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# Gliomes des enfants, adolescents et jeunes adultes :
revue IRM de la cohorte BioMolGlioma

Michaël Tordjman

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## To cite this version:

Michaël Tordjman. Gliomes des enfants, adolescents et jeunes adultes: revue IRM de la cohorte BioMolGlioma. Médecine humaine et pathologie. 2022. dumas-03935102

HAL Id: dumas-03935102

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Submitted on 11 Jan 2023

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UNIVERSITÉ

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UNIVERSITE PICARDIE-JULES VERNE
**FACULTE DE MEDECINE D'AMIENS**
Année 2022

THESE POUR LE DIPLOME D'ÉTAT
DE DOCTEUR EN MEDECINE
N° 2022 – 89

# Gliomes des enfants, adolescents et jeunes adultes :
## Revue IRM de la cohorte BioMolGlioma

Présentée et soutenue publiquement le 22/09/2022
à 14:00

Par Michaël TORDJMAN

*DES Radiodiagnostic et imagerie médicale*

JURY

Président :
Monsieur le Professeur Jean-Marc CONSTANS

Assesseurs :
Monsieur le Professeur Michel LEFRANC
Monsieur le Docteur Riyad HANAFI

Directrice de thèse :
Madame le Docteur Catherine GONDRY-JOUET
# Remerciements

A mon Président de jury,

Monsieur le Professeur Jean-Marc CONSTANS

Responsable du centre d'activité de Neuroradiologie

Coresponsable de l'équipe Universitaire CHIMERE

Coordonnateur du DES d'Imagerie Médicale

Responsable Médical et de la recherche clinique sur l'IRM de recherche du GIE Faire Faces

Professeur des Universités - Praticien Hospitalier (Radiologie et Imagerie médicale)

Pôle Imagerie

Vous me faites le grand honneur de juger mon travail et de présider le jury de cette thèse.

Je vous suis reconnaissant pour vos enseignements en neuroradiologie et notamment en
spectroscopie, ce domaine qui vous est cher.

Veuillez trouver ici la marque de ma gratitude et de mon profond respect.
Monsieur le Professeur Michel LEFRANC

*Professeur des Universités - Praticien Hospitalier (Neurochirurgie)*

*Directeur du GRECO (groupement de recherche et d'études en chirurgie robotisée) UPJV)*

Vous me faites l'honneur de participer à mon jury de thèse. Je vous remercie d'avoir accepté de juger ce travail en votre qualité de neurochirurgien.

Soyez assuré de ma profonde reconnaissance.
Monsieur le Docteur Riyad HANAFI

Chef de Clinique Assistant (Radiologie et Imagerie médicale)

CHRU Lille

Cher Riyad, j'ai beaucoup appris à tes côtés et je te remercie pour tes conseils et enseignements.

En quelques vacations, j'ai découvert un médecin talentueux en diagnostic et en interventionnel, et avec qui l'ambiance est toujours bonne !

Je suis admiratif de ton parcours, et je te suis reconnaissant d'être là ce jour pour juger de mon travail.
A ma directrice de Thèse,

Madame le Docteur Catherine GONDRY-JOUET

Praticien Hospitalier (Radiologie et Imagerie médicale)

CHU Amiens-Picardie

Je te remercie de m'avoir proposé ce sujet de thèse et de m'avoir encadré tout au long de ce
travail.

Ta renommée et tes compétences sont connues de tous au sein du service, j'ai pu apprendre
beaucoup auprès de toi en imagerie pédiatrique et en neuro-imagerie, tant sur la technique IRM
que sur le plan diagnostic.

Malgré les épreuves que tu traverses actuellement, je te suis infiniment reconnaissant de
m'avoir conseillé et guidé jusqu'à l'aboutissement de cette thèse.
Je tiens également à exprimer ma reconnaissance :

A Monsieur Roger BOUZERAR,

Ingénieur
CHU Amiens-Picardie

Je te remercie pour ta gentillesse, ta patience, ton aide et tes conseils des prémisses jusqu'à la
rédaction finale de cette thèse. Tu as toujours été à l'écoute même quand je passais à
l'improviste au laboratoire, tu m'as accordé beaucoup de ton temps malgré que tu sois très
sollicité par les uns et les autres. Sans ton aide en statistiques et en mathématiques nous
n'aurions pas pu réaliser un tel travail. Sois assuré de ma profonde reconnaissance.

Monsieur le Docteur Antoine GOURMEL,

Moniteur clinique d'Hématologie et Oncologie pédiatrique
CHU Sainte-Justine
Université de Montréal, Canada

Je te remercie de m'avoir fait confiance pour mener l'étude d'imagerie au sein de ta cohorte.
Grâce à nos échanges, tes conseils et à tout le cheminement de cette étude, j'ai pu beaucoup
apprendre des anomalies histologiques et moléculaires des tumeurs cérébrales. Je te remercie
également pour les relectures et corrections régulières que tu as pu m'apporter malgré ton année
en déplacement au Canada.
À ma femme Léa, depuis notre rencontre tu me combles de bonheur, je repense à tous nos merveilleux moments passés ensemble et en famille. J'ai eu la chance de te rencontrer au début de nos études de médecine, nous avons pu traverser ces longues et difficiles années ensemble, mais nous l'avons fait. Depuis quelques temps, nous sommes rythmés par notre petit Gabriel, qui nous illumine de bonheur ! Je remercie le ciel de votre présence, vous êtes ma raison de vivre, je vous aime plus que tout !

À mes parents, Nathalie et Hervé, je vous remercie infiniment pour les valeurs et l'éducation que vous m'avez transmises, j'espère pouvoir les transmettre à mon tour à Gaby. Vous m'avez toujours encouragé à tirer le meilleur de moi-même, et grâce à votre dévouement je peux aujourd'hui m'épanouir dans la spécialité qui me plait. Je vous aime !

À ma sœur Raphaëla, pour tous nos moments de complicités d'enfance, le travail et la distance nous ont fait barrage ces dernières années, mais je pense que les années à venir nous feront vivre de bons moments ! À Jonathan et ma nièce Arwen avec qui tu partages ta vie, je vous languis également, et Gaby semble avoir de plus en plus besoin de voir sa petite cousine.

À mes grands-parents, Claudine et Albert, je garderai toujours en tête ces merveilleux soirs de fêtes passés en famille. Papi, malgré tes problèmes médicaux, tu gardes toujours la tête haute, mamie, je t'admire pour le soutien que tu portes à papi et votre courage à tous les deux. Je vous remercie pour toutes les valeurs que je garde désormais ancrées en moi.

À mes grands-parents, Maggy et Jean-Claude, Papili, ancien commando parachutiste et décoré de la médaille militaire, tu as cumulé les métiers pour subvenir aux besoins de ta famille, tu seras toujours mon modèle, Nona, tu as toujours été la maman et la mamie dévouée à ses enfants et petits-enfants. Vous nous avez transmis votre optimisme, votre joie et votre amour. Je n'oublierai jamais ces merveilleuses vacances que nous passions à la Baule avec les cousins. J'espère pouvoir un jour vous ressembler.

À mes beaux-parents, Nathalie et Simon, j'ai la chance d'avoir une merveilleuse belle-famille, vous m'avez accueilli chez vous comme votre propre fils, et je vous remercie pour toutes les petites attentions à mon égard. J'emporte cette phrase avec moi pour la vie « pense bien et tout ira bien ». J'ai également une pensée pour mamie Dolly qui nous a quittés, et pour mamie Dodie et papi Amor.

À mon beau-frère Daniel, je t'avais un peu sous-estimé au début, mais maintenant officiellement diplômé de Polytechnique un certain respect s'impose ! Tout comme tes parents, tu m'as inclus dans la famille comme si j'étais ton frère, et je t'en suis reconnaissant. J'ai compris dès le début que nous serions toujours tous les deux à partager les petites angoisses de Léa ! « Dan ! », pardon c'est Gab qui t'appelle ! À Noémie, avec qui vous formez un merveilleux couple, je vous souhaite beaucoup de bonheur !

À mes oncles et tantes, Sylvie et Ramy, Carole, Marielle, Valérie, Patrick.

À mes cousins et cousines, Rony et Shira (je suis fier de ton parcours même si d'où vous êtes, vous nous manquez énormément), Sarah et Jonathan (bientôt le mariage !), Léa et Erwan, Ovadia, Johanna et Jeremy, Sarah, Tessa, Tania, Max et William.

À toute ma belle-famille, notamment à Yaël et David nos nouveaux mariés !

À mes amis d'enfance Sébastien, Weisker et Coline.
À amis Yoni, Jeremy, Benjamin et Edene, Nathanael, Anthony et Kim, Illan et Celine, et Jonathan et Ilana. Un grand merci pour tous les fou rires (notamment dans le garage de Ben), toutes nos anecdotes du lycée, et sans oublier notre QG, le Beach Front bien sûr ! On a grandi ensemble et j'ai hâte qu'on puisse se voir plus souvent avec les familles que l'on a fondées !

À mes amis de la team Paris XIII, Flore et Leïla (comment vous décrire !), Etienne le roi de la BU, Dylan et son syndrome de l'essuie-glace, Alexandre le vomito de l'épreuve de LCA, Camille et Jeanne les inséparables. On n'avait peut-être pas la meilleure fac mais on a pu réussir les ECN ensemble et je me réjouis de vous savoir chacun épanoui dans vos spécialités.

À Lylia et nos cholécystites gangréneuses, à David oui cette fois « c'est sûr », à Jean-François mi-embolisateur mi-sous-marin, à Carras l'infiltré de la communauté, à Victor « uuui uuui», à Wilfried et ses hold-up, à Jessy et son jeudi matin, au couple Roguillain-Soudant (séquence FLAIR), à Hernu le petit dernier de chaque année, à Wesley, à Niro notre grand neuro-radiologue, à Yasmine, Justine, Nassim, Margaux, Andy, Déesse, la team Tesla Kevin et Olivier, Nathy, Sacha, David, Xavier, Quentin, Alexandre, Thomas, Charlotte, Constance, Amandine, Pesla, Metenier, Cyril, Mathieu, Charles, Amine, ...

À tous mes chefs en qui je suis reconnaissant pour leurs enseignements dans leurs disciplines respectives, Cédric Renard, Jérémie Vial, Marianne Auquier, Alexandre Remond, Kevin Delaforge, Nicolas Deleval, Florine Dallery, Manuel Fernandez, David Michel, Pierre-Olivier Boulet, Thierry Yzet, Aurélien Delabie, Bruno Bonnaire, Cyril Chivot, Charles Damien, ...

À Franck, je n'oublierai jamais ton aide en statistiques pour ma première année de médecine, je n'aurais peut-être pas pu en arriver là sans toi.

À Lionel, pour tes conseils et anecdotes de médecine.

À tous les médecins, manipulateurs en électroradiologie, infirmiers/ères, et secrétaires avec lesquels j'ai eu la chance de travailler.
# Sigles

<table><tr><td>AC</td><td>Agent de Contraste</td></tr><tr><td>AIF</td><td>Arterial Input Function</td></tr><tr><td>AP</td><td>Astrocytome Pilocytique</td></tr><tr><td>ASL</td><td>Arterial Spin Labeling</td></tr><tr><td>AUC</td><td>Aera Under Curve (aire sous la courbe)</td></tr><tr><td>BHE</td><td>Barrière Hémato-Encéphalique</td></tr><tr><td>C-IMPACT-NOW</td><td>Consortium to Inform Molecular and Practical Approaches to CNS Tumor taxonomy – Not Official WHO</td></tr><tr><td>CBF</td><td>Cerebral Blood Flow (débit sanguin cérébral)</td></tr><tr><td>CBV</td><td>Cerebral Blood Volume (volume sanguin cérébral)</td></tr><tr><td>DNET</td><td>Dysembryoplastic Neuro-Epithelial Tumor</td></tr><tr><td>DSC</td><td>Dynamic Susceptibility Contrast (imagerie de susceptibilité magnétique)</td></tr><tr><td>EG</td><td>Echo de Gradient</td></tr><tr><td>ES</td><td>Echo de Spin</td></tr><tr><td>FWHM</td><td>Full Width at Half Maximum (largeur à mi-hauteur du maximum du pic)</td></tr><tr><td>GVF</td><td>Gamma Variate Function</td></tr><tr><td>HGG</td><td>High Grade Glioma (gliome de haut grade)</td></tr><tr><td>IDH</td><td>Isocitrate Deshydrogénase</td></tr><tr><td>IRM</td><td>Imagerie par Résonance Magnétique</td></tr><tr><td>LCR</td><td>Liquide Céphalo-Rachidien</td></tr><tr><td>LGG</td><td>Low Grade Glioma (gliome de bas grade)</td></tr><tr><td>MAPK</td><td>Ras-Mitogen-Activated Protein Kinase</td></tr><tr><td>MTT</td><td>Mean Transit Time (temps de transit moyen)</td></tr><tr><td>NEC</td><td>Not Elsewhere Classified</td></tr><tr><td>NF1</td><td>Neurofibromatose de type 1</td></tr><tr><td>NOS</td><td>Not Otherwise Specified</td></tr><tr><td>OMS</td><td>Organisation Mondiale de la Santé</td></tr><tr><td>PLTNY</td><td>Polymorphous low-grade neuroepithelial tumour of young</td></tr><tr><td>PNET</td><td>Primitive neuro-ectodermal tumor</td></tr><tr><td>ROI</td><td>Region Of Interest (region d'intérêt)</td></tr><tr><td>RSB</td><td>Rapport Signal sur Bruit</td></tr><tr><td>SB</td><td>Substance Blanche</td></tr><tr><td>SEGA</td><td>Subependymal Giant Cell Astrocytoma</td></tr><tr><td>SNC</td><td>Système Nerveux Central</td></tr><tr><td>SRM</td><td>Spectroscopie par Résonance Magnétique</td></tr><tr><td>STB</td><td>Sclérose Tubéreuse de Bourneville</td></tr><tr><td>TE</td><td>Temps d'Echo</td></tr><tr><td>TR</td><td>Temps de Répétition</td></tr><tr><td>TTP</td><td>Time To Peak</td></tr><tr><td>V4</td><td>4ème ventricule</td></tr><tr><td>VPN</td><td>Valeur Predictive Négative</td></tr><tr><td>VPP</td><td>Valeur Predictive Positive</td></tr><tr><td>WHO</td><td>World Health Organization (voir OMS)</td></tr></table>
# Sommaire

<table><tr><td>Avertissement</td><td>1</td></tr><tr><td>Remerciements</td><td>5</td></tr><tr><td>Sigles</td><td>17</td></tr><tr><td>Sommaire</td><td>19</td></tr><tr><td>Introduction</td><td>23</td></tr><tr><td>1 Introduction générale</td><td>23</td></tr><tr><td>2 Organisation générale du tissu et du système nerveux</td><td>24</td></tr><tr><td>3 Généralités sur les gliomes</td><td>24</td></tr><tr><td>3.1 Gliomes diffus</td><td>26</td></tr><tr><td>3.1.1 Gliomes diffus de bas grade type pédiatrique</td><td>26</td></tr><tr><td>3.1.2 Gliomes diffus de haut grade type pédiatrique</td><td>27</td></tr><tr><td>3.1.3 Gliomes diffus type adulte</td><td>28</td></tr><tr><td>3.2 Gliomes astrocytaires circonscrits</td><td>30</td></tr><tr><td>3.2.1 Astrocytome pilocytique</td><td>30</td></tr><tr><td>3.2.2 Astrocytome sous-épendymaire à cellules géantes</td><td>32</td></tr><tr><td>3.2.3 Xanthoastrocytome pléomorphe</td><td>32</td></tr><tr><td>3.3 Tumeurs glioneuronales et neuronales</td><td>33</td></tr><tr><td>3.4 Tumeurs épendymaires</td><td>34</td></tr><tr><td>4 Bilan radiologique</td><td>36</td></tr><tr><td>5 Imagerie de diffusion</td><td>37</td></tr><tr><td>6 Imagerie de perfusion en IRM</td><td>39</td></tr><tr><td>6.1.1 Gadolinium et signal IRM</td><td>39</td></tr><tr><td>6.1.2 Perfusion DSC</td><td>40</td></tr><tr><td>6.1.3 Évolution du signal en fonction du temps</td><td>42</td></tr><tr><td>6.1.4 Echo de gradient ou echo de spin</td><td>43</td></tr><tr><td>6.1.5 Post-traitement</td><td>44</td></tr><tr><td>6.1.6 Analyse des paramètres et cartographies</td><td>45</td></tr><tr><td>Matériels et méthodes</td><td>46</td></tr><tr><td>1 Population</td><td>46</td></tr><tr><td>2 Technique</td><td>47</td></tr><tr><td>3 Séquences morphologiques et de diffusion</td><td>48</td></tr><tr><td>4 Séquence de perfusion DSC</td><td>49</td></tr><tr><td>5 Analyse statistique</td><td>51</td></tr></table>
<table><tr><td>Résultats</td><td>52</td></tr><tr><td>1 Analyse descriptive</td><td>52</td></tr><tr><td>1.1 Population</td><td>52</td></tr><tr><td>1.2 Localisations</td><td>54</td></tr><tr><td>1.3 Composantes</td><td>56</td></tr><tr><td>1.4 Signal IRM</td><td>56</td></tr><tr><td>1.5 Imagerie fonctionnelle</td><td>60</td></tr><tr><td>2 Analyse statistique</td><td>62</td></tr><tr><td>2.1 Analyse univariée</td><td>62</td></tr><tr><td>2.2 Analyse multivariée</td><td>63</td></tr><tr><td>2.3 Comparaisons de groupes</td><td>65</td></tr><tr><td>Discussion</td><td>67</td></tr><tr><td>1 Principaux résultats</td><td>67</td></tr><tr><td>2 Discussion des résultats</td><td>67</td></tr><tr><td>2.1 Population</td><td>67</td></tr><tr><td>2.2 Localisations</td><td>68</td></tr><tr><td>2.3 Imagerie descriptive</td><td>69</td></tr><tr><td>2.4 Imagerie fonctionnelle : diffusion et perfusion DSC</td><td>70</td></tr><tr><td>2.4.1 Imagerie de diffusion</td><td>70</td></tr><tr><td>2.4.2 Imagerie de perfusion DSC</td><td>72</td></tr><tr><td>3 Limites de l'étude</td><td>73</td></tr><tr><td>3.1 Méthodologie</td><td>73</td></tr><tr><td>3.2 Population et tumeurs</td><td>74</td></tr><tr><td>3.3 Matériels et mesures</td><td>74</td></tr><tr><td>4 Perspectives / significativité clinique</td><td>76</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>78</td></tr><tr><td>Liste des figures</td><td>81</td></tr><tr><td>Références</td><td>83</td></tr><tr><td>Annexe 1</td><td>88</td></tr></table>
# Introduction

## 1 Introduction générale

Les tumeurs primitives du système nerveux central (SNC) sont les tumeurs les plus fréquentes de l'enfant de 0 à 14 ans et la première cause de mortalité par cancer dans cette population [1]. Les tumeurs gliales, glioneuronales et neuronales sont majoritaires dans cette population [1]. La cinquième édition de la classification des tumeurs du SNC de l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) publiée en 2021 vient mettre à jour les nouvelles avancées de diagnostics moléculaires permettant l'approche dite en « diagnostic intégré » apparue dans la classification précédente de 2016 [2,3]. Ainsi, compte tenu des importantes différences génétiques et moléculaires entre les gliomes diffus de l'adulte et de l'enfant, ces deux groupes sont dorénavant séparés en types « adultes », « bas grade pédiatriques » et « haut grade pédiatriques », mais de façon plus générale, les gliomes de l'enfant et de l'adulte diffèrent sur de nombreux points. Les adolescents et jeunes adultes (AJAs) sont une population transitionnelle, peu étudiés dans la littérature, même s'ils tendent à se rapprocher plutôt de la des populations pédiatriques, ce qui les amène également à être pris en charge par les services d'oncopédiatrie [4,5]. Nous nous intéresserons dans notre étude, à la population pédiatrique de 0 à 14 ans et aux AJAs de 15 à 25 ans.

