[ca] Propòsit: Millorar la caracterització no invasiva dels tumors cerebrals mitjançant la tècnica de l'espectroscopia de ressonància magnètica de protó. Per a assolir aquest objectiu, es van realitzar tres estudis, amb els següents objectius: Estudi 1) Generar una base de dades accessible per Internet, que contingui dades clíniques i espectroscòpiques completament validades de pacients afectats per tumors cerebrals. Estudi 2) Determinar la influència del temps d'eco utilitzat en l'adquisició en la posterior classificació dels espectres de tumours cerebrals humans. Per això es va comparar l'encert obtingut en la classificació tumoral utilitzant dos temps d'eco diferents (30 ms and 136 ms). Estudi 3) Estimar l'encert de la interpretació de les imatges de ressonància en la classificació dels tumors cerebrals, tant en termes de tipus com de grau de malignitat tumoral. Mètodes: Estudi 1) Totes les dades dels pacients que van entrar al projecte INTERPRET (International Network for Pattern Recognition of Tumours Using Magnetic Resonance, http://azizu.uab.es/INTERPRET ) es van guardar a una base de dades accessible per Internet (iDB). Les dades dels pacients es van seleccionar utilitzant la interfície de preguntes de la base de dades. Els criteris que es van seguir van ser que el cas tingués un espectre adquirit a 1.5 T mitjançant la tècnica de volum senzill i temps d'eco curt (20-32 ms) sobre una àrea nodular del tumor, que el volum d'adquisició hagués estat posicionat dins de la mateixa regió de la qual es va prendre posteriorment la biòpsia diagnòstica, i que l'espectre a temps d'eco curt no hagués estat descartat per artefactes d'adquisició o altres raons, i que un comitè de neuropatòlegs haguéssin arribat a consens diagnòstic. Quan els espectres es van obtenir de voluntaris normals, o éren d'abscessos o de metàstasis provades clínicament, no es va requerir biòpsia. Estudi 2) Es van sel·leccionar de manera retrospectiva cent cinquanta-un estudis de pacients amb tumors cerebrals (37 meningiomas, 12 astrocitomes de baix grau, 16 astrocitomes d'alt grau, 54 glioblastomes i 32 metastasis) d'una sèrie de trescents setanta-vuit exàmens de masses cerebrals anòmales d'un dels centres col.laboradors d'INTERPRET dintre del projecte MEDIVO. Es va realitzar espectroscopia de volum senzill a temps d'eco 30 ms i 136 ms en tots els casos. Es van normalitzar les àrees integrades de nou ressonàncies d'interès. Els espectres dels tumors es van classificar mitjançant anàlisi discriminant en quatre grups: meningioma, astrocitoma de baix grau, astrocitoma d'alt grau i glioblastomes juntament amb metastasis. Es va aval.luar el resultat de l'anàlisi discriminant a cadascun dels temps d'eco utilitzant el mètode de deixar un cas fora. Estudi 3) L'acord entre la classificació radiològica i el diagnòstic histopatològic es va aval·luar retrospectivament, utilitzant dades retrospectives de trescents noranta-tres pacients de tumors cerebrals que estàven guardats a la base de dades multicèntrica del projecte INTERPRET. Es va crear una ontologia per a poder definir l'acord entre diagnòstics. Cada categoria tumoral es va comparar bilateralment amb els diagnòstics histopatològics corresponents. Es van calcul.lar els valors de sensibilitat, especificitat, valors predictius positiu i negatiu, juntament amb els intervals de confiança del 95% de Wilson. Resultats: Estudi 1) Es va obtenir un subgrup de trescents quatre casos (vint-i-dos voluntaris normals i dos-cents vuitanta-dos pacients). Aquests casos es van migrar a una altra base de dades accessible per internet (base de dades validada). Estudi 2) La classificació dels tumors va ser lleugerament millor a temps d'eco curt (123 [81%] de 151 casos classificats correctament) que a temps d'eco llarg (118 [78%] de 151 casos classificats correctament). Els meningiomes van ser l'únic grup pel qual es va obtenir una millor sensibilitat i especificitat a temps d'eco llarg. Els resultats van millorar quan ambdós temps d'eco es consideràven simultàniament: el diagnòstic suggerit va ser correcte en 105 (94%) de 112 casos quan el resultat predit a ambdós temps d'eco era el mateix. Es va suggerir el diagnòstic correcte almenys a un temps d'eco en 136 (90%) casos de 151. 3) Quan els radiòlegs informen estudis d'imatge, són molt específics (85.2-100%) a l'hora de caracteritzar el grau i el tipus de tumor. La seva sensibilitat varia depenent del tipus i el grau, separadament i en combinació. En les categories àmplies (neuroepitelial, llinatge meningeal) vàren ser molt sensibles mentre que quan es va considerar còm s'informava el tipus detallat i el grau la sensibilitat variava, essent la més alta en els meningiomes de baix grau (sensibilitat 100%, intèrval de confiança, 96.2-100.0%) i la més baixa pels meningiomes d'alt grau (sensibilitat, 0.0%, intèrval de confiança, 0.0-65.8%) i els oligodendrogliomes de baix grau (sensibilitat, 15%, intèrval de confiança, 5.2-36.0%). La sensibilitat en la detecció dels tumors d'orígen neuroepitel.lial es va relacionar de manera inversa amb la precisió en la manera de descriure el grau i l'orígen cel.lular del tumor. "Glioma" era una classificació radiològica freqüent, associada a una més alta sensibilitat a la seva categoria corresponent. El valor predictiu positiu va variar entre categories, assolint en general valors per sobre de la prevalença dels tumors respectius en aquesta base de dades. El valor predictiu negatiu va ser alt a totes les categories analizades (69.8-100%). Conclusions: La base de dades validada compleix amb les regul.lacions ètiques i és representativa de la població que estudia. És accessible a neuroradiòlegs arreu del món que vulguin utilitzar la informació que dóna l'espectroscopia per tal d'ajudar en el diagnòstic no invasiu dels tumors cerebrals. El temps d'eco curt dóna una classificació lleugerament millor que el temps d'eco llarg, i els resultats milloren quan ambdós temps d'eco es consideren de manera simultània. Els meningiomes són l'únic grup tumoral en el qual el temps d'eco llarg és lleugerament millor que el temps d'eco curt. Els valors predictius positiu i negatiu que es van obtenir es poden utilitzar com a estimadors de les probabilitats a posteriori per a la caracterització dels tumors cerebrals mitjançant les imatges de ressonància en la base de dades INTERPRET. A més a més, es va fer palesa la necessitat d'augmentar la sensibilitat en la categorització de la majoria de tumors cerebrals, mantenint l'alta especificitat, especialment en la diferenciació entre tumors glials d'alt i baix grau, especialment amb tècniques associades a la imatge, com l'espectroscopia de ressonància magnètica de protó.

