On the relevance of two manual tumor volume estimation methods for diffuse low-grade gliomas

International audienceManagement of Diffuse Low-Grade Glioma (DLGG) relies extensively on tumor volume estimation from MRI datasets. Two methods are currently clinically used to define this volume: the commonly used three-diameters solution and the more rarely used software-based volume reconstruction from the manual segmentations approach. We conducted an initial study of inter-practitioners' variability of software-based manual segmentations on DLGGs MRI datasets. A panel of 13 experts from various specialties and years of experience delineated 12 DLGGs' MRI scans. A statistical analysis on the segmented tumor volumes and pixels indicated that the individual practitioner, the years of experience and the specialty seem to have no significant impact on the segmentation of DLGGs. This is an interesting result as it had not yet been demonstrated and as it encourages cross-disciplinary collaboration. Our second study was with the three-diameters method, investigating its impact and that of the software-based volume reconstruction from manual segmentations method on tumor volume. We relied on the same dataset and on a participant from the first study. We compared the average of tumor volumes acquired by software reconstruction from manual segmentations method with tumor volumes obtained with the three-diameters method. We found that there is no statistically significant difference between the volumes estimated with the two approaches. These results correspond to non-operated and easily delineable DLGGs and are particularly interesting for time-consuming CUBE MRIs. Nonetheless, the three-diameters method has limitations in estimating tumor volumes for resected DLGGs, for which case the software-based manual segmentation method becomes more appropriate

Modèles prédictifs pour les gliomes diffus de bas grade sous chimiothérapie

National audienceLes gliomes diffus de bas grade sont des tumeurs cérébrales primitives rares des adultes. Ces tumeurs progressent de manière continue au cours du temps et se trans-forment, par la suite, en tumeurs de grade supérieur dont la malignité est associée à un handicap neurologique et à une issue fatale. La taille de la tumeur est l'un des facteurs pronostiques les plus importants. De ce fait, il est d'une grande importance d'évaluer le volume tumoral pendant le suivi des patients. On recommande, pour ce faire, l'utilisation de l'IRM comme modalité. En outre, si la chirurgie reste la première option thérapeutique pour les gliomes diffus de bas grade, la chimiothérapie est de plus en plus utilisée (avant ou après une chirurgie potentielle). Ce-pendant, des questions cruciales et difficiles restent à ré-soudre : l'identification de sous-groupes de patients qui pourraient bénéficier de la chimiothérapie, la détermination du meilleur moment pour entamer une chimiothérapie, la définition de la durée de la chimiothérapie et l'évaluation du meilleur moment pour effectuer une chirurgie ou, le cas échéant, une radiothérapie. Dans ce travail, nous nous proposons d'aider les cliniciens dans la phase de prise de décision, en concevant de nouveaux modèles prédictifs dédiés à l'évolution du diamètre tumoral. Nous proposons deux modèles statistiques (linéaires et exponentiels) que nous avons testés sur une base de données de 16 patients dont la chimiothérapie a duré entre 14 et 32 mois, avec une durée moyenne de 22,8125 mois. Le choix du modèle le plus approprié a été réalisé avec le critère d'information d'Akaike corrigé. Les résultats sont très prometteurs, avec des coefficients de détermination, pour le modèle linéaire, variant entre 0,79 et 0,97 et une valeur moyenne de 0,90. Cela montre qu'il est possible d'alerter le clinicien sur un changement de la dynamique du diamètre tumoral

Towards a decision-aid tool in the case of chemotherapy treatment for low-grade glioma

International audienceDiffuse low-grade gliomas are rare brain tumors of young adults. Several treatments are used by the neuro oncologist (surgery, chemotherapy, radiotherapy). Our goal is to create a decision-aid tool to ensure an individualized treatment strategy.In clinical practice, the monitoring of gliomas is based on the estimation of tumor volume, obtained from MRI. This is done either through the three diameters method, or through a manual segmentation followed by a software reconstruction ; a subjective test helped us to compare statistically the two methods. We explore also semi-automatic segmentation algorithms which seem to be a promising way.Once we studied the reliability in the calculation of the interest variable, we are interested in the modeling of the evolution of the tumor’s size, in order to help oncologists in decision making. Crucial questions include identifying subgroups of patients who could benefit from chemotherapy, determining the best time to initiate or end chemotherapy, ... Our aim is to design new predictive models dedicated to the evolution of the tumor. Preliminary but very promising results have been obtained by regression models on a database of 55 patients under neoadjuvant chemotherapy treatment. Two statistical models (linear and exponential) have been identified

Statistical evaluation of manual segmentation of a diffuse low-grade glioma MRI dataset