L'imagerie par résonnance magnétique (IRM) est le gold standard pour la caractérisation tumorale pré-thérapeutique ainsi que pour le suivi. La multimodalité de l'IRM nous permet, grâce aux techniques d'imageries avancées, de prédire dans certains cas le type de lésion et le grade OMS, et ainsi d'envisager la prise en charge thérapeutique. La diffusion, la spectroscopie et l'imagerie de perfusion sont les principales techniques d'imageries avancées utilisées en pratique courante. Parmi les techniques d'imagerie de perfusion, la perfusion T2* ou *Dynamic Susceptibility Contrast* (DSC) est la technique la plus utilisée dans l'étude de la perfusion des tumeurs intracrâniennes.

Les objectifs de ce travail sont d'effectuer une revue de l'imagerie IRM de la cohorte BioMolGlioma et de rechercher des facteurs radiologiques prédictifs du grade (LGG vs HGG), tant d'un point de vue descriptif que fonctionnel (diffusion, perfusion).
## 2 Organisation générale du tissu et du système nerveux

Le tissu nerveux est composé de neurones qui sont l'unité fonctionnelle du système nerveux, et de cellules gliales, très majoritaires, qui forment le tissu de soutien. La névroglie centrale se divise en névroglie interstitielle composée d'astrocytes, d'oligodendrocytes et de cellules microgliales, et de névroglie épithéliale composée uniquement de cellules épendymaires. Les astrocytes sont les cellules les plus volumineuses, qui participent notamment à la protection des synapses et à la constitution de la barrière hémato-encéphalique. Les oligodendrocytes sont les cellules les plus nombreuses qui myélinisent les axones dans la substance blanche. Les cellules microgliales sont de rares cellules d'origine hématopoïétique ayant une fonction immunitaire (phagocytose et présentation d'antigènes). Les épendymocytes quant-à-eux constituent l'épithélium du tissu nerveux, qui tapisse les cavités du SNC (cavités ventriculaires).

Ainsi, toutes les tumeurs dérivant de ces quatre types cellulaires sont dénommées tumeurs gliales ou gliomes.

Le système nerveux présente une composante dite « centrale » constituée de l'encéphale (cerveau et cervelet), de la moelle épinière, des nerfs olfactifs (Iᵉ paire de nerfs craniens) et des nerfs optiques (IIᵉ paire de nerfs craniens), et d'une composante dite « périphérique » constituée de l'ensemble des nerfs émergents du tronc cérébral (hors Iᵉ et IIᵉ paires craniennes) et de la moelle épinière.

## 3 Généralités sur les gliomes

La cinquième édition de la classification OMS des tumeurs du système nerveux central publiée en 2021, se base sur la classification histo-moléculaire introduite en 2016 auxquelles viennent s'ajouter les recommandations proposées par *the Consortium to Inform Molecular and Practical Approaches to CNS Tumor Taxonomy* (c-IMPACT) [6–12]. D'après le consensus de neuropathologie d'Haarlem [13], les résultats des analyses anatomopathologiques et moléculaires des tumeurs cérébrales doivent être présentés selon un raisonnement en strates, amenant vers un diagnostic dit « intégré » avec prise en compte de l'histologie, du grade, et des données génétiques et moléculaires (Figure 1).

Toutes les tumeurs ne sont pourtant pas classables parmi les différents types et sous-types proposés par l'OMS, lorsque les données histologiques ou moléculaires nécessaires à l'attribution à une entité définie par l'OMS n'ont pu être obtenues (non réalisé, échec de
d'analyse, ...), le suffixe NOS (Not Otherwise Specified) est ajouté. Lorsque toutes les données histo-moléculaires nécessaires à l'attribution à une entité défini par l'OMS ont pu être obtenues avec succès mais que le résultat ne correspond pas à une entité définie par l'OMS, le suffixe NEC (Not Elsewhere Classified) est ajouté, il correspond à une discordance histo-moléculaire ou à l'émergence d'une nouvelle entité [2,6].

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 1.** Schéma de présentation diagnostic selon le consensus d'Haarlem [13]. Les couches 2, 3 et 4 permettent de conclure dans la couche 1 au diagnostic final dit « intégré ».</figcaption></figure>

Les gliomes de bas grade (LGGs pour « low-grade gliomas ») correspondent aux gliomes de grade 1 et 2 selon l'OMS, et les gliomes de haut grade (HGGs pour « high-grade gliomas ») aux gliomes de grade 3 et 4. La classification complète des tumeurs gliales, glioneuronales et neuronales selon l'OMS est disponible en **Annexe 1**.

De manière inédite depuis la classification initiale de 1979 [14], une information relative à l'« âge » est maintenant incluse dans la classification des gliomes diffus. On va ainsi distinguer les gliomes diffus de « type pédiatrique » et ceux de « type adulte ».

Les LGGs chez l'enfant sont majoritairement des d'astrocytomes pilocytiques, suivis des gangliogliomes et des tumeurs neuro-épithéliales dysembryoplasiques (DNETs).

Les HGGs diffus de type « pédiatrique », sont composés majoritairement des gliomes diffus de la ligne médiane caractérisés par une altération (mutation ou perte de triméthylation) en position K27 d'un histone H3 (H3.1 ou H3.3) [15]. Les HGGs de type « adulte » présentent quant à eux typiquement des mutations d'IDH 1 ou 2.

La distinction entre les gliomes diffus type adulte et type pédiatrique se fait donc sur ces profils moléculaires, mais cela n'exclut pas qu'un adulte puisse avoir un gliome diffus de type pédiatrique et réciproquement. Il s'agit d'une avancée majeure qui était attendue depuis
longtemps, et qui grâce aux avancées en biologie moléculaire actuelles, a permis de séparer ces
entités en espérant obtenir de meilleurs résultats thérapeutiques notamment chez l'enfant.

Nous décrirons ci-dessous les caractéristiques générales des tumeurs gliales présentes
dans notre cohorte, selon la nouvelle nomenclature.

## 3.1 Gliomes diffus

### 3.1.1 Gliomes diffus de bas grade type pédiatrique

Il s'agit de tumeurs rares, et nouvellement décrites dans la classification OMS 2021, qui correspondent à l'astrocytome diffus-MYB / MYBL1-altéré, au gliome angiocentrique, à la tumeur neuro-épithéliale polymorphe de bas grade du sujet jeune et au gliome diffus de bas grade avec altération de la voie des MAPK.

L'astrocytome diffus MYB / MYBL1-altéré, est une tumeur astrogliale infiltrante diffuse de grade 1, composée de cellules monomorphes avec altération de MYB ou MYBL1. La localisation préférentielle est corticale / sous-corticale avec une prédominance fronto-temporale (70%), ce qui explique leur révélation fréquente par une symptomatologie épileptique, qui par ailleurs peut être réfractaire aux traitements médicamenteux. En imagerie, ils apparaissent le plus souvent bien limité mais parfois infiltrant, en hyposignal T1 et hypersignal T2-FLAIR sans restriction de la diffusion, et sans rehaussement. Des kystes peuvent être présents.

Le gliome angiocentrique, est une tumeur de grade 1 composée de cellules bipolaires s'agragants au moins en partie au pourtour des espaces périvasculaires. C'est la seule entité de ce groupe tumoral qui était déjà présente dans la classification antérieure. La majorité ont une fusion MYB:QKI et l'autre partie souvent une autre altération MYB. La plupart des cas surviennent chez l'enfant et l'adulte jeune. Il s'agit d'une tumeur corticale à prédominance fronto-temporale, mais de plus en plus décrit au niveau du tronc cérébral. Ils sont également épileptogènes réfractaires aux traitements médicamenteux. En imagerie, la lésion est bien circonscrite, en hypersignal T2 et T2-FLAIR, et parfois un hypersignal T1 péri-lésionnel. Une fine extension au ventricule latéral et des calcifications dystrophiques sont parfois présentes.

La tumeur neuro-épithéliale polymorphe de bas grade du sujet jeune (PLNTY) est une tumeur de grade 1 caractérisée par une forte association entre des convulsions du sujet jeune, une composante diffuse, la présence fréquente de composants oligodendrogliomes-like, de calcifications, d'immunoréactivité CD34, et d'anomalies génétiques d'activation de la voie des MAPK. Des céphalées et des vertiges peuvent survenir. L'âge médian est de 16 ans, et décrit de 4 à 57 ans. Le lobe temporal représente 80% des localisations, notamment au niveau cortical et sous-cortical, avec une prédominance du côté droit. En imagerie, la masse est bien limitée,
solido-kystique avec des calcifications dans 90% des cas, le plus souvent épaisses, avec un signal hétérogène en T1, T2 et T2-FLAIR, sans œdème péri-lésionnel.

Le *gliome diffus de bas grade avec altération de la voie des MAPK*, est une tumeur gliale (astrocytaire ou oligodendrogliale) diffuse de bas grade (grade précis non déterminé), avec le plus souvent une mutation *FGFR1* ou *BRAF V600E*, avec un profil *IDH-wildtype*, *H3-wildtype* et sans délétion homozygote *CDKN2A*. Ils sont décrits sur tout le névraxe et notamment au niveau des hémisphères cérébraux, avec possiblement des altérations moléculaires différentes en fonction des localisations. En imagerie, la lésion est semblable aux *astrocytomes pilocytiques*, sous forme d'une masse mixte tissulaire et kystique.

### 3.1.2 Gliomes diffus de haut grade type pédiatrique

Les HGGs de type pédiatrique sont très majoritairement liés à des mutations de l'histone H3 (H3.3 ou H3.1), exceptionnelles chez l'adulte. Ils sont composés des *gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés*, des *gliomes diffus hémisphériques H3 G34-mutés*, des HGGs *IDH-wildtypes* / *H3-wildtypes*, et des *gliomes hémisphériques infantiles*.

Les *gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés* sont caractérisés par une mutation *H3 K27M* (*HIST1H3B/C K27M* ou *H3F3A K27M*) et/ou par la perte de la triméthylation *H3 K27me3*, d'où le terme « H3 K27-altéré » et non « muté ». Ils sont à l'origine de tumeurs de la ligne médiane de fosse postérieure ou supratentorielle (thalamique et noyaux gris centraux) de pronostic effroyable, affectant les jeunes enfants mais pouvant également toucher l'adulte. Ils sont classés de grade 4 quel que soit l'aspect histopathologique. Les mutations *H3 K27M* ne sont pas spécifiques aux gliomes diffus de la ligne médiane [7], elles sont parfois retrouvées dans des tumeurs ayant des pronostics très différents [16,17]. En imagerie, les *gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés de fosse postérieure* sont centrés sur le pont avec un envahissement ≥50% dans le plan axial (**Figure 2**), une tendance exophytique ventrale, avec des inhomogénéités de signal intra-lésionnel. Certaines atypies peuvent être présentes : atteinte du pont mais non centré, <50% d'atteinte pontique en axial, atteinte extra-pontique atypique, tendance exophytique dorsale, marges trop bien limitées, ou un réhaussement intense ou absent. Ces formes sont également mutées *H3 K27M* dans la majorité des cas [18]. Les atteintes pontiques dorsales doivent cependant orienter vers une tumeur de bas grade comme les *astrocytomes pilocytiques* [19]. Certains *gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés*, n'atteignent pas le pont mais d'autres structures de la ligne médiane (thalamus, moelle). De manière générale, ces *gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés* apparaissent en hyposignal T1, hypersignal T2, avec un réhaussement variable en fonction de la localisation (faible au niveau thalamique, intense au niveau médullaire, et
variable au niveau pontique). Des foyers d'hypersignaux T2 non nécrotiques, des foyers d'hyposignaux T2, et des foyers nécrotiques ont également été décrits dans ces tumeurs, avec un possible continuum évolutif vers des foyers d'anaplasies qui pourraient être une cible pour les biopsies stéréotaxiques [20,21].

Le *gliome diffus hémisphérique H3 G34-muté* est lié à la mutation *pG34R/V* de l'histone H3 (H3.3 G34), et est à l'origine exclusivement de tumeurs de localisations supratentorielles périphériques affectant plutôt les AJAs (**Figure 2**). Le pronostic est également défavorable même si légèrement supérieur aux autres gliomes diffus *IDH-wildtypes* (isocitrate dehydrogenase sauvage).

Les *HGGs diffus type pédiatrique IDH-wildtypes et H3-wildtypes*, sont des tumeurs de grade 4, survenant chez l'enfant, l'adolescent et l'adulte jeune, sans mutation *IDH1* ou *IDH2*, et sans mutation de l'histone H3. Leur diagnostic requiert des caractéristiques histologiques et moléculaires (*PDGRA*, *MYCN*, *EGFR*, voire méthylome). Ils se localisent plus souvent au niveau supratentoriel mais sont également décrits en infratentoriel. L'imagerie est semblable aux autres tumeurs de haut grade, avec une lésion réhaussée exerçant un effet de masse (**Figure 2**).

Les *gliomes hémisphériques infantiles* sont un nouveau type de gliome de haut grade survenant chez les nouveau-nés et nourrissons, ayant un profil moléculaire distinct, avec fusion de gènes impliquant *ALK*, *ROS1*, *NTRK1/2/3* ou *MET*.

### 3.1.3 Gliomes diffus type adulte

Après diagnostic histologique d'un gliome diffus chez un adulte (astrocytome, oligodendrogliome ou oligo-astrocytome), la première étape est de rechercher une mutation *IDH* (1 ou 2). La présence de la mutation est en général de meilleur pronostic, et oriente vers des astrocytomes ou des oligodendrogliomes. La différence entre ces deux entités est dorénavant basée sur la présence ou non de la codélétion *1p19q*. La perte de ces deux bras chromosomiques en présence d'une mutation *IDH* est caractéristique des tumeurs oligodendrogliales, dénommées *oligodendrogliomes IDH-mutés et 1p19q-codélétés* (grade 2 ou 3) alors que son absence est caractéristique des tumeurs astrocytaires, dénommées *astrocytomes IDH-mutés* (grade 2, 3 ou 4), ainsi depuis 2016, les tumeurs mixtes oligo-astrocytaires doivent être reclassées au sein de ces deux sous-groupes en recherchant les mutations associées. Les *oligodendrogliomes IDH-mutés et 1p19q-codélétés* (**Figure 2**) peuvent également présenter une mutation du promoteur *TERT* (parfois présent sans mutation *IDH* dans les glioblastomes), *CIC* ou *FUBP1*. Les *astrocytomes IDH-mutés* (**Figure 2**) peuvent également présenter une mutation *TP53* ou *ATRX*, ces mutations ne sont par ailleurs jamais
présentes dans les oligodendrogliomes *IDH*-mutés et *1p19q*-codélétés. Depuis la dernière nomenclature, l'entité « *glioblastome IDH-mutant* » fait désormais partie des *astrocytomes IDH-mutés*.

