Métricas de carga tumoral de todo el cerebro con marcadores inflamatorios y moleculares para predecir la disminución neurocognitiva postoperatoria en el glioma

Aunque la resección quirúrgica mejora la supervivencia general en pacientes con gliomas difusos de bajo grado (DLGG), también puede dar lugar a un deterioro de la función neurocognitiva, que son poco conocidos y carecen de modelos predictivos efectivos. Este estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo que utilice métricas de carga tumoral de todo el cerebro, marcadores inflamatorios y moleculares para predecir un alto riesgo de deterioro neurocognitivo (ND) después de la operación. El estudio involucró a 192 pacientes con DLGG frontal izquierdo. Los datos de MRI se analizaron para derivar las métricas de carga tumoral de todo el cerebro, incluidas las radiómicas tumorales, el grosor cortical de todo el cerebro, el contenido de mielina y las características de la red. Se recolectaron marcadores inflamatorios y moleculares postoperatorios. La función neurocognitiva de seguimiento postoperatoria se evaluó utilizando la evaluación cognitiva de Montreal a los 3 meses y 1 año. Los modelos de aprendizaje automático se construyeron con Pycaret.