Background: La mappatura delle reti di lesioni (LNM) è un framework popolare per valutare le sindromi cliniche a seguito di un danno cerebrale. L’approccio classico prevede l’inserimento delle lesioni dei pazienti in un connettoma funzionale normativo e l’uso delle mappe funzionali corrispondenti come proxy per le disconnessioni. Tuttavia, studi precedenti hanno indicato un potere predittivo limitato di questo approccio nei deficit comportamentali. Abbiamo ipotizzato una predittività altrettanto bassa per la sopravvivenza complessiva (OS) nel glioblastoma (GBM).
Methodi: È stato incluso un dataset retrospettivo di pazienti con GBM (n = 99). Le maschere delle lesioni sono state registrate nello spazio normativo per calcolare le mappe di disconnessione. Il connettoma funzionale normativo cerebrale era composto da dati di 173 soggetti sani ottenuti dal Human Connectome Project. Una versione modificata del LNM è stata quindi applicata alle regioni principali delle maschere di GBM. Sono state condotte analisi di regressione lineare, classificazione e analisi delle componenti principali (PCA) per esplorare la relazione tra disconnessione e OS. L’OS è stata considerata sia come variabile continua che categoriale (bassa, intermedia e alta sopravvivenza).
Risultati: I risultati non hanno rivelato associazioni significative tra OS e forza della disconnessione della rete quando analizzati sia a livello di voxel che di classificazione. Inoltre, i pazienti stratificati in diversi gruppi di OS non hanno mostrato differenze significative nei modelli di connettività della rete. La somiglianza spaziale tra la prima PCA delle mappe di rete per ciascun gruppo di OS ha suggerito una mancanza di modelli distintivi di rete associati alla durata della sopravvivenza.
Conclusioni: Rispetto alle misure strutturali indirette, la mappatura funzionale indiretta non fornisce un significativo potere predittivo per l’OS nei pazienti con GBM. Questi risultati sono coerenti con ricerche precedenti che hanno dimostrato le limitazioni delle misure funzionali indirette nella previsione degli esiti clinici, sottolineando la necessità di metodologie più complete e di una comprensione più approfondita dei fattori che influenzano gli esiti clinici in questa malattia complessa.
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