Les tumeurs astrocytaires *IDH*-wildtypes sont reclassées en *glioblastome IDH-wildtype* (grade 4), histologiquement en présence de prolifération microvasculaire ou de nécrose, et génétiquement en présence d'une amplification de l'EGFR, d'une mutation du promoteur *BERT* ou d'un gain du chromosome 7 avec perte du chromosome 10. Il s'agit des glioblastomes dit « primitifs » qui représentent environ 90% des tumeurs astrocytaires de grade 4, survenant chez des sujets âgés (environ 60 ans), avec un pronostic défavorable (survie <1 an), par opposition aux *astrocytomes IDH-mutés de grade 4* (anciennement appelés glioblastomes « secondaires »), développés par transformation d'une tumeur de grade 2 ou 3, survenant chez des adultes plus jeunes (environ 45 ans) et avec un pronostic légèrement meilleur (survie environ 2 à 3 ans).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 2.** A) Gliome diffus de la ligne médiane H3 K27-altéré, séquence T2-FLAIR (patient DE021). B) Gliome diffus hémisphérique H3 G34-muté, séquence T2-FLAIR (patient MA016). C) HGG diffus type pédiatrique IDH-wt et H3-wt, séquence T1 après injection de gadolinium (patient SL126). D) et E) Astrocytome IDH-muté de grade 4, séquence T2-FLAIR et T1 après injection de gadolinium (patient GL007). F) Oligodendrogliome IDH-muté et 1p19q-codélétion, séquence T2-FLAIR (patient LF052).</figcaption></figure>

Une représentation schématique du cheminement histo-moléculaire vers les différents diagnostics de gliomes diffus de grade 2, 3 ou 4, de type pédiatrique ou adulte est illustrée dans la **Figure 3**.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 3. Représentation schématique du cheminement vers le diagnostic de gliome diffus grade 2, 3 ou 4.</figcaption></figure>

## 3.2 Gliomes astrocytaires circonscrits

Les gliomes astrocytaires circonscrits sont composés des *astrocytomes pilocytiques*, des *astrocytomes à cellules géantes*, des *xanthoastrocytomes pléomorphes*, des *astrocytomes de haut grade avec composante piloïde*, des *gliomes chordoïdes* et des *astroblastomes MN1-altérés*. Nous nous intéresserons ici aux 3 premières entités qui sont les plus fréquentes dans les populations pédiatriques et d'AJAs.

### 3.2.1 Astrocytome pilocytique

L'astrocytome pilocytique (AP) est retrouvé le plus souvent chez les enfants de 5 à 15 ans, et est la principale tumeur primitive du SNC de l'enfant. Il s'agit d'une tumeur de grade 1 de l'OMS, avec une survie > 90% à 10 ans. Les localisations préférentielles sont le cervelet, le tronc cérébral, plus rarement supratentorielle et les voies optiques (notamment patients NF1). Les formes syndromiques en rapport avec la neurofibromatose de type 1, peuvent représenter jusqu'à 30% des APs. Les APs sont exclusivement caractérisés par une altération de la voie ras-Mitogen-Activated Protein Kinase (MAPK), avec en premier lieu la fusion *KIAA1549:BRAF* (70-80%), puis la mutation *BRAF* (notamment la mutation *p.V600E*), ainsi que d'autres altérations plus rares (fusion *RAF*, altération *FGFR1*, mutation *KRAS*, transcrit de fusion *NTRK*). La fusion *KIAA1549:BRAF* n'est cependant pas spécifique, elle a également été décrite dans des *tumeurs glioneuronales leptoméningées diffuses* (DLGNTs) [22] et dans les *astrocytomes de haut grade avec composante piloïde*. La mutation *BRAF V600E* est également retrouvée dans des *gangliogliomes*, des *DNETs* et des *astrocytomes de haut grade avec composante piloïde*.

En imagerie, ce sont des tumeurs souvent kystiques avec une part charnue, dont quatre patterns ont été décrit dans la littérature (Figure 4) [23,24]: masse avec kyste non réhaussé p. 30
(46%), masse avec kyste réhaussé (21%), composante solide prédominante (17%), et pseudo-nécrotique (16%). Certaines formes peuvent être exophytiques notamment au niveau de la partie dorsale du pont (tegmentum). La composante tissulaire est en hypersignal T2 et T2-FLAIR, sans restriction de la diffusion, avec un réhaussement tissulaire intense, parfois hétérogène. En spectroscopie, le profil est faussement agressif avec un pic de choline, une baisse du NAA et parfois du lactate [25]. En perfusion DSC, le rCBVmax est bas (<1.5) [26] avec une rupture de la barrière hémato-encéphalique mise en évidence par une courbe de perfusion dépassant la ligne de base en fin de courbe [27]. Les localisations notamment au niveau du vermis et de la lame tectale sont à risque d'hydrocéphalie.

L'astrocytome pilomyxoïde est désormais considéré comme un sous-type d'astrocytome pilocytique, avec un risque de récurrence plus élevé et un pronostic moins bon. Anciennement classé en grade II OMS 2016, son grade n'est pas clairement établi dans la nouvelle classification. Tout comme l'AP classique, il peut présenter un transcrit de fusion KIAA1549:BRAF et plus rarement une mutation BRAF V600E. Il survient le plus souvent chez de jeunes enfants (<4 ans) avec une localisation hypothalamo-chiasmatique, sous forme d'une masse volumineuse bien limitée. Le signal en T2 est franchement hyperintense (composante myxoïde) sans restriction de la diffusion, avec un réhaussement intense et hétérogène (Figure 4). Des remaniements hémorragiques peuvent survenir, les calcifications sont rares. Un réhaussement méningé est fréquent et signe une dissémination.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 4.** Astrocytomes pilocytiques sur des acquisitions T1 après injection de gadolinium: A) Masse avec kystes non réhaussés (patient NA060), B) Masse avec kystes réhaussés (patient MJ062), C) Composante solide prédominante (patient VL066), et D) Masse pseudo nécrotique (patient NK059). E) Astrocytome pilocytique de type astrocytome pilomyxoïde supratentoriel.</figcaption></figure>
### 3.2.2 Astrocytome sous-épendymaire à cellules géantes

L'astrocytome sous-épendymaire à cellules géantes (SEGA) est une tumeur apparaissant le plus souvent avant l'âge de 25 ans chez des patients atteints de sclérose tubéreuse de Bourneville (STB). Quelques cas ont été rapportés chez des patients indemnes de cette maladie, mais dont certains présentaient les mutations TSC1 ou TSC2 au sein du tissu tumoral [28,29]. Les critères diagnostiques de SEGA dans le cadre d'une STB sont une lésion > 1cm localisée au niveau du sillon caudo-thalamique ou une lésion sous-épendymaire ayant grossi sur les différents suivi (peu importe sa taille ou sa localisation) [30]. En imagerie, la localisation est très évocatrice, avec une lésion bien limitée, intensément réhaussée et pouvant présenter des calcifications (Figure 5). La principale complication est l'hydrocéphalie par compression des trous de Monro.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 5. Astrocytome sous-épendymaire à cellules géantes (patient NA108) (flèche rouge). A noter la présence de tubers corticaux (* jaunes) et de nodules sous-épendymaires (flèches jaunes), caractéristiques de la STB. A) Séquence T2*, B) séquence T2-FLAIR, C) et D séquence 3D T1 après injection de gadolinium en reconstruction axiale et coronale.</figcaption></figure>

### 3.2.3 Xanthoastrocytome pléomorphe

Le xanthoastrocytome pléomorphe est une tumeur rare, de grade 2 ou 3, caractérisé par la coexistence de cellules pléomorphes multinucléées, de cellules fusiformes et de cellules de vacuoles lipides. D'un point de vue moléculaire, on retrouve fréquemment une mutation *BRAF V600E* et une délétion homozygote de *CDKN2A/B*. Le pic d'incidence se situe dans les 30 premières années de vie. Jusqu'à 98% de ces tumeurs surviennent en supratentoriel, avec dans près de 50% des cas une atteinte temporale [31]. En imagerie, on retrouve une masse solido-kystique ou parfois uniquement solide (Figure 6), localisée au niveau du cortex, avec une extension méningée dans 70% des cas (prise de contraste). La portion tissulaire apparaît en hypersignal T2-FLAIR avec parfois une restriction de la diffusion. L'œdème péri-lésionnel est absent ou minime.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 6.** Xanthoastrocytome pléomorphe (patient GM014), séquence T2 (A) et T1 après injection de gadolinium (B). Forme uniquement solide avec prise de contraste méningée (B).</figcaption></figure>

## 3.3 Tumeurs glioneuronales et neuronales

Cette sous-partie des gliomes comprend un large panel de tumeurs, seules celles présentent dans notre cohorte seront détaillées ci-dessous :

Le *gangliogliome* est une tumeur à croissance lente caractérisée par des cellules ganglionnaires dysplasiques associées à des cellules gliales néoplasiques, de grade 1. Certains gangliogliomes ont été décrits comme grades 2 voire 3 (gangliogliome anaplasique), initialement ou suite à une récidive, mais la plupart de ces études manquent d'analyses moléculaires pour exclure un autre gliome de haut grade [32]. Ils présentent souvent la mutation *BRAF V600E*. Ce sont les principales tumeurs épileptogènes, de par leur localisation préférentielle au niveau temporal (70%) et cortico-sous-cortical. Trois patterns sont généralement décrits : la forme kystique avec nodule mural (plus fréquente, **Figure 7**), forme solide, et la forme infiltrante mal limitée (rare). Des calcifications peuvent être présentes (30%). Le réhaussement est le plus souvent modéré et hétérogène, et absent dans 50% des cas.

Le *gangliocytome* est une tumeur bénigne de grade 1, apparentée aux gangliogliomes mais sans cellule gliale néoplasique, composée de cellules ganglionnaires dysplasiques. Il est retrouvé chez l'enfant et l'adulte jeune, localisé le plus souvent au niveau du plancher du 3ème ventricule, des lobes temporaux et du cervelet. En imagerie, la lésion est hyperdense, hypointense en T1 et T2, et réhaussée par le produit de contraste [33]. Des kystes peuvent être présents (**Figure 7**).

La tumeur neuro-épithéliale dysembryoplasique (DNET) est une tumeur glioneuronale bénigne (grade 1) très épileptogène, localisée au niveau cortico-sous-cortical, préférentiellement en temporal interne et en frontal. L'enfant et l'adulte jeune sont les plus fréquemment atteints. En imagerie, la lésion est multi-loculée, pointe vers les ventricules, en hypersignal T2 franc pseudo-liquidien, un signal en général annulé en FLAIR avec un anneau en hypersignal FLAIR péri-lésionnel (**Figure 7**), et un réhaussement en général absent mais
parfois punctiforme ou en anneau. Des calcifications peuvent être présentes (30%).
L'association à une dysplasie corticale focale est fréquente jusqu'à 80% des cas.

Le *neurocytome central* est une tumeur épithéliale avec différenciation neuronale, de grade 2. Elle atteint l'adulte jeune de 20 à 40 ans dans 70% des cas. La localisation intraventriculaire est très majoritaire, notamment au niveau des ventricules latéraux avec une attache au septum pellucidum (Figure 7). Le neurocytome extraventriculaire est rare, avec une prédominance fronto-pariétale (Figure 7). En imagerie, la lésion est lobulée solide et kystique, souvent calcifiée (60%), avec un rehaussement hétérogène modéré à intense [33]. En spectroscopie, le pic de glycine à 3.55 ppm est typique. L'hydrocéphalie est une complication fréquente au vu de la proximité du trou de Monro.

La *tumeur glioneuronale papillaire* (Figure 7) est une tumeur bénigne de grade 1, rare, pouvant survenir à tout âge, parfois révélée par une épilepsie ou des céphalées. En imagerie, elle n'est pas distinguable du gangliogliome, avec une lésion solide et kystique, un rehaussement intense, et ayant également une prédominance temporale [33].

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 7. A) Gangliogliome (patient LC044), séquence T1 après injection de gadolinium. B) Gangliocytome (patient HG116), séquence T1 après injection de gadolinium. C) et D) DNET (patient YK037) séquences T2 et T2-FLAIR. E) et F) Neurocytome central intraventriculaire (patient PT013), séquences T2-FLAIR et T1 FS après injection de gadolinium. G) Neurocytome central à prédominance extraventriculaire (patient BA012), séquence T2-FLAIR. H) Tumeur glioneuronale papillaire (patient DJ055), séquence T2-FLAIR.</figcaption></figure>

## 3.4 Tumeurs épendymaires

Bien que souvent non prises en compte lorsque l'on parle de tumeur gliale, les cellules épendymaires font partie de la glie, et les tumeurs qui en dérivent sont donc des gliomes. Ces tumeurs sont classées par localisation (supratentorielle, fosse postérieure et médullaire) et par
groupes moléculaires / altérations génétiques. Seul le subépendymome est un grade 1, les épendymomes sont des grades 2 ou 3, et l'épendymome myxopapillaire est dorénavant un grade 2 (anciennement grade 1). La distinction des sous-types morphologiques d'épendymomes (papillaire, à cellules claire, tanycytique) n'a pas d'utilité clinique significative [12]. Seuls les épendymomes cérébraux nous intéressent ici.

Les épendymomes supratentoriels représentent environ 20% des épendymomes. Ils surviennent le plus souvent chez les enfants mais également chez l'adulte. Deux sous-types existent selon les mutations de fusion, ZFTA-fusion positif et YAP1-MAMLD1-fusion positif. L'épendymome supratentoriel ZFTA-fusion positif, initialement appelé RELA-fusion, est le plus fréquent (2/3 des cas notamment chez l'enfant), avec un pronostic défavorable. L'épendymome supratentoriel YAP-fusion positif, est rare, a une prédominance féminine et un âge de survenue en général < 3 ans [11]. En imagerie, on retrouvera une large masse en partie kystique avec de la nécrose et saignements (Figure 8).

Les épendymomes de fosse postérieure représentent environ 50% des épendymomes, et sont dans 80% des cas des grades 3. Contrairement aux épendymomes supratentoriels, ils ne sont pas classés par mutations mais par des profils de triméthylation de H3 K27 (H3 K27-me3). Les épendymomes de FP type enfant/PFA ont un faible niveau de H3 K27-me3, et peuvent parfois présenter la mutation H3 K27M (4-5%) [11]. Ils surviennent chez les jeunes enfants avec un mauvais pronostic (60% de survie à 5 ans). Les épendymomes de FP type adulte/PFB ont un haut niveau de H3 K27-me3, et surviennent chez des adolescents et jeunes adultes avec un meilleur pronostic (90% de survie à 5 ans). En imagerie, ce sont des masses lobulées le plus souvent au niveau du plancher du 4ème ventricule (contrairement au médulloblastome qui prédomine sur le toit du V4), avec une extension antéro-latérale dans les foramens de Luschka (plutôt type PFA) et / ou postéro-inférieure dans le foramen de Magendie (plutôt PFB). Les calcifications sont fréquentes (50%) avec parfois des kystes et des saignements. Le signal est modérément hyperintense en T2, sans restriction de la diffusion, avec un rehaussement hétérogène faible à modéré (Figure 8).

Le subépendymome est une tumeur bénigne rare, bien différenciée, à développement intra-ventriculaire, retrouvée le plus souvent chez des adultes d'environ 50 ans avec une prédominance masculine. Contrairement aux épendymomes, ils sont souvent asymptomatiques. La forme typique se développe sur le plancher du V4 avec une tendance à la protrusion au travers du foramen de Magendie. En imagerie, la lésion est bien limitée, homogène, pouvant présenter des calcifications et des kystes, et rarement des saignements. Le rehaussement est souvent absent ou faible.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 8. A), B) et C) Épendymome de fosse postérieure, groupe PFB (patient MR129), en séquence T1-FLAIR (A), et T1 après injection de gadolinium (B et C). D) Épendymome supratentoriel, ZFTA-fusion positif (patient TS131).</figcaption></figure>

Au total, les gliomes correspondent à un large panel de types tumoraux, avec des tumeurs de bas et de haut grade, dont beaucoup de types tumoraux sont assez rares, les *astrocytomes pilocytiques* (bas grade) restant les tumeurs les plus fréquentes de l'enfant, avec une prédominance en fosse postérieure.

## 4 Bilan radiologique

L'expression clinique d'une tumeur cérébrale, chez l'enfant comme chez l'adulte, dépend de sa localisation et de sa taille, ainsi une tumeur à développement plutôt cortical aura plutôt tendance à être épileptogène comme les dysplasies neuro-épithéliales (DNETS), et une tumeur du quatrième ventricule aura plutôt tendance à donner des signes d'hypertension intracrânienne (céphalée, nausée, vomissement, ...) comme les *astrocytomes pilocytiques* et les *épendymomes*.

Les symptômes n'étant pas spécifiques, le scanner est souvent l'examen réalisé en première intention, afin d'orienter rapidement vers une étiologie, en effet sa disponibilité et sa durée d'acquisition le rendent privilégié dans l'urgence tout en gardant un taux d'irradiation limité grâce aux nouvelles techniques d'acquisitions spiralées et d'intelligence artificielle. D'autre part, chez les jeunes enfants il n'est pas toujours possible de réaliser l'IRM dans l'urgence même si techniquement disponible, car une anesthésie générale est souvent nécessaire notamment avant l'âge de 5 ans pour s'affranchir des mouvements.