International audienceSoftware-based manual segmentation is critical to the supervision of diffuse low-grade glioma patients and to the optimal treatment’s choice. However, manual segmentationbeing time-consuming, it is difficult to include it in the clinicalroutine. An alternative to circumvent the time cost of manualsegmentation could be to share the task among different practitioners, providing it can be reproduced. The goal of our work is to assess diffuse low-grade gliomas’ manual segmentation’s reproducibility on MRI scans, with regard to practitioners, their experience and field of expertise. A panel of 13 experts manually segmented 12 diffuse low-grade glioma clinical MRI datasets using the OSIRIX software. A statistical analysis gave promising results, as the practitioner factor, the medical specialty and the years of experience seem to have no significant impact on the average values of the tumor volume variable

Predictive models for diffuse low-grade glioma patients under chemotherapy

International audienceDiffuse low-grade gliomas are rare primitive cerebral tumours of adults. These tumors progress continuously over time and then turn to a higher grade of malignancy associated with neurological disability, leading ultimately to death. Tumour size is one of the most important prognostic factors. Thus, it is of great importance to be able to assess the volume of the tumor during the patients’ monitoring.MRI is nowadays the recommended modality to achieve this. Furthermore, if surgery remains the first option for diffuse low-grade gliomas, chemotherapy is increasingly used (before or after a possible surgery). However, crucial and difficult questions remain to be answered: identifying subgroups ofpatients who could benefit from chemotherapy, determining the best time to initiate chemotherapy, defining the duration of chemotherapy and evaluating the optimal time to perform surgery, or otherwise radiotherapy. In this study, we propose to help clinicians in decision-making, by designing new predictivemodels dedicated to the evolution of the diameter of the tumor. Two proposed statistical models (linear and exponential) have been validated on a database of 16 patients whose temozolomide-based chemotherapy lasted between 14 and 32 months, with an average duration of 22.8 months. The selection of the most appropriate model has been achieved with the corrected Akaike’s Information Criterion. The results are very promising, with coefficients of determination varying from 0.79 to 0.97 with an average value of 0.90 for the linear model. This shows it is possible to alert the clinician to a change in the tumor diameter’s dynamics

Evaluation statistique de la segmentation manuelle de données IRM de gliomes diffus de bas grade

National audienceLes gliomes diffus de bas grade sont des tumeurs cérébrales primitives rares des adultes. La segmentation manuelle est essentielle pour le suivi des patients atteints de cette tumeur et pour le choix du traitement optimal. Cette méthode étant chronophage, il semble difficile de l'inclure dans la routine clinique. La segmentation automatique apparaît donc comme une solution potentielle pour répondre à cette problématique. Cependant, les algorithmes actuels de segmentation automatique n'ont pas encore prouvé leur efficacité pour les gliomes diffus de bas grade en raison de la spécificité de ce type de tumeurs. De ce fait, la segmentation manuelle demeure, aujourd'hui, la seule vérité terrain dans ce domaine. Une alternative pour contourner la perte en temps liée à la segmentation manuelle serait de partager la tâche entre différents praticiens, à condition que cette dernière soit reproductible. Le but de notre travail est d'évaluer la reproductibilité de la segmentation manuelle des examens IRM de gliomes diffus de bas grade, en fonction des praticiens, de leur expérience et de leur spécialité. Dans ce travail, nous avons conduit une étude statistique sur les volumes tumoraux d'un panel de 14 experts ayant manuellement segmenté 12 examens IRM de gliomes diffus de bas grade en utilisant le logiciel OsiriX. La plupart des études de segmentation de tumeurs cérébrales publiées mélangent différents types de tumeurs et comparent la segmentation automatique à la segmentation manuelle. Notre étude, au contraire, se focalise uniquement sur les gliomes diffus de bas grade et sur leur segmentation manuelle, car ce sont les plus difficiles à délimiter en raison de leur nature invasive. Une analyse statistique a fourni des résultats prometteurs en démontrant que les facteurs praticien, spécialité médi-cale et nombre d'années d'expérience n'ont pas d'impact significatif sur les valeurs moyennes de la variable volume tumoral

Mild forms of hypophosphatasia mostly result from dominant negative effect of severe alleles or from compound heterozygosity for severe and moderate alleles

