicos preoperatorios y es una herramienta rápida y no invasiva para el análisis cuantitativo y la visualización de genes tumorales.