La mise en évidence d'une lésion tumorale au scanner, permettra une première approche sur sa localisation intra ou extra-parenchymateuse, sur son effet compressif sur des structures (ventricule, aqueduc de Sylvius, structures médianes, ...) et sur ses composantes (kyste, calcification, nécrose, saignement). L'injection d'AC iodé n'est pas nécessaire puisqu'un complément d'examen par IRM sera nécessaire avec injection d'AC gadoliné en l'absence de contre-indication.
L'IRM reste néanmoins le gold standard de l'analyse, venant le plus souvent en
complément du scanner initial. Il n'existe pas de recommandation officielle sur le protocole
d'acquisition à réaliser, celui-ci reste à l'appréciation du radiologue en fonction des données
déjà connues, de la myélinisation attendue pour l'âge, et du degré de coopération du patient.
Classiquement, on réalisera les séquences morphologiques en pondération T1 sans puis après
injection de chélates de gadolinium, T2 et/ou T2-FLAIR, et T2*, à cela s'ajoute les séquences
dites d'imageries avancées avec la diffusion, la perfusion, et la Spectroscopie par Résonnance
Magnétique (SRM).

La détermination du grade histologique est principalement basée sur quatre critères : la présence d'atypies nucléaires, le nombre de mitoses, la prolifération endothéliale, et la présence de nécrose. Le grade 1 est caractérisé par des cellules néoplasiques peu proliférantes, le grade 2 par des cellules infiltrantes mais peu proliférantes, le grade 3 par des signes d'anaplasie et d'activité mitotique significative, et le grade 4 par de la nécrose ou de la prolifération microvasculaire. Les séquences IRM morphologiques permettent de mettre en évidence la présence de nécrose macroscopique. La diffusion quant à elle mettra en évidence la présence de nécrose et / ou d'une augmentation du nombre de mitoses. La prise de contraste tumorale en pondération T1 est essentiellement le reflet d'une rupture de la barrière hémato-encéphalique au sein de la tumeur. Cependant, on peut tenter de mettre en évidence cette néo-angiogénèse tumorale au travers de l'analyse des courbes de perfusion T2* comme nous allons le voir.

L'IRM permet donc d'appréhender la lésion, afin de planifier une résection chirurgicale
ou une biopsie stéréotaxique, elle permet également dans certains cas (patient inopérable,
tumeur de localisation inextirpable, ...) de réaliser au cours de l'examen des traitements ablatifs
par exemple au LASER avec la coopération des neurochirurgiens (LITT) [34].

5 Imagerie de diffusion

L'imagerie de diffusion met en évidence les mouvements moléculaires des protons dans
les tissus. Dans les milieux biologiques, les molécules d'eaux (qui sont les principales sources
de protons) sont en perpétuels mouvements aléatoires, dits « mouvements browniens ». Ces
mouvements sont totalement libres dans des milieux liquidiens, on parle alors de milieux
isotropiques, alors qu'ils vont être entravés dans les milieux tissulaires (barrières
membranaires), on parle alors d'anisotropie. Dans l'encéphale, l'exemple typique réside dans
la substance blanche où la diffusion se fait facilement le long des gaines de myéline alors qu'elle
est contrainte dans le sens perpendiculaire. Cette anisotropie peut être une gêne à
l'interprétation des images si elle n'est pas maîtrisée par une séquence adaptée mais également d'un apport certain notamment dans l'approche de la myélinisation cérébrale.

Classiquement, à partir d'une séquence pondérée T2 en echo de spin, et à l'aide de gradients de champs placés dans 3 directions différentes minimum (supéro-inférieure, droite-gauche, et postéro-antérieure), on obtient une imagerie de diffusion isotropique s'affranchissant des artéfacts d'anisotropie.

Deux gradients de valeurs différentes seront nécessaires au calcul du coefficient de diffusion (ADC), généralement un gradient nul (B0), et un gradient à 1000 s/mm² (B1000). Ces gradients vont permettre de différencier les molécules qui diffusent normalement, de celles contraintes dans leur déplacement. Pour chaque plan de coupe, deux images sont acquises, l'une uniquement pondérée T2 et l'autre (appelée DWI pour *Diffusion Weighted Imaging* dans la littérature) pondérée en T2 et diffusion **Figure 9**. Pour ne garder que la pondération en diffusion, on doit avoir recours à un logiciel, qui de manière très simplifiée, permet de s'affranchir de la composante T2 et d'obtenir la cartographie du coefficient apparent de diffusion (ADC) représentée en noir et blanc ou en couleur.

Plus l'eau est diffusible, ou libre, plus le signal en diffusion (DWI) chute avec l'augmentation de la valeur de B, et plus l'ADC est élevé. Inversement, l'eau non diffusible persiste en hypersignal (DWI) malgré l'augmentation de la valeur de B, l'ADC est donc bas ou restreint.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 9.** A) Représentation du signal dans trois tissus différents, à B0, à B1000 et en cartographie d'ADC, avec représentations des pentes d'ADC. B) Effets possibles en diffusion (schémas du Dr Kuner, Wisconsin SMPH)</figcaption></figure>

**Effet T2 shine through** : Hypersignal T2 franc à l'origine d'un hypersignal B1000 sans restriction de l'ADC (l'hypersignal B1000 ne restreint pas toujours la diffusion)

**Effet T2 dark through** : Hyposignal T2 franc à l'origine d'un hyposignal B1000 sans élévation de l'ADC (l'hyposignal B1000 ne correspond pas toujours à un ADC élevé)

**Effet T2 wash-out** : Hypersignal T2 à l'origine d'un pseudo-isosignal B1000 avec un ADC élevé (l'isosignal B1000 ne correspond pas toujours à un ADC « normal »).
# 6 Imagerie de perfusion en IRM

L'imagerie de perfusion fait partie des techniques d'imageries avancées, incluant une
échelle temporelle dans l'acquisition, sur quelques cycles cardiaques. Elle est définie par le
volume de sang qui passe au travers d'une quantité de tissu par unité de temps, également
appelée *Cerebral Blood Flow* (CBF), avec pour unité le mL/100g/min.

Celle-ci prend toute sa place dans l'exploration de pathologies impliquées directement ou indirectement par les caractéristiques de la vascularisation artérielle, comme les anomalies tissulaires (tumeurs, malformations, ...) et l'ischémie ; elle est également le reflet indirect du métabolisme cérébral en s'adaptant à la demande métabolique des tissus perfusés.

Malgré l'apparition des techniques de marquages de spins afin d'utiliser les protons sanguins comme AC endogènes, *l'Arterial Spin Labeling* (ASL), potentiellement très intéressantes car totalement non invasives, les techniques de perfusion utilisant un AC exogène à base de gadolinium, restent encore les plus utilisées en perfusion cérébrale tumorale. Ce sont elles que nous allons exposer et notamment celle utilisant l'effet T2.

## 6.1.1 Gadolinium et signal IRM

Les techniques plus classiques utilisent des AC exogènes à base de gadolinium, un atome qui possède des propriétés paramagnétiques liées à ses 7 électrons célibataires interagissant localement avec les noyaux d'hydrogènes, augmentant ainsi les vitesses de relaxation des protons avoisinants. Cette macromolécule ne franchit pas la barrière hémato-encéphalique (BHE) ni la paroi cellulaire, mais peut diffuser dans l'interstitium des tissus extra-cérébraux.

Contrairement au scanner où la relation est linéaire entre la concentration d'iode et le coefficient d'atténuation, la concentration des AC gadolinés influence le signal avec une relation non linéaire. En effet, ces AC font chuter significativement le temps de relaxation longitudinal et transversal local, à l'origine d'une augmentation du signal à faible concentration, appelé « effet T1 », et d'une chute du signal à forte concentration, appelé « effet T2 » (Figure 10).
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>**Figure 10.** A) Courbes de variations de l'intensité du signal en IRM 1 tesla en fonction de la concentration de gadolinium en pondération T1 (TR 500 et TE 14) et T2 (TR 2000 et TE 88) [35] B) Sédimentation des chélates de gadolinium dans la vessie après injection intra-veineuse. Séquence pondérée T1, dans laquelle on retrouve un surnageant en hypersignal correspondant à du gadolinium peu concentré (effet T1) et un sédiment en hyposignal correspondant à du gadolinium très concentré (effet T2) [36].</figcaption></figure>

Bien qu'ils ne puissent traverser la BHE saine, les AC gadolinés interagissent avec les spins en dehors des vaisseaux par deux moyens, premièrement par diffusion des spins perturbés entre les petits vaisseaux et les tissus, et deuxièmement par l'effet paramagnétique du gadolinium qui n'est pas délimité physiquement par la BHE, et s'étend donc au-delà du compartiment intra-vasculaire dans les tissus à proximité (Figure 11).

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>**Figure 11.** Effet du gadolinium intra-vasculaire sur le signal à distance en perfusion T2\* (source Dr E. Barbier, Grenoble) Sept ROIs sont placés orthogonalement à l'artère Sylvienne droite sur l'image de droite, et les sept courbes de perfusion DSC associées sont représentées sur le graphique de gauche. L'aire au-dessus de la courbe est nettement plus importante dans le secteur intra-vasculaire (courbe rose) mais il existe toujours un effet non négligeable du gadolinium à distance de celle-ci (courbes bleues).</figcaption></figure>

### 6.1.2 Perfusion DSC

Le principe d'imagerie de perfusion de type *Dynamic Susceptibility Contrast* (DSC) a été proposé par Rosen et al. [37], en utilisant les propriétés T2\* de l'AC gadoliné, elle est donc acquise avec des paramètres pondérés en T2\* ou T2, utilisant un temps d'echo (TE) long et un temps de répétition (TR) long. Elle nécessite une injection à haut débit ou en bolus afin de voir apparaître l'effet T2\* attendu lors du passage de l'AC gadoliné dans la vascularisation cérébrale, avec une chute du signal qui dépendra de la concentration intra-vasculaire de l'AC,
de la densité vasculaire et de la taille des vaisseaux. La **Figure 12** représente l'évolution du signal au cours du temps à la suite de l'injection du bolus d'AC. La ligne de base initiale correspond au signal du tissu stationnaire. Le passage de l'AC crée une chute de signal puis remonte progressivement jusqu'aux environs de la ligne de base, qui représente le « lavage » de l'AC de la circulation sanguine dans la région explorée.

En réalité, la remontée ne se fait pas jusqu'à la ligne de base car le gadolinium n'est pas éliminé totalement par les reins en un seul passage, il existe donc un phénomène de recirculation qui peut parfois se caractériser par une seconde chute de signal moins importante, notamment chez l'enfant, chez qui le volume sanguin est moins important avec une fréquence plus élevée du rythme cardiaque.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>**Figure 12.** Évolution du signal S dans un voxel avant, pendant, et après l'injection du bolus d'AC. Le passage du bolus correspond à l'intervalle de temps entre les points A et B.</figcaption></figure>

On obtient ainsi les paramètres suivants :

- $T_A$: Temps d'arrivée de l'AC dans la région d'intérêt ;

- $T_B$: Temps d'arrivée à la phase de plateau ;

- $T_C$: Temps d'arrivée au pic de chute de signal, ou TTP pour temps de transit au pic ;

- MTT: Temps de transit moyen, correspondant à la largeur à mi-hauteur du bolus ;

- CBV: Index de volume sanguin cérébral apprécié à partir de l'air au-dessus de la courbe à partir du $T_A$ (exprimé en millilitres / 100 grammes de tissus) ;

- CBF: Index de débit sanguin cérébral correspondant au rapport du CBV/MTT (exprimé en millilitres / 100 grammes de tissus / 1 minute).

Cette courbe de perfusion $T_2^*$ est une courbe de variation du signal S en fonction du temps t, à partir de laquelle on peut obtenir une courbe de concentration C (ou $\Delta R^2$*) en fonction du temps par la formule :
$$ \Delta R2^*(t) = \frac{-1}{TE} \ln \left( \frac{S(t)}{S_0} \right) $$

Où S(t) correspond à l'intensité du signal en fonction du temps et S₀ l'intensité du signal au niveau de la ligne de base.

Le calcul de l'aire sous la courbe entre le temps T_A et T_B est donc représentative du VSC relatif (ou rCBV). Le rCBV-normalisé (nrCBV) correspond au rCBV d'une zone d'intérêt rapporté au rCBV d'une zone anatomique saine (substance blanche controlatérale le plus souvent). Le VSC absolu peut théoriquement être obtenu en normalisant l'aire sous la courbe de la région d'intérêt (ROI) à l'aire sous la courbe d'une fonction d'entrée artérielle (AIF). Cependant, la détermination de la meilleure AIF est soumise à de nombreuses controverses car il faudrait en théorie la mesurer dans l'artère juste en amont de la zone d'intérêt ce qui est impossible avec la résolution spatiale des IRM actuelles. Le rCBV est donc plus utilisé en pratique en s'affranchissant de la détermination d'une AIF. Afin d'exploiter ces données de manière reproductible, la plupart des auteurs rapportent le rCBV de la région d'intérêt au rCBV d'une zone saine comparable.

### 6.1.3 Évolution du signal en fonction du temps

La courbe ΔR2* est soumise à des variations directement liées aux paramètres d'acquisitions, ainsi les valeurs du rCBV peuvent être très différentes d'une machine à l'autre, mais les changements liés aux paramètres d'acquisitions permettent d'explorer d'autres types d'informations, notamment portées sur l'évolution de la courbe après le temps au pic. En effet, trois formes de courbes sont classiquement décrites (Figure 13) :

- Courbe 1 : le signal remonte jusqu'à la ligne de base ou presque, l'AC s'est quasiment totalement dissipé de la région d'intérêt ;

- Courbe 2 : le signal n'atteint pas la ligne de base, la chute de signal se prolonge dans le temps, en rapport avec l'effet T2 et donc à une concentration élevée d'AC qui peut être le reflet d'une vascularisation tumorale marquée ou d'une extravasation importante ;

- Courbe 3 : le signal dépasse la ligne de base, l'AC est donc toujours présent dans la région d'intérêt mais l'effet T1 surpasse l'effet T2, en rapport avec l'extravasation peu importante de l'AC dans le tissu interstitiel et donc avec une rupture de la barrière hémato-encéphalique.
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 13. Représentation des trois formes de courbes classiquement décrites (courbes 1, 2 et 3).</figcaption></figure>

Ainsi, la phase qui suit le TTP dépend directement de la balance entre l'importance de l'effet T1 et de l'effet T2. La contamination du signal par l'effet T1 vient perturber la mesure du rCBV, si celui-ci prédomine le signal va s'intensifier, l'aire sous la courbe ΔR2* va diminuer et la valeur de rCBV sous-estimée [38]. Afin de réduire la contamination par l'effet T1, il est conseillé d'utiliser un angle de bascule de degré faible à intermédiaire (35 à 60°), un TR long (1,2 à 1,7 ms), et un TE long (>20 ms) [39]. La prédominance de l'effet T2 peut également surestimer la valeur du rCBV.

### 6.1.4 Echo de gradient ou echo de spin

L'acquisition peut être paramétrée en echo de gradient (EG) T2* ou en echo de spin (ES) T2. La principale différence entre ces deux modes d'acquisitions réside dans la susceptibilité magnétique qui varie différemment en fonction de la taille des vaisseaux [40]. La courbe ΔR2 présente un pic de signal au niveau des vaisseaux de petits calibres puis décroit quand les vaisseaux s'élargissent, ce qui rend cette acquisition avantageuse pour l'étude de la perfusion dans les pathologies ischémiques. La courbe ΔR2* croît dès l'apparition des petits vaisseaux, au-delà même de la courbe ΔR2, jusqu'à atteindre une phase de plateau au niveau des gros vaisseaux (Figure 14). La chute de signal de la courbe de CBV est donc plus importante en EG qu'en ES, avec un meilleur rapport signal sur bruit (RSB) et une plus grande sensibilité (Se), c'est pourquoi en pathologie tumorale on préfèrera l'acquisition en EG. Une séquence *spin and gradient echo (SAGE)* a également été proposée, combinant l'acquisition en EG et en ES au cours de la même acquisition et du même bolus d'AC [41].
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>Figure 14. Variations des courbes de signal ΔR2 et ΔR2* en fonction de la taille des vaisseaux [42].</figcaption></figure>

### 6.1.5 Post-traitement

Une fois la séquence de perfusion DSC réalisée, un post-traitement est nécessaire à l'obtention des paramètres et des cartographies. A partir des courbes d'intensités de signaux en fonction du temps obtenues dans chaque voxel, plusieurs méthodes de calculs sont possibles.

Nous disposons dans notre centre du logiciel Functool® (GE Healthcare), qui estime le CBV à partir de la courbe de signal brut d'une ROI sans méthode de correction de courbe.

Le second logiciel dont nous disposons, BrainStatGVF® (GE Healthcare), s'appuie sur le modèle gamma-variate function (GVF) permettant d'exclure les phénomènes de recirculation en extrapolant la fin de courbe pour s'approcher d'une courbe gaussienne [43] (Figure 15):

$$ \gamma(t) = K \cdot (t - T_0)^{\alpha} \cdot e^{-\frac{t-T_0}{\beta}} $$

L'hypothèse de base est le passage d'un traceur unitaire idéal dans un cylindre infini imperméable. La courbe obtenue permet le calcul du CBV par intégration de l'aire sous la courbe, puis de calculer les autres paramètres qui en découlent (CBF, MTT, TTP). Toutes les données de perfusion de notre étude sont obtenues à partir de ce logiciel.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 15. ROI1 au sein d'un gliome diffus de la ligne médiane H3 K27-altéré (patient DE021) sur le logiciel BrainStatGVF. A) ROI1 sur la cartographie du rCBV, B) ROI1 sur l'acquisition axiale T1 FS après injection de gadolinium, et C) courbe de perfusion au sein de la ROI1, en jaune les données brutes, en rose la courbe GVF correspondante.</figcaption></figure>
BrainStatAIF® (GE Healthcare), tente de s'approcher de la valeur absolue du CBV en utilisant une déconvolution qui tient compte d'une AIF. Ce logiciel est plutôt dédié à l'étude de la perfusion dans le cadre de pathologies vasculaires.

