Prediction of Glioma Grade and IDH Status Using 18F-FET PET/CT Dynamic and Multiparametric Texture Analysis

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Serval ID
serval:BIB_3004C6D8B915
Type
PhD thesis: a PhD thesis.
Collection
Publications
Institution
Title
Prediction of Glioma Grade and IDH Status Using 18F-FET PET/CT Dynamic and Multiparametric Texture Analysis
Author(s)
HAJRI Rami
Director(s)
Dunet Vincent
Institution details
Université de Lausanne, Faculté de biologie et médecine
Publication state
Accepted
Issued date
2023
Language
english
Abstract
Les gliomes constituent les tumeurs cérébrales les plus fréquentes et leur différenciation histologique (grade) ainsi que leur classification permettent de prédire le devenir des patients. En particulier, la détermination du status mutationnel de l'isocitrate dehydrogenase (IDH), qui joue un rôle clé dans !'oncogenèse des gliomes, représente un facteur pronostique majeur.
Au cours des dernières décennies, le PET cérébral à la 18F-fluoro-éthyl-tyrosine (18F-FET) a joué un rôle croissant dans l'évaluation initiale des gliomes grâce à sa valeur diagnostique et pronostique. La combinaison des techniques de PET et d'IRM permet d'obtenir des informations différentes et a démontré une valeur ajoutée par rapport à chaque technique utilisée seule, notamment grâce au développement de systèmes hybrides TEP/IRM.
Au-delà de l'évaluation morphologique et de la captation de la 18F-FET, le post-traitement avancé des images, notamment l'évaluation des courbes temps-activité du 18F-FET PET fournit des informations importantes pour la classification des gliomes. De plus, l'analyse radiomique et plus particulièrement l'analyse de texture correspond à l'extraction de paramètres d'imagerie quantitatifs relatifs à l'hétérogénéité tumorale et permet notamment d'améliorer la précision diagnostique et pronostique.
Dans cette étude rétrospective monocentrique, nous avons analysé les données dynamiques et celles issues des analyses de texture des images statiques reconstruites à partir des PET cérébraux à la 18F-FET de 61 patients présentant des gliomes non traités. Les résultats ont démontré que la combinaison des données dynamiques et d'analyse de texture permettent de prédire fiablement le grade tumoral mais qu'elles ont toutefois une valeur limitée pour la détermination du status IDH après ajustement des facteurs confondants.
Sur la base de ces observations, ce type d'analyse pourrait fournir des informations diagnostiques et pronostiques pertinentes et améliorer la stratification initiale des patients atteints de gliomes non traités, de manière non invasive.
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Mutations in isocitrate dehydrogenase (IDH) represent an independent predictor of better
survival in patients with gliomas. We aimed to assess grade and IDH mutation status in patients with untreated gliomas, by evaluating the respective value of 18F-FET PET/CT via dynamic and texture analyses. A total of 73 patients (male: 48, median age: 47) who underwent an 18F-FET
PET/CT for initial glioma evaluation were retrospectively included. IDH status was available in 61 patients (20 patients with WHO grade 2 gliomas, 41 with grade 3–4 gliomas). Time–activity curve type and 20 parameters obtained from static analysis using LIFEx© v6.30 software were recorded.
Respective performance was assessed using receiver operating characteristic curve analysis and stepwise multivariate regression analysis adjusted for patients’ age and sex. The time–activity curve type and texture parameters derived from the static parameters showed satisfactory-to-good performance in predicting glioma grade and IDH status. Both time–activity curve type (stepwise OR: 101.6 (95% CI: 5.76–1791), p = 0.002) and NGLDM coarseness (stepwise OR: 2.08 ⇥ 1043 (95% CI: 2.76 ⇥ 1012–1.57 ⇥ 1074), p = 0.006) were independent predictors of glioma grade. No independent predictor of IDH status was found. Dynamic and texture analyses of 18F-FET PET/CT have limited predictive value for IDH status when adjusted for confounding factors. However, they both help predict glioma grade.
Keywords
gliomas, 18F-FET PET, radiomics, IDH mutational status, texture analysis
Create date
10/01/2024 13:21
Last modification date
31/01/2024 8:28
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