論文の概要: Decoding MGMT Methylation: A Step Towards Precision Medicine in Glioblastoma

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16424v1
• Date: Fri, 22 Aug 2025 14:32:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-25 16:42:36.414212
• Title: Decoding MGMT Methylation: A Step Towards Precision Medicine in Glioblastoma
• Title（参考訳）: MGMTメチル化のデコード : グリオ芽腫の精密治療に向けて
• Authors: Hafeez Ur Rehman, Sumaiya Fazal, Moutaz Alazab, Ali Baydoun,
• Abstract要約: 本研究ではMGMTメチル化状態予測フレームワークのための畳み込みオートエンコーダを提案する。 このフレームワークは、予測精度を高めるために適応的なスパースペナルティに基づいている。 脳組織、脂肪、および個々の腫瘍構造を保存し、MRI画像合成に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5157401709060063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Glioblastomas, constituting over 50% of malignant brain tumors, are highly aggressive brain tumors that pose substantial treatment challenges due to their rapid progression and resistance to standard therapies. The methylation status of the O-6-Methylguanine-DNA Methyltransferase (MGMT) gene is a critical biomarker for predicting patient response to treatment, particularly with the alkylating agent temozolomide. However, accurately predicting MGMT methylation status using non-invasive imaging techniques remains challenging due to the complex and heterogeneous nature of glioblastomas, that includes, uneven contrast, variability within lesions, and irregular enhancement patterns. This study introduces the Convolutional Autoencoders for MGMT Methylation Status Prediction (CAMP) framework, which is based on adaptive sparse penalties to enhance predictive accuracy. The CAMP framework operates in two phases: first, generating synthetic MRI slices through a tailored autoencoder that effectively captures and preserves intricate tissue and tumor structures across different MRI modalities; second, predicting MGMT methylation status using a convolutional neural network enhanced by adaptive sparse penalties. The adaptive sparse penalty dynamically adjusts to variations in the data, such as contrast differences and tumor locations in MR images. Our method excels in MRI image synthesis, preserving brain tissue, fat, and individual tumor structures across all MRI modalities. Validated on benchmark datasets, CAMP achieved an accuracy of 0.97, specificity of 0.98, and sensitivity of 0.97, significantly outperforming existing methods. These results demonstrate the potential of the CAMP framework to improve the interpretation of MRI data and contribute to more personalized treatment strategies for glioblastoma patients.
• Abstract（参考訳）: グリオブラストマは悪性脳腫瘍の50%以上を占め、非常に攻撃的な脳腫瘍である。 O-6-メチルグアニンDNAメチルトランスフェラーゼ(MGMT)遺伝子のメチル化状態は、特にアルキル化剤テモゾロミドの患者反応を予測する重要なバイオマーカーである。 しかし,非侵襲的イメージング技術を用いたMGMTメチル化状態の正確な予測は,異質なコントラスト,病変内変異,不規則な増強パターンを含むグリオ芽腫の複雑で異質な性質のため,依然として困難である。 本研究では,MGMTメチル化状態予測(CAMP)フレームワークのための畳み込みオートエンコーダを提案する。 CAMPフレームワークは、まず、異なるMRIモダリティにわたる複雑な組織や腫瘍構造を効果的に捕捉し保存する調整されたオートエンコーダを介して合成MRIスライスを生成する。 適応スパースペナルティはMR画像のコントラスト差や腫瘍位置などのデータの変化を動的に調整する。 本手法はMRI画像合成に優れ,脳組織,脂肪,および各腫瘍組織をすべてのMRIモダリティにわたって保存する。 ベンチマークデータセットで検証され、CAMPは精度0.97、特異性0.98、感度0.97を達成し、既存の手法を著しく上回った。 これらの結果は、MRIデータの解釈を改善し、グリオ芽腫患者に対してよりパーソナライズされた治療戦略に寄与するCAMPフレームワークの可能性を示すものである。

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