### 6.1.6 Analyse des paramètres et cartographies

A partir du post-traitement, nous pouvons donc obtenir plusieurs paramètres comme le rCBV, le CBF, le MTT et le TTP. Ces paramètres peuvent être mesurés au sein d'une ROI, ou être représentés pour chaque voxels sur des cartographies couleurs ou en niveau de gris. Les cartographies permettent une analyse qualitative d'un paramètre de perfusion représenté pour chaque voxel d'une coupe anatomique. Les niveaux de gris ou échelles de couleurs renseignent sur l'intensité du paramètre au sein de chaque voxel. Chaque paramètre peut avoir sa cartographie (rCBV, MTT, ...). L'interprétation est visuelle, soumise à des biais de seuillage et de fenêtrage, mais permet de s'orienter rapidement vers des zones hyper ou hypo-perfusées. Une analyse quantitative peut être réalisée en calculant les valeurs estimées des paramètres au sein d'une ROI. Cette méthode d'analyse est plus reproductible, plus objective et plus précise.

Une illustration schématique des différentes étapes permettant d'obtenir une imagerie de perfusion DSC est représentée ci-dessous (Figure 16) :

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 16. Illustration du protocole des séquences de perfusion T2* du choix des paramètres jusqu'à l'analyse.</figcaption></figure>
# Matériels et méthodes

## 1 Population

Il s'agit d'une étude rétrospective réalisée à partir de la cohorte de patients BioMolGlioma, débutée le 1er juin 2021 au CHU Amiens – Picardie (France).

Nos critères d'éligibilité étaient les suivants : (1) patient âgé de 25 ans ou moins au moment du diagnostic, (2) pris en charge au CHU d'Amiens – Picardie, (3) pour une tumeur primitive du SNC classée comme tumeur gliale ou glioneuronale selon la classifications OMS 2021, (4) diagnostiquée entre janvier 2008 et décembre 2020, (5) dont le diagnostic a été posé histologiquement (à l'exception de quatre entités dont le diagnostic a été fait sans histologie sur des données anamnestiques, cliniques et radiologiques typiques : certains gliomes des voies optiques des patients atteints de NF1, certains SEGAs des patients atteints de STB, certains gliomes infiltrants du tronc cérébral et certaines DNETs), et (6) ayant eu une IRM cérébrale initiale avant biopsie ou exérèse. Le diagramme de flux est représenté dans la **Figure 17** ci-dessous :

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 17. Diagramme de flux.</figcaption></figure>

Sur les 273 tumeurs cérébrales de patients de 25 ans ou moins, 88 n'ont pas été inclus, ayant eu un diagnostic avant 2008 (n=20), un diagnostic n'appartenant pas à la classification OMS 2021 des tumeurs primitives du SNC (n=40), une métastase cérébrale de tumeur solide extra-cérébrale (n=11), ou étant uniquement de « passage » dans notre centre.
Cent trente patients répondaient aux critères d'inclusion de notre étude, parmi lesquels nous avons exclu 21 patients ayant bénéficié d'une IRM dans un autre centre ou non disponible. Parmi eux, 50 patients ont également bénéficié d'une imagerie de perfusion DSC T2* interprétable, 5 autres avaient des paramètres de perfusion trop différents, soit avec un TR ≥ 2000 ms ou soit avec une perfusion DSC en spin-echo.

Les données des patients étaient anonymisées pour l'analyse statistique. L'étude a été enregistrée auprès du ClinicalTrials.gov (ID: NCT04916015). La non-opposition des patients a été recherchée par envoi d'une note d'information directement au patient si celui-ci avait plus de 18 ans au moment de l'étude, ou aux parents du patient si celui-ci avait moins de 18 ans au moment de l'étude. Aucun patient ne s'est opposé à sa participation à l'étude.

## 2 Technique

Soixante-huit patients avaient effectué leur examen IRM sur une machine 3T (Signa MR HDxt; GE Healthcare, Milwaukee, WI) avec une antenne en réseau phasé de 8 canaux, 40 patients sur une IRM 1.5T (Optima MR450W; GE Healthcare, Milwaukee, WI) avec une antenne en réseau phasé de 24 canaux, et 1 patient sur une autre IRM 1.5T (Signa MR HDxt; GE Healthcare, Milwaukee, WI) avec une antenne en réseau phasé de 8 canaux.

Vingt-huit patients étaient sous anesthésie générale dont 8 ayant eu une imagerie de perfusion satisfaisante, tous avaient moins de 10 ans sauf 2 patients (dont 1 avec une imagerie de perfusion). L'examen était réalisé en présence d'un anesthésiste. Un masque facial était appliqué sur le visage du patient, en faisant inhaler de l'oxygène puis du sévoflurane (6% maximum). Deux options étaient ensuite envisagées selon la décision de l'anesthésiste, soit la pose d'une canule nasopharyngée avec un masque facial en ventilation spontanée, soit la pose d'un masque laryngé en respiration spontanée ou mécanique. Le sévoflurane était utilisé en entretien à 4%.

Les séquences morphologiques de base comprenaient au minimum une séquence pondérée T1, une séquence pondérée T2, une séquence de diffusion et une séquence T1 après injection de gadolinium.

Les séquences de perfusion DSC étaient réalisées en echo de gradient avec le plus souvent un TR à 1500 ms avec un TE à 30 ms et un angle de bascule à 60° (n=48). Les autres paramètres parfois choisis étaient (TR/TE/Angle) : 1625/30/60 (n=1) et 1800/30/60 (n=1). L'AC utilisé était le DOTAREM® (gadoterate meglumine ; 0.5mmol/ml ; 0,1mmol/kg soit 0.2ml/kg), injecté de manière manuelle ou à l'aide d'un injecteur automatique avec un débit de
3-5 mL/s, sur des voies veineuses de 22 à 18 gauges, suivi d'une injection de sérum physiologique (10 à 20 mL chez les jeunes enfants, 20 à 40 mL chez les adolescents et les adultes).

Toutes les imageries ont été traitées sur une console Advantage Windows ADW 4.7 (GE Healthcare), en utilisant pour la diffusion les logiciels ADC ou DTI, et pour les séquences de perfusions le logiciel BrainStat utilisant la méthode GVF. La qualité des séquences était évaluée par une neuroradiologue (C.G-J) ayant plus de 30 années d'expérience dans les tumeurs cérébrales et par un interne de radiologie (M.T) avec 4 années d'expérience.

## 3 Séquences morphologiques et de diffusion

Les données de signal en pondération T1 et T2 étaient classées selon l'intensité du signal (hypo-intense, iso-intense, ou hyper-intense) et selon l'aspect (homogène ou hétérogène).
Les données de signal après injection de gadolinium étaient classées selon l'intensité du signal (absent, minime, modéré ou intense) et selon l'aspect du rehaussement (homogène, hétérogène, nodulaire, annulaire ou en mottes).

Chaque tumeur était mesurée dans trois plans orthogonaux, permettant d'estimer un volume (mL) par la méthode A x B x C / 2.

D'autres critères morphologiques étaient recensés comme les contours de la lésion (réguliers ou irréguliers), la présence d'œdème péri-lésionnel (absent, minime, modéré, important), la présence d'une hydrocéphalie, de sang, de calcification, de kyste ou de nécrose. Nous nous aidions parfois de l'imagerie scanographique pour conclure à la présence de calcification.

Nous considérions comme « néovaisseau » la présence de toute structure vasculaire au sein même de la lésion.

Concernant la diffusion, le signal B1000 global de la lésion était analysé visuellement, et quatre ROIs (region of interest) étaient placées en s'aidant de la cartographie d'ADC, mesurant au minimum 50 mm² :

- ROI dans la portion de la lésion où l'ADC était le plus bas (ADCmin);

- ROI dans la portion de la lésion où l'ADC était le plus haut (ADCmax);

- ROI dans le LCR ventriculaire pour la normalisation;

- ROI dans la substance blanche pour la normalisation, le plus souvent en regard d'un carrefour ventriculaire en essayant de se placer à distance de tout œdème lié à l'hydrocéphalie ou à la tumeur elle-même.
Ces différentes ROIs nous permettaient d'obtenir des valeurs normalisées :

- nADC /SB : correspond à la valeur d'ADC normalisée par rapport à la substance blanche controlatérale ;

- nADC /LCR : correspond à la valeur d'ADC normalisée par rapport au LCR

La localisation des lésions a été déterminée selon une stratification en quatre couches (Figure 18), en fonction de l'épicentre tissulaire de la tumeur.

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 18. Arbre de classification de la localisation des tumeurs.</figcaption></figure>

# 4 Séquence de perfusion DSC

Six ROIs étaient placées en nous aidant d'une séquence morphologique T1 après injection de gadolinium, afin d'éviter les facteurs pouvant parasiter ou influencer le signal (calcification, vaisseau, kyste, proximité des cavités aériques) :

- ROI1, ROI2 et ROI3 dans des portions restreintes de la lésion ;

- ROI4 correspondant à une ROI elliptique globale de la lésion ;

- ROI5 dans la substance blanche saine, le plus souvent en regard d'un carrefour ventriculaire controlatéral, en essayant de se placer à distance de tout œdème lié à l'hydrocéphalie ou à la tumeur elle-même ;

- ROI6 dans la substance blanche péri-lésionnelle à environ 2 cm des berges lésionnelles.

Ces ROIs mesuraient au minimum 50 mm², sauf pour 1 patient pour lequel les ROIs restreintes étaient plus petites. Pour chacune des ROIs, on obtenait un rCBV correspondant à la valeur moyenne au sein de la ROI, et le nrCBV (rCBV normalisé) était calculé en normalisant
par rapport à celui de la ROI5. Pour la ROI4 (globale), le rCBVmax correspond à la valeur maximale au sein de la ROI, et pour les ROI1-2-3, le rCBVmax correspond à la valeur la plus élevée parmi ces 3 ROIs.

Nous analysions visuellement les courbes pour les classer selon les 3 patterns décrits en introduction.

Pour l'analyse des courbes de perfusion brutes, nous avons développé spécifiquement un programme d'analyse en langage C++. Tous les points des courbes issues des ROIs placées sur la console de visualisation étaient préalablement enregistrés dans des fichiers au format txt pour ce post-traitement spécifique.

Avant le calcul des paramètres de caractérisation, on soustrait la valeur minimale du pic de la courbe de passage du bolus. Ce pic devient l'origine et un fittage polynomial d'ordre 8 est appliqué à partir de ce point afin d'obtenir une courbe continue et lissée nécessaire au post-traitement. Pour chaque courbe de perfusion issue des différentes régions d'intérêt, nous avons calculé différents paramètres (Figure 19) :

- Paramètre de courbure au sens mathématique à partir des dérivées premières et secondes du polynome de fittage avec moyennage sur les 10 premiers points après le minimum du passage de bolus d'agent de contraste (moy_courbure10);

- Pente descendante au moment de l'arrivée du bolus calculée sur 3 points avant le minimum (pente_desc3);

- Pente ascendante calculée sur 4 points après le minimum de la courbe (pente_asc4);

- Pente finale post-bolus calculée sur 8 points en fin de courbe (pente_fin8);

- Valeur moyenne des 8 points en fin de courbe (val_moy_fin8);

- Valeur de la ligne de base pré-bolus en moyenne calculée sur 5 points avant le minimum (baseline5);

- Valeur de la largeur à mi-hauteur du bolus (FWHM);

- Paramètre équivalent à une courbure discrète représentée par l'angle entre la verticale et le segment délimité par le point minimum et le 10ème, 20ème ou 30ème point de la courbe suivant ce minimum (angle_10_20 ou_30).
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 19. Représentation des zones caractéristiques de la courbe de perfusion.</figcaption></figure>

# 5 Analyse statistique

L'évaluation de l'association entre les variables continues ou catégorielles et le grade de la lésion (LGG vs HGG) a été effectué à l'aide de l'algorithme de régression logistique du logiciel RStudio version 1.3.1093 (R v.3.6.3).

Pour l'analyse multivariée, nous avons utilisé l'algorithme de sélection de modèle *stepAIC* (package *MASS* de R) basé sur le critère d'Akaike pour obtenir les meilleurs ajustements. La qualité de l'ajustement était quantifiée par le calcul du pseudo-R² de McFadden (package *pscl* de R). La performance diagnostique des modèles était évaluée en utilisant une analyse par courbe ROC optimisant l'index de Youden (package *cutpointr*). Le seuil de significativité est fixé à *p* = 5%.
# Résultats

# 1 Analyse descriptive

## 1.1 Population

Cent neuf patients ont finalement été inclus, parmi lesquels tous ont bénéficiés d'un diagnostic histo-moléculaire sauf quatre entités (22 patients – 20%) chez qui certains diagnostics ont été posés sur la combinaison de données anamnestiques, cliniques et radiologiques typiques : 14 *astrocytomes pilocytiques* des voies optiques chez des patients atteints de NF1, 1 *SEGA* chez un patient atteint de sclérose tubéreuse de Bourneville, 3 *gliomes diffus de la ligne médiane* (sans séquence de perfusion) classés comme *H3 K27-altérés* et 4 *DNETs* classées *NOS*.

Les classes d'âges sont représentées dans le **Tableau 1** pour les LGGs et les HGGs, et pour chaque type tumoral dans le **Tableau 2**. Chez les enfants de moins de 15 ans, 75 tumeurs sont recensées avec une prédominance de LGGs (72%, n=54) par rapport aux HGGs (28%, n=21). Les gliomes des adolescents et des adultes jeunes de 15 à 25 ans sont moins nombreux (n=34), mais avec une proportion plus élevée de HGGs à 47% (n=16) pour 53% de LGGs (n=18).

Nous comptons au total un peu plus d'hommes que de femmes (55% vs 45%), avec un ratio équilibré pour les LGGs (50% et 50%) mais près de deux fois plus d'hommes dans le groupe HGG que de femmes (24 vs 13 patients).

Parmi les 22 types de diagnostics différents, les tumeurs les plus représentées étaient, par ordre de fréquence, les *astrocytomes pilocytiques* (n=45), les *gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés* (n=15), les *astrocytomes IDH-mutés* (n=8), les *HGGs NOS* (n=8) et les *gangliogliomes* (n=7).

Parmi les *HGGs diffus de type pédiatrique*, 78% étaient des enfants (n=14) et 22% étaient des AJAs (n=4). D'autre part, parmi les *gliomes diffus type adulte*, 90% étaient des AJAs (n=9) et 10% des enfants (n=1). La proportion de gliomes diffus était équilibrée entre les enfants et les AJAs, alors que les enfants étaient plus représentés pour les trois autres groupes, avec 86% des *gliomes astrocytaires circonscrits*, 63% des *tumeurs glioneuronales et neuronales*, et 60% des *tumeurs épendymaires*.
## 1.2 Localisations

La majorité des LGGs étaient localisés sur la ligne médiane (37%, n=27) alors que la majorité des HGGs étaient localisés du côté droit (40%, n=15). Dans les deux groupes, le côté droit était plus fréquent que le côté gauche.

Les gliomes supratentoriels étaient plus fréquents qu'en infratentoriel (62% vs 38%), mais cette différence n'est pas constante en fonction de l'âge. En effet, jusqu'à 10 ans, les deux populations étaient globalement équilibrées (Figure 20) et au-delà de 10 ans le nombre de tumeurs infratentorielles chute à chaque nouvelle tranche d'âge pour ne représenter que 18% des tumeurs de 20 à 25 ans.

La répartition des LGGs et des HGGs en supratentoriel et infratentoriel était identique, avec 66% de LGGs et 34% de HGGs.

En supratentoriel (Figure 21), on retrouvait une majorité de tumeurs au niveau cortical et juxta-cortical (n=29), avec 12 types de diagnostics intégrés différents et une répartition quasiment équilibrée des LGGs (n=15) et des HGGs (n=14). Les tumeurs les plus représentées dans cette localisation était les *DNETs NOS* (n=7 soit 24%), les *gangliogliomes BRAF V600E-mutés* et *NOS* (n=5 soit 17%), et les *HGGs NOS* (n=4 soit 14%). Les HGGs étant répartis en plusieurs types tumoraux par petits nombres. Toutes les tumeurs ventriculaires (n=6) étaient des LGGs, et majoritairement des *SEGAs* (n=3 dont deux avec une preuve histologique). Toutes les tumeurs des voies optiques (n=17) étaient également des LGGs et des *astrocytomes pilocytiques*, avec une nette majorité d'*astrocytomes pilocytiques NF1-germline* (82% soit 15 patients, dont 1 biopsié).

En infratentoriel (Figure 21), les HGGs étaient beaucoup plus représentés au niveau du tronc cérébral qu'au niveau du cervelet ou du 4ème ventricule. Les *gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés* comptaient pour 69% des gliomes du tronc cérébral et représentaient l'intégralité des HGGs de cette localisation. Soixante-treize pourcents (n=11) d'entre eux étaient localisés au niveau du tronc cérébral, 7% (n=1) au niveau du pédoncule cérébelleux moyen, et 20% au niveau supratentoriel profond. La majorité des LGGs étaient quant-à-eux localisés au niveau cérébelleux (56%, n=15), très largement représentés par les *astrocytomes pilocytiques*. La répartition était équilibrée entre les *astrocytomes pilocytiques* (n=4) et les *épendymomes de fosse postérieure* au niveau du 4ème ventricule (n=4). Au niveau du cervelet, les *astrocytomes pilocytiques* représentent 82% des tumeurs (n=14), et seulement 2 HGGs
(12%) y sont retrouvés. Parmi les 5 épendymomes inclus, 4 étaient infratentoriels et présentaient également un prolapsus soit dans les foramens de Luschka soit dans le trou de Magendie.

