背景:颅咽管瘤 (CP) 与关键神经血管结构的接近可导致一系列神经和内分泌并发症,从而给手术治疗带来困难。在本综述中,我们研究了与 CP 有关的分子和遗传标记、它们在致瘤途径中的参与以及它们对 CP 预后和治疗的影响。方法:我们对与 CP 有关的相关文章、临床试验和分子摘要进行了重点回顾。结果:遗传和免疫标记在不同类型的 CP 中表现出不同的表达。BRAF 与乳头状 CP (pCP) 的肿瘤发生有关,而 CTNNB1 和 EGFR 在釉质瘤性 CP (aCP) 中经常过度表达,VEGF 在 aCP 和复发性 CP 中过度表达。抑制这些途径的靶向治疗方式可以缩小或阻止 CP 的进展。此外,EGFR 抑制剂可能会使肿瘤对放射疗法敏感。这些药物在脑性瘫痪的医疗管理和新辅助治疗中显示出良好的前景。免疫疗法,包括抗白细胞介素 6 (IL-6) 药物和干扰素治疗,在控制肿瘤生长方面也非常有效。正在进行的脑性瘫痪临床试验有限,但正在测试 BRAF/MET 抑制剂和 IL-6 单克隆抗体。结论:遗传和免疫标记在脑性瘫痪的不同亚型中表现出不同的表达。目前几种分子疗法在治疗这种疾病方面取得了一些成功。额外的临床试验和靶向疗法对于改善脑性瘫痪患者的预后非常重要。
颅咽管瘤(CP)是一种低度侵袭性的颅内肿瘤(1)。CP 有 2 种组织学亚型(即釉质瘤和乳头状瘤),均为发生在鞍区和鞍旁区的胚胎性脑肿瘤,通常是良性中枢神经系统肿瘤,占颅内肿瘤的 2%–3%(2)。釉质瘤颅咽管瘤(ACP)可发生于任何年龄,且在年龄上呈双峰分布。在组织病理学方面,釉质型好发于 5–14 岁的儿童,而乳头状亚型主要见于 50–74 岁的中老年人(2)。ACP 可从翼状鞍向上进展至第三脑室,影响下丘脑-垂体及视觉神经通路区。患者也可能因占位效应和周围组织的浸润而出现症状。由于垂体、下丘脑、视神经和颈内动脉等重要神经血管结构非常接近,
摘要 目的 开发一种基于U-Net的颅咽管瘤自动分割深度学习模型。方法 本研究纳入264例确诊为颅咽管瘤的患者。收集、注释治疗前的MRI图像,并将其作为基本事实来学习和评估深度学习模型。来自其他机构的38名患者用于独立的外部测试。提出的分割模型基于U-Net架构构建。计算每例的骰子相似系数(DSC)、95%百分位数(95HD)的Hausdorff距离、Jaccard值、真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)。使用单因素方差分析来探讨模型性能是否与肿瘤的放射学特征有关。结果所提出的模型在分割方面表现出良好的性能,平均 DSC 为 0.840、Jaccard 为 0.734、TPR 为 0.820、FPR 为 0.000、95HD 为 3.669 毫米。它在独立的外部测试集中表现良好,平均 DSC 为 0.816、Jaccard 为 0.704、TPR 为 0.765、FPR 为 0.000、95HD 为 4.201 毫米。此外,单因素方差分析表明,该性能与放射学特征无统计学相关性,包括主要成分(p = 0.370)、分叶形状(p = 0.353)、受压或封闭的 ICA(p = 0.809)和海绵窦侵犯(p = 0.283)。结论 提出的深度学习模型在颅咽管瘤自动分割方面表现出良好的效果。要点 • 基于 U-Net 的分割模型在颅咽管瘤分割中表现出良好的性能。 • 无论颅咽管瘤的放射学特征如何,提出的模型都表现出良好的性能。 • 该模型在从另一个中心获得的独立外部数据集中实现了可行性。
背景:颅咽管瘤 (CP) 与关键神经血管结构的接近可导致一系列神经和内分泌并发症,从而给手术治疗带来困难。在本综述中,我们研究了与 CP 有关的分子和遗传标记、它们在致瘤途径中的参与以及它们对 CP 预后和治疗的影响。方法:我们对与 CP 有关的相关文章、临床试验和分子摘要进行了重点回顾。结果:遗传和免疫标记在不同类型的 CP 中表现出不同的表达。BRAF 与乳头状 CP (pCP) 的肿瘤发生有关,而 CTNNB1 和 EGFR 在釉质瘤性 CP (aCP) 中经常过度表达,VEGF 在 aCP 和复发性 CP 中过度表达。抑制这些途径的靶向治疗方式可以缩小或阻止 CP 的进展。此外,EGFR 抑制剂可能会使肿瘤对放射疗法敏感。这些药物在脑性瘫痪的医疗管理和新辅助治疗中显示出良好的前景。免疫疗法,包括抗白细胞介素 6 (IL-6) 药物和干扰素治疗,在控制肿瘤生长方面也非常有效。正在进行的脑性瘫痪临床试验有限,但正在测试 BRAF/MET 抑制剂和 IL-6 单克隆抗体。结论:遗传和免疫标记在脑性瘫痪的不同亚型中表现出不同的表达。目前几种分子疗法在治疗这种疾病方面取得了一些成功。额外的临床试验和靶向疗法对于改善脑性瘫痪患者的预后非常重要。