Métricas de carga tumoral de cérebro inteiro com marcadores inflamatórios e moleculares para prever o declínio neurocognitivo pós-operatório no glioma

Embora a ressecção cirúrgica melhore a sobrevida global em pacientes com gliomas difusos de baixo grau (DLGG), também pode resultar na deterioração da função neurocognitiva, que são pouco compreendidos e carecem de modelos preditivos eficazes. Este estudo tem como objetivo desenvolver um modelo usando métricas de carga tumoral de cérebro inteiro, marcadores inflamatórios e moleculares para prever o alto risco de declínio neurocognitivo (ND) no pós-operatório. O estudo envolveu 192 pacientes com DLGG frontal esquerdo. Os dados de ressonância magnética foram analisados ​​para derivar métricas de carga tumoral do cérebro inteiro, incluindo radiômica tumoral, espessura cortical do cérebro inteiro, teor de mielina e características de rede. Os marcadores inflamatórios e moleculares pós -operatórios foram coletados. A função neurocognitiva de acompanhamento pós-operatória foi avaliada usando a avaliação cognitiva de Montreal aos 3 meses e 1 ano. Os modelos de aprendizado de máquina foram construídos usando PyCaret.