Une seule tumeur de bas grade (AP de grade 1) présentait une extension métastatique, contre 7 tumeurs de haut grade.

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>**Figure 20.** Distribution en fonction de l'âge des LGGs et HGGs (A), et des localisations supratentorielles et infratentorielles (B).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>**Figure 21.** Distribution des diagnostics intégrés au niveau supratentoriel (n=68) et au niveau infratentoriel (n=41).</figcaption></figure>
## 1.3 Composantes

Nous avons recensé en imagerie la présence de sang, de nécrose, de kyste, de calcification et de néovaisseau tumoral. Ces caractéristiques sont représentées pour les LGGs et HGGs dans le **Tableau 1** et au sein de chaque type tumoral dans le **Tableau 3**.

Les HGGs présentent dans quasiment la moitié des cas ou plus la présence de sang (49%, n=18), de nécrose (73%, n=27) ou de néovaisseaux (62%, n=23), alors que les LGGs ne présentent du sang que dans 10% des cas (n=7), de la nécrose dans 18% (n=13) des cas, et des néovaisseaux dans 38% des cas (n=27). Les kystes sont présents dans 49% des tumeurs de bas grade (n=35) et 19% des tumeurs de haut grade (n=7). Les calcifications sont peu présentes, mises en évidences dans 25% des LGGs (n=18) et 19% des HGGs (n=7).

Cinquante-quatre pourcents des HGGs présentent des contours irréguliers (n=20) et 46% des contours réguliers (n=17), alors que 81% des LGGs ont des contours réguliers (n=58) et 19% des contours irréguliers (n=14). L'œdème péri-lésionnel est présent dans la majorité des HGGs (95%, n=35) et dans près de la moitié des LGGs (49%, n=35). Par ailleurs, aucun LGG ne présentait d'œdème important. L'hydrocéphalie est un peu plus présente parmi les HGGs (46%, n=17) que les LGGs (33%, n=24), et est plus fréquente lorsque la tumeur est infratentorielle (51%, n=21) que supratentorielle (29%, n=20).

## 1.4 Signal IRM

Les différents paramètres de signal pour les LGGs et HGGs sont exposés dans le **Tableau 4**.

Les tumeurs de haut grade étaient majoritairement hétérogènes en T1 (68%, n=25), en T2 (76%, n=28) et en T2-FLAIR (73%, n=27), alors que les tumeurs de bas grade étaient
réparties de manière plutôt équilibrée entre les aspects homogènes et hétérogènes en T1, en T2 et en T2-FLAIR.

Que ce soit pour les LGGs ou les HGGs, peu d'entre eux présentaient un hypersignal T1 (n=3 dans les deux groupes), et la majorité était en hyposignal T1 (n=39 et n=26 respectivement).

Aucune tumeur n'était en hyposignal T2, et seuls deux LGGs apparaissaient en hyposignal T2-FLAIR. La majorité des tumeurs de chacun des groupes apparaissaient en hypersignal T2 (n=65 et n=35 respectivement) et en hypersignal T2-FLAIR (n=58 et n=34).

Après injection de gadolinium, parmi les LGGs, on retrouvait par ordre de fréquence un réhaussement hétérogène (n=23), homogène (n=10), nodulaire (n=10), annulaire (n=7), en mottes (n=3) ou linéaire (n=1). Parmi les HGGs, on retrouvait par ordre de fréquence un réhaussement annulaire (n=16), hétérogène (n=13), nodulaire (n=2) ou en mottes (n=1).
<table><caption>Tableau 2. Classes d'âges et localisations des différentes tumeurs. L'arrondissement des pourcentages peut parfois rendre la somme légèrement différente de 100%.</caption><thead><tr><th>Diagnostics</th><th>Grade(s)</th><th>Total</th><th>Enfants &lt;15 ans</th><th>AJA 15-25 ans</th><th>Supratentoriel</th><th>Infratentoriel</th><th>Cortical</th><th>Profond</th><th>Ventriculaire</th><th>Voies optiques</th><th>Cervelet</th><th>Trone cérébral</th><th>4ème ventricule</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Population totale</strong></td><td></td><td><strong>109</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Gliomes diffus</strong></td><td></td><td><strong>36</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>• LGG type pédiaatrique</td><td></td><td>-</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>• HGG type pédiaatrique</td><td></td><td>18</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Gliome diffus de la ligne médine, H3 K27-altéré</td><td>4</td><td>15</td><td>13</td><td>2</td><td>3 (20 %)</td><td>12 (80 %)</td><td>0</td><td>3 (20 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>1 (7 %)</td><td>11 (73 %)</td><td>0</td></tr><tr><td>Gliome diffus hémisphérique, H3 G34-muté</td><td>4</td><td>2</td><td>0</td><td>2</td><td>2 (100 %)</td><td>0</td><td>2 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>HGG diffus type pédiaatrique, IDH-wildtype/H3-wildtype</td><td>4</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>1 (100 %)</td><td>0</td><td>1 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>• Type adulte</td><td></td><td>10</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Astrocytome, IDH-muté</td><td>2, 3 ou 4</td><td>8</td><td>1</td><td>7</td><td>7 (88 %)</td><td>1 (12 %)</td><td>4 (50 %)</td><td>3 (38 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>1 (12 %)</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Oligodendrogliome, IDH-muté et 1p/19q-codélétion</td><td>2 ou 3</td><td>2</td><td>0</td><td>2</td><td>2 (100 %)</td><td>0</td><td>2 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Glioblastome, IDH-wildtype</td><td>4</td><td>-</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>• HGG, NOS</td><td>3 ou 4</td><td>8</td><td>3</td><td>5</td><td>7 (88 %)</td><td>1 (12 %)</td><td>4 (50 %)</td><td>3 (38 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>1 (12 %)</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td><strong>Gliomes astrocytaires circonsérifs</strong></td><td></td><td><strong>49</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>• Astrocytome pilocytique</td><td></td><td>1</td><td>45</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Astrocytome pilocytique, BRAF fusion-positive</td><td></td><td>21</td><td>20</td><td>1</td><td>6 (29 %)</td><td>15 (71 %)</td><td>1 (5 %)</td><td>4 (19 %)</td><td>0</td><td>1 (5 %)</td><td>11 (52 %)</td><td>2 (10 %)</td><td>2 (10 %)</td></tr><tr><td>Astrocytome pilocytique, BRAF V600E-muté</td><td></td><td>2</td><td>2</td><td>0</td><td>2 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>2 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Astrocytome pilocytique, NF1-germline</td><td></td><td>15</td><td>14</td><td>1</td><td>15 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1 (7 %)</td><td>14 (93 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>Astrocytome pilocytique, NOS</td><td></td><td>7</td><td>5</td><td>2</td><td>1 (14 %)</td><td>6 (86 %)</td><td>0</td><td>1 (14 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>3 (43 %)</td><td>1 (14 %)</td><td>2 (29 %)</td></tr><tr><td>• Astrocytome sous-épendymaire à cellules géantes, TSCI/2-germline</td><td></td><td>1</td><td>3</td><td>0</td><td>3</td><td>3 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>• Xanthoastrocytome pléomorphe, BRAF V600E-muté</td><td></td><td>3</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>1 (100 %)</td><td>0</td><td>1 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td><strong>Tumeurs glioneuranales et neuronales</strong></td><td></td><td><strong>19</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>• Gangliogliome</td><td></td><td>1</td><td>7</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Gangliogliome, BRAF V600E-muté</td><td></td><td>4</td><td>2</td><td>2</td><td>3 (75 %)</td><td>1 (25 %)</td><td>2 (50 %)</td><td>1 (25 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1 (25 %)</td><td>0</td></tr><tr><td>Gangliogliome, NOS</td><td></td><td>3</td><td>2</td><td>1</td><td>3 (100 %)</td><td>0</td><td>3 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>• Gangliocytome, NOS</td><td></td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1 (100 %)</td><td>0</td><td>1 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>• Tumeur neuroepithéliale dysembryoplasique, NOS</td><td></td><td>1</td><td>6</td><td>1</td><td>7 (100 %)</td><td>0</td><td>7 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>• Neurocytome central, NOS</td><td></td><td>2</td><td>2</td><td>0</td><td>2 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>2 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>• Tumeur glioneuronale papillaire, NOS</td><td></td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>1 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>• Tumeur gliale/glioneuronale, NEC: translocation LACE1/QK1</td><td></td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>1 (100 %)</td><td>0</td><td>1 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td><strong>Tumeurs épendymaires</strong></td><td></td><td><strong>5</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>• Épendymome de fosse postérieure</td><td></td><td>2 ou 3</td><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Épendymome de fosse postérieure, groupe PFB</td><td></td><td>3</td><td>1</td><td>2</td><td>0</td><td>3 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>3 (100 %)</td></tr><tr><td>Épendymome de fosse postérieure, NOS</td><td></td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>1 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1 (100 %)</td></tr><tr><td>• Épendymome supratentoriel, ZFTA fusion-positive</td><td></td><td>3</td><td>1</td><td>0</td><td>1 (100 %)</td><td>0</td><td>1 (100 %)</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr></tbody></table>
<table><caption>**Tableau 3.** Principales caractéristiques IRM des différentes tumeurs. L'arrondissement des pourcentages peut parfois rendre la somme légèrement différente de 100%. Courbe de perfusion visuelle type 1 correspond à un retour à la ligne de base en fin de courbe, typa 2 à une fin de courbe qui reste basse, et type 3 à une fin de courbe dépassant la ligne de base.</caption><thead><tr><th>Diagnostics</th><th>Grade(s)</th><th>Total</th><th>Sang</th><th>Nécrose</th><th>Kyste</th><th>Calcification</th><th>Néovaisseau</th><th>Contours égaleurs</th><th>Contours irréguliers</th><th>Oedème péril-lesiomel</th><th>Hydrocéphalie</th><th>ADC<sub>max</sub> x10<sup>-3</sup> mm<sup>2</sup>/s (moyenne [min;max])</th><th>ADC<sub>max</sub> x10<sup>-3</sup> mm<sup>2</sup>/s (moyenne [min;max])</th><th>Perfusion DSC (n)</th><th>nCBV (moyenne ± DS)</th><th>Courbe visuelle (type 1/2/3)</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Population tonte</strong></td><td></td><td><strong>109</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td><strong>50</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Gliomes diffus</strong></td><td></td><td><strong>36</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td><strong>17</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- LGG type pédiatrique</td><td>18</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>-</td><td></td><td></td></tr><tr><td>- HGG type pédiatrique</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>7</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Gliome diffus de la ligne médiane, H3 K27-alteré</td><td>4</td><td>15</td><td>47%</td><td>67%</td><td>0%</td><td>7%</td><td>67%</td><td>53%</td><td>47%</td><td>93%</td><td>53%</td><td>1.11 [0.69; 1.91]</td><td>2.02 [0.94; 3.21]</td><td>5</td><td>2,38 ± 1,15</td><td>5/0/0</td></tr><tr><td>Gliome diffus hénisphérique, H3 G34-muté</td><td>4</td><td>2</td><td>0%</td><td>50%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>0%</td><td>0.77 [0.64; 0.91]</td><td>1.51 [1.38; 1.64]</td><td>1</td><td>3,45</td><td>1/0/0</td></tr><tr><td>HGG diffus type pédiatrique, IDH1-wildtype/H3-wildtype</td><td>4</td><td>1</td><td>100%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>0.63</td><td>2.71</td><td>1</td><td>8,12</td><td>1/0/0</td></tr><tr><td>- Type adulte</td><td></td><td><strong>10</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>5</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Astrocytome, IDH1-muté</td><td>2,3 ou 4</td><td>8</td><td>38%</td><td>75%</td><td>13%</td><td>13%</td><td>50%</td><td>25%</td><td>75%</td><td>100%</td><td>38%</td><td>1.25 [0.60; 1.87]</td><td>2.32 [1.45; 3.40]</td><td>4</td><td>1,93 ± 1,25</td><td>3/0/1</td></tr><tr><td>Oligodendrogliome, IDH1-muté et 1p19q-codélétion</td><td>2 ou 3</td><td>2</td><td>50%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>1.15 [1.10; 1.20]</td><td>2.29 [1.66; 2.92]</td><td>1</td><td>1,64</td><td>1/0/0</td></tr><tr><td>Glioblastome, IDH1-wildtype</td><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- HGG, NOS</td><td>3 ou 4</td><td>8</td><td>63%</td><td>88%</td><td>50%</td><td>13%</td><td>75%</td><td>38%</td><td>63%</td><td>100%</td><td>50%</td><td>0.94 [0.42; 1.24]</td><td>2.62 [1.57; 3.12]</td><td>5</td><td>4,68 ± 3,11</td><td>2/0/3</td></tr><tr><td><strong>Gliomes astrocytaires circonscrits</strong></td><td></td><td><strong>49</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td><strong>23</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- Astrocytome pilocytique</td><td>1</td><td>45</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>21</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Astrocytome pilocytique, BRAF fusion-positive</td><td>21</td><td>14%</td><td>24%</td><td>67%</td><td>33%</td><td>67%</td><td>90%</td><td>10%</td><td>81%</td><td>52%</td><td>1.42 [0.91; 2.00]</td><td>2.36 [1.07; 4.74]</td><td>16</td><td>1,16 ± 0,62</td><td>1/0/15</td></tr><tr><td>Astrocytome pilocytique, BRAF V600E-muté</td><td>2</td><td>0%</td><td>0%</td><td>50%</td><td>0%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>1.52 [0.98; 2.00]</td><td>2.61 [1.29; 3.93]</td><td>1</td><td>2,84</td><td>1/0/0</td></tr><tr><td>Astrocytome pilocytique, NF1-germine</td><td>15</td><td>0%</td><td>7%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>93%</td><td>7%</td><td>7%</td><td>7%</td><td>1.15 [0.91; 1.53]</td><td>1.38 [1.36; 1.40]</td><td>1</td><td>1,07</td><td>0/0/1</td></tr><tr><td>Astrocytome pilocytique, NOS</td><td>7</td><td>29%</td><td>57%</td><td>43%</td><td>14%</td><td>29%</td><td>57%</td><td>43%</td><td>43%</td><td>57%</td><td>1.43 [1.09; 1.63]</td><td>1.33 [1.07; 1.70]</td><td>1</td><td>1,28 ± 0,15</td><td>1/0/2</td></tr><tr><td>- Astrocytome sous-épendymaire à cellules géantes, TSC1/2-germine</td><td>1</td><td>3</td><td>0%</td><td>67%</td><td>67%</td><td>33%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>33%</td><td>100%</td><td>1.10 [0.97; 1.25]</td><td>1.65 [1.08; 2.51]</td><td>3</td><td>1,10</td><td>0/0/1</td></tr><tr><td>- Xanthastrocytome pléonporpe, BRAF V600E-muté</td><td>3</td><td>1</td><td>0%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>0.73</td><td>1</td><td>3,28</td><td>1/0/0</td></tr><tr><td><strong>Tumeurs gliomeuronales et neuronales</strong></td><td></td><td><strong>19</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td><strong>9</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- Gangliogliome</td><td>1</td><td>7</td><td>0%</td><td>0%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>0%</td><td>25%</td><td>1.33 [0.95; 2.50]</td><td>1.92 [1.35; 3.34]</td><td>4</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Gangliogliome, BRAF V600E-muté</td><td>4</td><td>0%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>1.19 [0.95; 1.82]</td><td>1.73 [1.40; 2.77]</td><td>3</td><td>1,50 ± 1,06</td><td>1/0/2</td></tr><tr><td>Gangliogliome, NOS</td><td>3</td><td>0%</td><td>0%</td><td>33%</td><td>67%</td><td>33%</td><td>67%</td><td>33%</td><td>67%</td><td>0%</td><td>1.52 [0.99; 2.50]</td><td>2.17 [1.35; 3.34]</td><td>1</td><td>1,54</td><td>1/0/0</td></tr><tr><td>- Gangliocytome, NOS</td><td>1</td><td>1</td><td>0%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>0.90</td><td>3,03</td><td>1</td><td>1,14</td><td>1/0/0</td></tr><tr><td>- Tumeur neuroepithéliale dysembryoplastique, NOS</td><td>1</td><td>7</td><td>0%</td><td>0%</td><td>86%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>86%</td><td>14%</td><td>71%</td><td>0%</td><td>1.70 [1.44; 2.11]</td><td>2.50 [1.82; 3.11]</td><td>2</td><td>2,12 ± 1,02</td><td>2/0/0</td></tr><tr><td>- Neurocytome central, NOS</td><td>2</td><td>2</td><td>0%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>50%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>0.75 [0.62; 0.89]</td><td>2.76 [2.69; 2.82]</td><td>1</td><td>2,78</td><td>1/0/0</td></tr><tr><td>- Tumeur gliomeuronale papillaire, NOS</td><td>1</td><td>1</td><td>0%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>2,12</td><td>3,18</td><td>0</td><td></td><td></td></tr><tr><td>- Tumeur gliale/gliomeuronale, NEC: translocation LACE1/QK1</td><td>1</td><td>1</td><td>0%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>1,64</td><td>2,03</td><td>1</td><td>1,53</td><td>1/0/0</td></tr><tr><td><strong>Tumeurs épendymaires</strong></td><td></td><td><strong>5</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td><strong>1</strong></td><td></td><td></td></tr><tr><td>- Épendymome de fosse postérieure</td><td>2 ou 3</td><td>4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Épendymome de fosse postérieure, groupe PFB</td><td>3</td><td>100%</td><td>33%</td><td>33%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>67%</td><td>67%</td><td>1.30 [0.79; 1.77]</td><td>2.20 [1.28; 3.15]</td><td>0</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Épendymome de fosse postérieure, NOS</td><td>1</td><td>0%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>0.79</td><td>2,51 [1.80; 3.15]</td><td>0</td><td></td><td></td></tr><tr><td>- Épendymome supratentoriel, ZFTA fusion-positive</td><td>3</td><td>1</td><td>0%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>100%</td><td>0%</td><td>0.64</td><td>1,28</td><td>0</td><td>1,73</td><td>0/0/1</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 4. Principales données de signal IRM.</caption><thead><tr><th>Caractéristiques IRM</th><th>LGG</th><th>HGG</th><th>Total</th><th></th><th>LGG</th><th>HGG</th><th>Toral</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>T1 signal</strong></td><td></td><td></td><td></td><td><strong>T1 gadolinium - Réhaussement</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hyposignal</td><td>39</td><td>26</td><td>65</td><td>Absent</td><td>16</td><td>5</td><td>21</td></tr><tr><td>Isosignal</td><td>29</td><td>8</td><td>37</td><td>Minime</td><td>5</td><td>5</td><td>10</td></tr><tr><td>Hypersignal</td><td>3</td><td>3</td><td>6</td><td>Modéré</td><td>10</td><td>12</td><td>22</td></tr><tr><td><strong>T1 aspect</strong></td><td></td><td></td><td></td><td>Intense</td><td>39</td><td>15</td><td>54</td></tr><tr><td>Homogène</td><td>36</td><td>12</td><td>48</td><td><strong>T1 gadolinium - Aspect si réhaussé</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hétérogène</td><td>36</td><td>25</td><td>61</td><td>Homogène</td><td>10</td><td>0</td><td>10</td></tr><tr><td><strong>T2 signal</strong></td><td></td><td></td><td></td><td>Hétérogène</td><td>23</td><td>13</td><td>36</td></tr><tr><td>Hyposignal</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>Nodulaire</td><td>10</td><td>2</td><td>12</td></tr><tr><td>Isosignal</td><td>6</td><td>2</td><td>8</td><td>En mottes</td><td>3</td><td>1</td><td>4</td></tr><tr><td>Hypersignal</td><td>65</td><td>35</td><td>100</td><td>Annulaire</td><td>7</td><td>16</td><td>23</td></tr><tr><td><strong>T2 aspect</strong></td><td></td><td></td><td></td><td>Linéaire</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>Homogène</td><td>35</td><td>9</td><td>44</td><td><strong>Diffusion B1000 signal</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hétérogène</td><td>36</td><td>28</td><td>64</td><td>Hypo</td><td>15</td><td>3</td><td>18</td></tr><tr><td><strong>T2-FLAIR signal</strong></td><td></td><td></td><td></td><td>Iso</td><td>41</td><td>17</td><td>58</td></tr><tr><td>Hyposignal</td><td>2</td><td>0</td><td>2</td><td>Hyper</td><td>12</td><td>17</td><td>29</td></tr><tr><td>Isosignal</td><td>8</td><td>3</td><td>11</td><td><strong>ADC (x10<sup>-3</sup>mm<sup>2</sup>/s)</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hypersignal</td><td>58</td><td>34</td><td>92</td><td>ADC<sub>min</sub> &lt;1.0</td><td>21</td><td>17</td><td>38</td></tr><tr><td><strong>T2-FLAIR signal</strong></td><td></td><td></td><td></td><td>ADC<sub>max</sub> ≥2.5</td><td>14</td><td>7</td><td>21</td></tr><tr><td>Homogène</td><td>36</td><td>10</td><td>46</td><td><strong>Perfusion</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hétérogène</td><td>32</td><td>27</td><td>59</td><td>nrCBV (moyenne ± DS)</td><td>1,39 ± 0,71</td><td>3,30 ± 2,35</td><td>2,10 ± 1,77</td></tr></tbody></table>