[en] Purpose: To improve the non-invasive characterisation of brain tumours with 1H-MRS (proton magnetic resonance spectroscopy). For this, three studies were performed, with the following objectives: 1) To generate an Internet-accessible database that contains validated in-vivo MR spectra and clinical data of brain tumour patients. 2) To determine the influence of the TE used in brain tumour classification by comparing the performance of spectra obtained at two different TE (30 ms and 136 ms). 3) To estimate the accuracy of routine MRI in the classification of brain tumours both in terms of cell type and grade of malignancy. Methods: Study 1) All data from patients entering the INTERPRET project (International Network for Pattern Recognition of Tumours Using Magnetic Resonance, http://azizu.uab.es/INTERPRET ) were stored in a web-accessible database (iDB) and selected using its query functionality. Criteria for selection were that the case had a single voxel (SV) short-echo (20-32 ms) 1.5 T spectrum acquired from a nodular region of the tumour, that the voxel had been positioned in the same region as where subsequent biopsy was obtained, that the short-echo spectrum had not been discarded because of acquisition artefacts or other reasons, and that a histopathological diagnosis was agreed among a committee of neuropathologists. When the spectra were obtained from normal volunteers or were of abscesses or clinically proven metastases, biopsy was not required. Study 2) One hundred fifty-one studies of patients with brain tumours from the MEDIVO project (37 meningiomas, 12 low grade astrocytomas, 16 anaplastic astrocytomas, 54 glioblastomas, and 32 metastases) were retrospectively selected from a series of 378 consecutive examinations of brain masses. Single voxel proton MR spectroscopy at TE 30 ms and 136 ms was performed with point-resolved spectroscopy in all cases. Fitted areas of nine resonances of interest were normalized to water. Tumours were classified into four groups (meningioma, low grade astrocytoma, anaplastic astrocytoma, and glioblastoma-metastases) by means of linear discriminant analysis. The performance of linear discriminant analysis at each TE was assessed by using the leave-one-out method. Study 3) Retrospective assessment of agreement between radiological classification and histopathological diagnosis was carried out using records of 393 brain tumour patients stored in a multi-centre database from the INTERPRET project. An ontology for agreement definition was devised. Each tumour category was bilaterally compared to the corresponding histopathological diagnoses by dichotomisation. Sensitivity (SE), Specificity (SP), Positive (PPV) and Negative Predictive (NPV) values and their Wilson's 95% confidence intervals (CI) were calculated. Results: Study 1) A subset of 304 cases (22 normal volunteers and 282 tumour patients) was obtained. These cases were migrated to a web-accessible database (validated-DB). Study 2) Tumour classification was slightly better at short TE (123 [81%] of 151 cases correctly classified) than at long TE (118 [78%] of 151 cases correctly classified). Meningioma was the only group that showed higher sensitivity and specificity at long TE. Improved results were obtained when both TE were considered simultaneously: the suggested diagnosis was correct in 105 (94%) of 112 cases when both TE agreed, whereas the correct diagnosis was suggested by at least one TE in 136 (90%) of 151 cases. Study 3) In routine radiological reporting of MRI examinations, tumour types and grades were classified with high SP (85.2-100%); SE varied, depending on type and grade, alone or in combination. Recognition of broad categories (neuroepithelial, meningeal) was highly sensitive whereas it diverged when both detailed type and grade were considered, being highest in low-grade meningioma (SE=100%, CI=96.2-100.0%) and lowest in high-grade meningioma (SE=0.0%, CI=0.0-65.8%) and low-grade oligodendroglioma (SE=15%, CI=5.2-36.0%). In neuroepithelial tumours SE was inversely related to precision in reporting of grade and cellular origin; "glioma" was a frequent radiological classification associated with a higher SE in the corresponding category. PPV varied among categories being in general above their prevalence in this dataset. NPV was high in all categories (69.8-100%). Conclusions: The validated-DB complies with ethics regulations and represents the population studied. It is accessible by neuroradiologists willing to use information provided by MRS to help in the non-invasive diagnosis of brain tumours. Short TE provides slightly better tumour classification, and results improve when both TE are considered simultaneously. Meningioma was the only tumour group in which long TE performed better than short TE. PPV and NPV provided for routine MRI characterisation of brain tumours may be used as estimates of post-test probabilities of diagnostic accuracy achieved by MRI in the database studied. The need for non-invasively increasing SE in categorization of most brain tumour types while retaining high SP, especially in the differentiation of high and low-grade glial tumour classes has been targeted.