Estudio sobre las características radiogenómicas asociadas con la sensibilidad a la radioquimioterapia en los gliomas

Este ensayo tiene como objetivo reclutar 100 casos de LGG y 100 casos de HGG según cálculos estadísticos. Los datos de resonancia magnética, incluidas las secuencias ponderadas en T1, ponderadas en T2, T1 con contraste y T2 de recuperación de inversión atenuada por líquido (FLAIR), se recopilarán antes de la cirugía, 2 semanas antes de iniciar la radioquimioterapia, 1 mes después de completar la radioterapia (LGG) , o 4 y 10 meses después de completar la radioquimioterapia (HGG).

Las imágenes de resonancia magnética recopiladas antes y después de la radioquimioterapia se utilizarán para evaluar los cambios en el volumen del tumor. Se emplearán los criterios RANO para determinar la sensibilidad del tumor a la radioquimioterapia: una respuesta completa y una respuesta parcial se clasificarán como sensibles, mientras que la enfermedad estable y la progresión de la enfermedad se considerarán insensibles.

Las características de Radiomics se extraerán utilizando el paquete Python de código abierto 'PyRadiomics' después de realizar el preprocesamiento y la segmentación de imágenes. Los datos transcriptómicos se obtendrán mediante la realización de análisis de secuenciación de ARN en muestras de tumores recolectadas durante la cirugía. Se incorporarán características radiogenómicas seleccionadas en un modelo de aprendizaje automático preconstruido para predecir la sensibilidad de los gliomas a la radioquimioterapia. El rendimiento del modelo se evaluará utilizando métricas como precisión de clasificación (ACC), área bajo la curva característica operativa del receptor (AUC), valor predictivo positivo (PPV) y valor predictivo negativo (NPV).