## 1.5 Imagerie fonctionnelle

Les valeurs moyennes d'ADC<sub>min</sub>, d'ADC<sub>max</sub>, et de nrCBV sont représentées dans le Tableau 3 pour chaque type de tumeur.

Dans le Tableau 4, on mettait en évidence que 46% des HGGs présentaient un hypersignal diffusion contre seulement 18% des LGGs.

On retrouvait notamment un ADC<sub>min</sub> <1.10<sup>-3</sup>mm<sup>2</sup>/s dans les HGGs parmi les gliomes diffus hémisphériques H3 G34-mutés, le HGG diffus type pédiatrique IDH-wildtype/H3-wildtype, les HGGs NOS, le xanthoastrocytome pléomorphe BRAF V600E-muté (grade 3), et l'épendymome supratentoriel ZFTA fusion-positive (grade 3), mais également dans les LGGs parmi le gangliocytome NOS, les neurocytomes centraux NOS, et l'épendymome de FP NOS.

Une valeur d'ADC<sub>max</sub> >2,5.10<sup>-3</sup>mm<sup>2</sup>/s était retrouvée dans les LGGs parmi les astrocytomes pilocytiques BRAF fusion-positive, les astrocytomes pilocytiques NOS, le gangliocytome NOS, les DNETs NOS, les neurocytomes centraux NOS, la tumeur glioneuronale papillaire NOS, et les épendymomes de fosse postérieure groupe PFB, mais également dans les HGGs parmi le HGG diffus type pédiatrique IDH-wildtype/H3-wildtype, les HGGs NOS et l'épendymome supratentoriel ZFTA fusion-positive.

En perfusion, le nrCBV était plus élevé au sein des gliomes diffus de l'enfant, avec en moyenne un nrCBV de 2,38 ± 1,15 dans les gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés, 3,45 dans le gliome diffus hémisphérique H3 G34-muté, et 8,12 dans le HGG diffus type
pédiatrique IDH-wildtype/H3-wildtype. Parmi les gliomes astrocytaires circonscrits, l'AP BRAF V600E-muté et le xanthoastrocytome pléomorphe avaient les valeurs les plus élevées, respectivement à 2,84 et 3,28. Les DNETs NOS et le neurocytome central avaient les valeurs les plus élevées parmi les tumeurs glioneuronales, respectivement à 2,12 ± 1,02 et 2,78.

Visuellement, 3 patterns de courbes de perfusion étaient distingués, nous illustrons dans la **Figure 22** des exemples.

L'analyse visuelle des courbes met en évidence au sein des gliomes diffus une prédominance de courbe de type 1 (76%, n=13) correspondant à un retour à la ligne de base, alors qu'au sein des gliomes astrocytaires circonscrits on met en évidence une nette prédominance de courbes de type 3 (83%, n=19) correspondant à un dépassement de la ligne de base en fin de courbe. Aucune lésion ne présentait de courbe de type 2.

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>**Figure 22.** Patient DT032, courbe de type 1 dans le cadre d'un gliome diffus de la ligne médiane H3 K37M-altéré. Patient BS110, courbe de type 2 dans le cadre d'un SEGA (non analysé en imagerie de perfusion car TR ≥2000). Patient TN061, courbe de type 3 dans le cadre d'un astrocytome pilocytique.</figcaption></figure>
# 2 Analyse statistique

## 2.1 Analyse univariée

<table><caption>Tableau 5. Résultats des analyses univariées sur le plan descriptif, et sur les séquences de diffusion et de perfusion pour le risque d'avoir un HGG. Note : Le préfixe « n » indique une normalisation par rapport à la substance blanche pour le CBV, ou par rapport au LCR ou à la substance blanche pour l'ADC. OR = Odds Ratio. Ns = Non significatif.</caption><thead><tr><th>Analyses univariées descriptives</th><th></th><th>P-value</th><th>OR</th><th>Analyses univariées de diffusion et perfusion</th><th></th><th>P-value</th><th>OR</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Age</strong></td><td></td><td>&lt;0,05</td><td>1,068</td><td><strong>ADC</strong></td><td>ADC<sub>min</sub></td><td>&lt;0,001</td><td>0,0788</td></tr><tr><td><strong>Caractéristiques</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>nADC<sub>min</sub>/SB</td><td>&lt;0,01</td><td>0,1723</td></tr><tr><td>Volume</td><td></td><td>&lt;0,001</td><td>1,025</td><td></td><td>nADC<sub>min</sub>/LCR</td><td>&lt;0,001</td><td>0,0003</td></tr><tr><td>Contours réguliers</td><td></td><td>&lt;0,001</td><td>0,205</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="3">Œdème</td><td>Minime</td><td>&lt;0,05</td><td>8,923</td><td rowspan="3"><strong>CBV standard</strong></td><td>rCBV ROI-123</td><td>&lt;0,05</td><td>1,0179</td></tr><tr><td>Modéré</td><td>&lt;0,001</td><td>58,000</td><td>rCBV<sub>max</sub> ROI-123</td><td>&lt;0,05</td><td>1,0141</td></tr><tr><td>Important</td><td>ns</td><td>-</td><td>rCBV ROI4</td><td>&lt;0,05</td><td>1,0149</td></tr><tr><td><strong>Composantes</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>rCBV<sub>max</sub> ROI4</td><td>&lt;0,05</td><td>1,0035</td></tr><tr><td>Sang</td><td></td><td>&lt;0,001</td><td>10,263</td><td></td><td>nrCBV</td><td>&lt;0,01</td><td>3,4451</td></tr><tr><td>Nécrose</td><td></td><td>&lt;0,001</td><td>13,275</td><td><strong>Courbes perfusions ROI-123</strong></td><td>Pente_desc<sub>max</sub></td><td>&lt;0,05</td><td>1,0052</td></tr><tr><td>Kyste</td><td></td><td>&lt;0,01</td><td>0,279</td><td></td><td>Baseline<sub>max</sub></td><td>&lt;0,05</td><td>1,0019</td></tr><tr><td>Calcification</td><td></td><td>ns</td><td>-</td><td></td><td>FWHM<sub>max</sub></td><td>&lt;0,05</td><td>1,8223</td></tr><tr><td>Néovaisseau</td><td></td><td>&lt;0,05</td><td>2,738</td><td></td><td>Baseline</td><td>&lt;0,05</td><td>1,0019</td></tr><tr><td><strong>Séquences morphologiques</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>FWHM</td><td>&lt;0,05</td><td>2,0664</td></tr><tr><td>T2-FLAIR aspect homogène</td><td></td><td>&lt;0,05</td><td>0,329</td><td><strong>Courbes perfusions ROI globale</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>T2 aspect homogène</td><td></td><td>&lt;0,05</td><td>0,331</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>T1 gadolinium - Rehaussement modéré</td><td></td><td>&lt;0,05</td><td>3,840</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>T1 gadolinium - Aspect annulaire</td><td></td><td>&lt;0,01</td><td>7,314</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2">B1000</td><td>Hyposignal</td><td>&lt;0,05</td><td>0,164</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Isosignal</td><td>&lt;0,05</td><td>0,382</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Localisations</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="5">Supratentoriel</td><td>Cortical</td><td>&lt;0,01</td><td>1,441</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Profond</td><td>&lt;0,01</td><td>1,560</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ventriculaire</td><td>ns</td><td>-</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Voies optiques</td><td>ns</td><td>-</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cervelet</td><td>-</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2">Infratentoriel</td><td>Tronc cérébral</td><td>&lt;0,001</td><td>1,768</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>V4</td><td>ns</td><td>-</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Les variables significatives à au moins 5% de nos analyses univariées sont représentées dans le **Tableau 5** ci-dessus.

L'âge était significativement associé à la probabilité d'avoir une tumeur de haut grade dans notre population, ce qui confirme ce que nous avions vu à la **Figure 20**.
Au niveau des caractéristiques tumorales, on retrouvait une association positive significative du volume lésionnel et de l'œdème péri-lésionnel (OR >1) orientant vers un HGG, alors que les contours réguliers diminuaient ce risque. Le sang, la nécrose et les néovaisseux étaient également significativement associés à une augmentation du risque, alors que la présence de kyste diminuait ce risque (OR <1).

Concernant les séquences morphologiques, les variables d'aspect T2 et T2-FLAIR homogènes ainsi que la variable de diffusion B1000 étaient significativement associées au risque de bras grade tumoral. La prise de contraste annulaire était quant à elle significativement associée au risque de HGG.

Pour les variables de diffusion, l'augmentation des valeurs d'ADC<sub>min</sub> et l'ADC<sub>min</sub> normalisé à la substance blanche (ADC<sub>min</sub>/SB) était significativement associée au risque de LGG (OR <1).

En perfusion, pour les ROIs restreintes (1-2-3), l'augmentation du rCBV était associée à une augmentation du risque de tumeur de haut grade (OR >1). Cet effet était exacerbé après normalisation par rapport à la substance blanche (OR = 3,4). Concernant la ROI globale (ROI4), seule la variable de largeur à mi-hauteur (FWHM) était significative au seuil restrictif de 5%.

## 2.2 Analyse multivariée

Les modèles multivariés issus de l'analyse automatique par l'algorithme de recherche du meilleur modèle sont indiqués dans le **Tableau 6** ci-dessous.
<table><caption>**Tableau 6.** Résultats des analyses multivariées. AUC = Aire sous la courbe, VPP = valeur prédictive positive, VPN = valeur prédictive négative.</caption><thead><tr><th>Analyses multivariées</th><th>McFadden pseudo-R²</th><th>Index de Youden</th><th>AUC</th><th>Sensibilité</th><th>Spécificité</th><th>VPP</th><th>VPN</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Descriptif</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Œdème important</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ Œdème modéré</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ Œdème minime</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ Kyste</td><td>0,683</td><td>0,849</td><td>0,97</td><td>0,92</td><td>0,93</td><td>0,87</td><td>0,96</td></tr><tr><td>+ Nécrose</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ Sexe</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ Volume</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ Age</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>ADC</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ ADC<sub>min</sub></td><td>0,158</td><td>0,481</td><td>0,77</td><td>0,62</td><td>0,86</td><td>0,74</td><td>0,78</td></tr><tr><td>+ nADC<sub>max</sub> /SB</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>CBV standard</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>• nrCBV (référence)</td><td>0,280</td><td>0,559</td><td>0,81</td><td>0,78</td><td>0,78</td><td>0,67</td><td>0,86</td></tr><tr><td>+ nrCBV</td><td>0,322</td><td>0,653</td><td>0,84</td><td>0,78</td><td>0,88</td><td>0,78</td><td>0,88</td></tr><tr><td>+ rCBV ROI6</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Courbes de perfusions</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ FWHM<sub>max</sub> ROI-123</td><td>0,256</td><td>0,549</td><td>0,80</td><td>0,61</td><td>0,94</td><td>0,85</td><td>0,81</td></tr><tr><td>+ Baseline<sub>max</sub> ROI-123</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ Pente_asc<sub>max</sub> ROI-123</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ Val_fin ROI6</td><td>0,369</td><td>0,694</td><td>0,89</td><td>0,94</td><td>0,75</td><td>0,68</td><td>0,96</td></tr><tr><td>+ Baseline ROI4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ Pente_asc ROI4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ nADC<sub>max</sub> /SB</td><td>0,432</td><td>0,738</td><td>0,92</td><td>0,94</td><td>0,79</td><td>0,74</td><td>0,96</td></tr><tr><td>+ Val_fin ROI6</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ Baseline ROI4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>+ Pente_asc ROI4</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

D'après les différents critères descriptifs que nous avions relevés au sein des tumeurs de notre cohorte, l'association entre l'œdème, la présence d'un kyste, de nécrose, le volume lésionnel, le sexe et l'âge du patient permettait d'obtenir en analyse multivariée une aire sous la courbe (AUC) ROC de 0.97 (Figure 23) avec une sensibilité (Se) à 92% et une spécificité (Sp) à 93% pour prédire qu'une tumeur gliale est un HGG, la valeur du pseudo-R² de ce modèle étant excellente (0.68).

Les performances du nrCBV, qui demeure le paramètre de référence en perfusion, étaient sensiblement améliorées par l'association à la mesure du rCBV péri-lésionnel (ROI6), permettant d'obtenir une Se à 78%, une Sp à 88% pour une AUC à 0.84.

Concernant les paramètres de caractérisation des courbes de perfusion, le meilleur modèle obtenu combinait la valeur de fin de la ROI péri-lésionnelle, la valeur de ligne de base et la pente ascendante de la ROI globale (AUC = 0.89 ; pseudo-R² = 0.37). Si on complète ce
modèle avec l'ADC<sub>max</sub> normalisé à la substance blanche, la performance s'améliorait sensiblement : 94% de Se, 79% de Sp, une VPP à 74% et une VPN à 96% pour une AUC de 0.92 et un pseudo-R<sup>2</sup> de 0.43.

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>Figure 23. Courbe ROC du modèle multivarié descriptif (AUC = 0.97).</figcaption></figure>

## 2.3 Comparaisons de groupes

Nous avons réalisé 3 groupes de comparaisons en utilisant les populations les plus représentées dans la cohorte, les principaux résultats significatifs au seuil d'au moins 5% étant représentés dans le **Tableau 7**. Toutes les données recensées ont été utilisées, en incluant l'âge, le sexe, les données morphologiques, et fonctionnelles de diffusion et perfusion, sauf pour le groupe de comparaison des *astrocytomes pilocytiques* où la perfusion n'a pas été testée (perfusion trop souvent inexploitable dans le groupe *astrocytome pilocytique NF1* au vu de la taille et de la localisation des lésions).