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Mild hypophosphatasia (HPP) phenotype may result from <it>ALPL </it>gene mutations exhibiting residual alkaline phosphatase activity or from severe heterozygous mutations exhibiting a dominant negative effect. In order to determine the cause of our failure to detect a second mutation by sequencing in patients with mild HPP and carrying on a single heterozygous mutation, we tested the possible dominant effect of 35 mutations carried by these patients.</p> <p>Methods</p> <p>We tested the mutations by site-directed mutagenesis. We also genotyped 8 exonic and intronic <it>ALPL </it>gene polymorphisms in the patients and in a control group in order to detect the possible existence of a recurrent intronic mild mutation.</p> <p>Results</p> <p>We found that most of the tested mutations exhibit a dominant negative effect that may account for the mild HPP phenotype, and that for at least some of the patients, a second mutation in linkage disequilibrium with a particular haplotype could not be ruled out.</p> <p>Conclusion</p> <p>Mild HPP results in part from compound heterozygosity for severe and moderate mutations, but also in a large part from heterozygous mutations with a dominant negative effect.</p

Community-Level Responses to Iron Availability in Open Ocean Plankton Ecosystems

Predicting responses of plankton to variations in essential nutrients is hampered by limited in situ measurements, a poor understanding of community composition, and the lack of reference gene catalogs for key taxa. Iron is a key driver of plankton dynamics and, therefore, of global biogeochemical cycles and climate. To assess the impact of iron availability on plankton communities, we explored the comprehensive bio-oceanographic and bio-omics data sets from Tara Oceans in the context of the iron products from two state-of-the-art global scale biogeochemical models. We obtained novel information about adaptation and acclimation toward iron in a range of phytoplankton, including picocyanobacteria and diatoms, and identified whole subcommunities covarying with iron. Many of the observed global patterns were recapitulated in the Marquesas archipelago, where frequent plankton blooms are believed to be caused by natural iron fertilization, although they are not captured in large-scale biogeochemical models. This work provides a proof of concept that integrative analyses, spanning from genes to ecosystems and viruses to zooplankton, can disentangle the complexity of plankton communities and can lead to more accurate formulations of resource bioavailability in biogeochemical models, thus improving our understanding of plankton resilience in a changing environment

Evolution de la surface spécifique de la neige. Etudes expérimentales et de terrain, paramétrisation.

Dry snow is an air-ice mixture that is subjected to thermal gradients causing water vapour fluxes throughout the entire snowpack. They result in physical transformations in snow crystal size and shape and can entrain and release chemical species to the atmosphere. These phenomena are regrouped under the term “snow metamorphism”. They can lead to major modifications in physical variables of the snowpack and in the chemical composition of the atmosphere.To better understand the influence of the metamorphism intensity on snow/air exchanges, we have performed laboratory studies, successively under isothermal and temperature gradient conditions, and field studies during a whole winter in Alaska. Snowpack physical properties were monitored, especially the snow specific surface area that is a central parameter in snowpack studies.We have demonstrated that the rate of decay of the specific surface area of snow, both under isothermal and temperature gradient conditions, follows a simple logarithmic law. We have also showed that under isothermal conditions, this relationship is inferred from the general law of Ostwald ripening. Under non-isothermal conditions, the physics of the phenomena involved is more complex. We have then proposed an empirical description of the evolution of the specific surface area in order to take it into account in models of snowpack evolution. This study has also allowed us to identify crucial interactions between snow and climate.Dans la neige, l'existence de gradients thermiques est à l'origine de flux de vapeur d'eau à travers toute l'épaisseur du manteau neigeux. Il en résulte des transformations physiques des cristaux de neige ainsi que l'entraînement d'espèces chimiques et leur libération dans l'atmosphère. Ces phénomènes sont englobés sous le terme de métamorphisme de la neige et sont susceptibles d'affecter les propriétés physiques du manteau neigeux et la composition chimique de l'atmosphère.Pour mieux comprendre l'influence de l'intensité du métamorphisme sur les échanges air/neige, nous avons étudié le métamorphisme en chambre froide, successivement en conditions isothermes et de gradient thermique, ainsi que sur le terrain, au cours d'un hiver complet en Alaska. Nous nous sommes attachés à la mesure de certains paramètres physiques, dont la surface spécifique, variable centrale dans l'étude du manteau neigeux.Nous avons mis en évidence que la cinétique de décroissance de la surface spécifique de la neige, en conditions isothermes et de gradient, suivait une loi logarithmique simple. Nous avons également démontré qu'en conditions isothermes, cette relation découlait de la loi générale du mûrissement d'Ostwald. En conditions non-isothermes, la physique du phénomène étant plus complexe, nous nous sommes résolus à une description empirique de l'évolution de la surface spécifique afin qu'elle puisse être prise en compte dans les modèles d'évolution du manteau neigeux. Cette étude nous a finalement permis d'identifier des interactions complexes entre la neige et le climat

Valeur pronostique du type de fibrillation atriale chez les insuffisants cardiaques

TOURS-BU Médecine (372612103) / SudocSudocFranceF