La comparaison entre les *gliomes diffus de haut grade pédiatrique* et les *gliomes diffus de l'adulte* mettait en évidence une différence significative en fonction de l'âge (*p* <0,001) avec une moyenne de 20,71 ans (± 3,02) parmi le type adulte et de 10,78 (± 6,03) parmi les HGGs pédiatriques. L'ADC<sub>min</sub> normalisé à la substance blanche (x10<sup>-3</sup>) était relativement plus bas dans le groupe pédiatrique que le groupe adulte (1,26 ± 0,36 vs 1,53 ± 0,39), mais non significatif (*p* = 0,069). En perfusion, le rCBV et rCBV<sub>max</sub> des trois ROIs restreintes étaient significativement plus élevés dans le groupe pédiatrique (*p* <0,05), avec un rCBV à 77,5 ± 50 en moyenne contre 38,1 ± 22,2 parmi le type adulte, et un rCBV<sub>max</sub> à 93,3 ± 60,2 en moyenne contre 43,9 ± 25,2.
Les astrocytomes pilocytiques ont été comparés entre ceux présentant une fusion BRAF et ceux des patients NF1. Le volume lésionnel était significativement plus important (p <0,001) dans le groupe d'APs BRAF-fusion, avec en moyenne un volume de 41,3 ± 32,6 mL contre 3,4 ± 8,8 mL. Les valeurs d'ADCmin, d'ADCmin normalisé par rapport à la SB, d'ADCmax et d'ADCmax normalisé par rapport à la SB étaient également significativement plus élevés dans le groupe d'APs BRAF-fusion.

Les astrocytomes pilocytiques BRAF-fusion et les gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés étaient les deux populations les plus représentées dans la cohorte (hormis AP NF1), il s'agissait également de deux entités radicalement différentes de par leur pronostic et leur grade (1 vs 4). Notre analyse multivariée mettait en évidence des valeurs d'ADCmin, de nADCmin /SB, de nADCmin /LCR significativement plus basses dans les gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés, les ADCmax et nADCmax /LCR étaient également significativement plus bas. En perfusion standard, le rCBV ROI-123, le rCBVmax ROI-123, le rCBV ROI4 et le nrCBV étaient significativement plus élevés dans les gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés. En analyse de courbe de perfusion, la pente descendante et la baseline de la ROI globale étaient significativement différentes entre les deux populations, avec pour les gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés une pente descendante environ trois fois plus grande que pour les APs BRAF-fusion (-159,2 ± 105,4 contre -48,9 ± 35,7), et avec une baseline plus de deux fois plus importante 580,9 (± 294) contre 202,2 (± 124,9).

<table><caption>Tableau 7. Résultats des comparaisons de groupes réalisé avec des tests de Mann-Whitney. Les moyennes et les écarts-types sont détaillés. ns = non significatif ; nr = test non réalisé.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Comparaisons</th><th colspan="3">Gliomes diffus</th><th colspan="3">Astrocytomes pilocytiques</th><th colspan="3">Astrocytomes pilocytiques et gliomes diffus de la ligne médiane</th></tr><tr><th>Type adulte</th><th>HGG type pédiatrique</th><th>p-value</th><th>AP BRAF fusion</th><th>AP NF1</th><th>p-value</th><th>AP BRAF fusion</th><th>Gliomes diffus de la ligne médiane H3K27-altéré</th><th>p-value</th></tr></thead><tbody><tr><td>Age</td><td>20.71 ± 3.02</td><td>10.78 ± 6.03</td><td>&lt;0,001</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td></tr><tr><td>Volume</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td><td>41.3 ± 32.6</td><td>3.4 ± 8.8</td><td>&lt;0,001</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td></tr><tr><td>ADCmin</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td><td>1.52 ± 0.26</td><td>1.15 ± 0.24</td><td>&lt;0,05</td><td>1.52 ± 0.26</td><td>1.11 ± 0.36</td><td>&lt;0,01</td></tr><tr><td>ADCmax</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td><td>2.61 ± 0.76</td><td>1.33 ± 0.25</td><td>0,001</td><td>2.61 ± 0.76</td><td>2.02 ± 0.69</td><td>&lt;0,05</td></tr><tr><td>nADCmin /SB</td><td>1.53 ± 0.39</td><td>1.26 ± 0.36</td><td>0,069</td><td>1.68 ± 0.30</td><td>1.24 ± 0.33</td><td>0,01</td><td>1.68 ± 0.30</td><td>1.29 ± 0.39</td><td>&lt;0,01</td></tr><tr><td>nADCmax /SB</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td><td>2.86 ± 0.89</td><td>1.44 ± 0.35</td><td>&lt;0,01</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td></tr><tr><td>nADCmin /LCR</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td><td>0.42 ± 0.10</td><td>0.33 ± 0.10</td><td>&lt;0,05</td><td>0.42 ± 0.10</td><td>0.30 ± 0.1</td><td>&lt;0,01</td></tr><tr><td>nADCmax /LCR</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td><td>0.72 ± 0.23</td><td>0.38 ± 0.10</td><td>&lt;0,001</td><td>0.72 ± 0.23</td><td>0.55 ± 0.19</td><td>&lt;0,05</td></tr><tr><td>rCBV ROI-123</td><td>38.1 ± 22.2</td><td>77.5 ± 50.0</td><td>&lt;0,05</td><td>-</td><td>-</td><td>nr</td><td>32.4 ± 24.0</td><td>61.6 ± 23.3</td><td>&lt;0,01</td></tr><tr><td>rCBVmax ROI-123</td><td>43.9 ± 25.2</td><td>93.3 ± 60.2</td><td>&lt;0,05</td><td>-</td><td>-</td><td>nr</td><td>43.0 ± 27.7</td><td>74.4 ± 22.8</td><td>0,01</td></tr><tr><td>rCBV ROI4</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td><td>-</td><td>-</td><td>nr</td><td>33.3 ± 21.1</td><td>65.5 ± 28.0</td><td>&lt;0,01</td></tr><tr><td>nrCBV</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td><td>-</td><td>-</td><td>nr</td><td>1.16 ± 0.62</td><td>2.23 ± 1.08</td><td>&lt;0,05</td></tr><tr><td>Pente desc ROI4</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td><td>-</td><td>-</td><td>nr</td><td>-48.9 ± 35.7</td><td>-159.2 ± 105.4</td><td>0,001</td></tr><tr><td>Baseline ROI4</td><td>-</td><td>-</td><td>ns</td><td>-</td><td>-</td><td>nr</td><td>202.2 ± 124.9</td><td>580.9 ± 294.0</td><td>&lt;0,01</td></tr></tbody></table>
# Discussion

## 1 Principaux résultats

Dans cette étude, nous avons réalisé une analyse IRM descriptive et fonctionnelle de l'ensemble des gliomes des enfants et des AJAs de notre centre, et proposé des modèles performants dans la distinction pré-chirurgicale des gliomes de bas grade et de haut grade. Toutes les tumeurs incluses dans la cohorte BioMolGlioma ont bénéficié d'un diagnostic révisé selon la dernière classification OMS des tumeurs cérébrales en 2021 [32]. Il s'agit à notre connaissance de la première étude de ce type dans cette population, avec des diagnostics actualisés.

## 2 Discussion des résultats

### 2.1 Population

Notre cohorte ne comptait aucun gliome diffus de bas grade type pédiatrique, ce qui s'explique probablement par la rareté de ces tumeurs dont la majorité d'entre elles (3 sur 4) sont des nouveaux types tumoraux décrits dans la classification OMS de 2021. De plus, de par leur nombreuses similarités avec les tumeurs glioneuronales, leurs diagnostics peuvent être délicats [44]. On ne peut exclure que certaines tumeurs de bas grade sans histologie, classées « NOS » ne soient finalement des gliomes diffus de bas grade type pédiatrique. Aucun glioblastome IDH-wildtype n'était recensé, ce qui est en accord avec les données épidémiologiques de cette tumeur survenant chez des adultes plus âgés [45].

La majorité des HGGs diffus type pédiatrique intéressaient des enfants (78%, n=14) et la majorité des gliomes diffus type adulte des AJAs (90%, n=9), avec une différence significative en fonction de l'âge (p <0.001). Comme attendu, 100% (n=2) des gliomes diffus hémisphériques H3 G34-mutés étaient retrouvés chez des AJAs [46].

Nous comptions une majorité de gliomes astrocytaires circonscrits (45%, n=49) dont un seul HGG de grade 3 (xanthoastrocytome pléomorphe) et près de 92% d'astrocytomes pilocytiques. Parmi les astrocytomes pilocytiques, l'un d'eux était un astrocytome pilomyxoïde, considéré depuis la nouvelle classification comme un sous-type d'astrocytome pilocytique. A la différence des AP classiques, les astrocytomes pilomyxoïdes ont une localisation
hypothalamo-chiasmatique avec un risque de récidive plus important, un pronostic moins bon et un profil histologique différent [32].

Tous les *gangliogliomes* étaient classés histologiquement de grade 1, ce qui vient soutenir les doutes quant à l'existence de réelles formes de grade 2 ou anaplasiques [32].

Un seul transcrit inhabituel (*LACE1/QK1*) était inclus dans notre cohorte, leur signification et pathogénie dans les LGGs n'étant pas établis dans la littérature, classé histologiquement de grade 1 dans notre étude.

## 2.2 Localisations

Nous proposions initialement un arbre de répartition des localisations en quatre strates mais nous avons finalement décidé de nous intéresser uniquement aux trois premières, la quatrième strate étant trop précise par rapport au nombre de patients inclus.

Dans notre étude, la majorité des tumeurs non médianes étaient localisées du côté droit, que ce soit dans le groupe des LGGs ou dans le groupe des HGGs, nous ne retrouvons pas de telles données dans la littérature. La majorité des tumeurs de bas grade étaient sur la ligne médiane, ceci s'explique par la prédominance des *astrocytomes pilocytiques* localisés notamment au vermis cérébelleux et au chiasma des voies optiques.

Dans l'étude épidémiologique nationale américaine CBTRUS, 61,2% des gliomes étaient supratentoriels, nous retrouvions un chiffre quasiment identique dans notre étude avec 62% de gliomes supratentoriels alors que notre population était restreinte aux enfants et AJAs [1].

Au sein du groupe des *gliomes diffus*, les *HGGs type pédiatrique* prédominaient au niveau infratentoriel avec une majorité de *gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés*, alors que les *gliomes diffus de type adulte* prédominaient en supratentoriel avec seulement 1 tumeur infratentorielle. Les formes pédiatriques de *gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés* sont préférentiellement localisées au niveau du tronc cérébral, pouvant représenter jusqu'à 10-15% des tumeurs cérébrales pédiatriques, alors que les formes atteignant les AJAs prédominent au niveau thalamique unilatéral [32]. Or, dans notre cohorte, 83% (n=15) des *HGGs type pédiatrique* étaient des *gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés*, ce qui explique cette prédominance infratentorielle. Les seuls sous-types de *gliomes diffus de type adulte* qui étaient présents dans notre population, *oligodendrogliomes* et *astrocytomes IDH-mutés*, sont des tumeurs prédominant en supratentoriel, notamment au niveau du lobe frontal [32], ce qui est en adéquation avec nos résultats.
Les *astrocytomes pilocytiques* avaient des répartitions hétérogènes en fonction de la mutation associée : 71% des formes avec un transcrit de fusion *KIAA1549:BRAF* et 86% des lésions *NOS* étaient infratentorielles, alors que 100% des formes mutées *BRAF V600E* et des formes *NF1* étaient supratentorielles. Comme attendu, toutes les *DNETs* (n=7) étaient de localisation corticale.

## 2.3 Imagerie descriptive

Les *astrocytomes pilocytiques* cérébelleux ont classiquement été décrits en imagerie selon quatre patterns [24] que nous retrouvons dans notre cohorte. Hormis les *APs* du tronc cérébral, nous retrouvons en fosse postérieure 6 formes nodulaires avec kyste non réhaussé, 1 forme nodulaire avec kyste réhaussé, 4 formes à prédominance solide et 7 formes pseudo-nécrotiques. Notre répartition diffère donc de la description originale, avec néanmoins 30% de forme dite typique (nodule avec kyste non réhaussé). La proportion de forme pseudo-nécrotique est non négligeable (39%). De plus, on sait que l'on peut retrouver en spectroscopie, par divers mécanismes, des pics de choline (3.03 ppm) et de lactate (doublet à 1.3 ppm), qui sont des métabolites associés aux tumeurs de haut grade [47,48]. La difficulté diagnostic est donc de ne pas prendre ces formes pour des tumeurs de haut grade, les imageries de diffusion et de perfusion pouvant permettre de les distinguer.

Parmi les modèles que nous proposons, le modèle multivarié descriptif était le plus performant pour distinguer un HGG d'un LGG, sans même utiliser les séquences fonctionnelles de diffusion et de perfusion. Il nécessite tout de même une injection d'AC pour mettre en évidence la nécrose, qui en imagerie se caractérise par une cavité liquidienne souvent hétérogène et mal limitée, de signal différent du LCR, avec un ADC augmenté, et bordé de tissu tumoral.

Il était parfois délicat de déterminer l'épicentre de la lésion, certaines tumeurs étant irrégulières avec des formes non sphériques : par exemple, un *gliome diffus de la ligne médiane H3 K27-altéré* a été considéré en localisation cérébelleuse (patient LI031), avec un épicentre au niveau du pédoncule cérébelleux moyen gauche mais avec un envahissement pontique supérieur à 50% et une mutation *H3 K27M* prouvée. Anciennement dénommés « gliomes diffus intra-pontiques » (DIPG), ces gliomes présentent probablement tous une altération *H3 K27[49,50]*. Il s'agit de tumeur infiltrante de haut grade envahissant plus de 50% de la surface pontique.

Concernant l'*astrocytome pilocytique* de sous-type *pilomyxoïde*, nous n'avons pas considéré qu'il présentait de composante kystique, toutefois, on notait un volumineux kyste
temporo-polaire droit, considéré comme kyste arachnoïdien, qui venait au contact de la lésion. La localisation étant typique des kystes arachnoïdiens [51], et en l'absence de réhaussement ou d'atypie, nous avons donc considéré qu'il s'agissait de deux entités différentes.

En l'absence de scanner initial, il était parfois difficile de trancher entre calcification et saignement sur l'IRM seule. En effet ces deux composantes donnent en echo de gradient un hyposignal franc et parfois un artefact de blooming. En T1, les microcalcifications et l'hémosidérine peuvent apparaître en hypo- ou en hypersignal. Dans les cas les plus incertains, nous avons considéré la présence des deux composantes. Certains auteurs comme Wu et al. [52] et Berberat [53] ont déjà démontré l'utilité de l'imagerie de susceptibilité magnétique (SWI) dans ces cas-là.

Nous avons considéré comme néovascularisation tumorale la présence d'un vaisseau intra-tumoral visible sur les séquences T1 post-injection de gadolinium. Cependant contrairement aux tumeurs bien circonscrites refoulant le tissu sain, les lésions infiltrantes comme les gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés s'infiltrent au sein du tissu cérébral, des vaisseaux natifs comme les artères perforantes basilaires peuvent être visualisés au sein de la lésion, qui restent vraisemblablement des vaisseaux natifs **Figure 24**.

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Figure 24. Exemples d'images considérées comme néovaisseaux sur des séquences T1 après injection de gadolinium, A) au sein d'un gliome diffus de la ligne médiane H3 K27 (patient DE021), B) au sein d'un astrocytome pilocytique (tumeur circonscrite) (patient NK059).</figcaption></figure>

## 2.4 Imagerie fonctionnelle : diffusion et perfusion DSC

### 2.4.1 Imagerie de diffusion

L'imagerie de diffusion reflète la mobilité des molécules d'eau dans les tissus, et plus la cellularité augmente plus la diffusion est restreinte et l'ADC diminue. Cette information nous permet de nous rapprocher des analyses histopathologiques [54], qui sont le gold standard, mais qui, dans certains cas, ne peuvent pas être obtenues (tumeur inextirpable, patient inopérable, ...).
Bull et al. [55] en étudiant la différenciation entre les tumeurs cérébrales pédiatriques par l'ADC, retrouvent des valeurs moyennes d'ADC<sub>min</sub> et d'ADC<sub>max</sub> (x10<sup>-3</sup> mm<sup>2</sup>/s), respectivement de 1.609 et 2.135. Par ailleurs, Rumboldt et al. [56] proposent un seuil d'ADC<sub>moyen</sub> à 1.40 pour différencier les *astrocytomes pilocytiques* des autres tumeurs cérébelleuses. Kikuchi et al. [57] retrouvent un seuil d'ADC<sub>min</sub> à 1.38 pour différencier les *APs* des HGGs. De notre côté, la valeur moyenne d'ADC<sub>min</sub> de l'ensemble des *APs* est de 1.42, cette valeur est affectée par les valeurs plus basses d'ADC retrouvées dans les *APs BRAF V600E-mutés* (ADC<sub>min</sub> = 1.15) et dans les *APs-NF1* (ADC<sub>min</sub> = 1.15) qui étaient tous de localisation supratentorielle. De même, Ramaglia et al. [58] mettaient déjà en évidence un ADC<sub>moyen</sub> et un ADC<sub>min</sub> significativement plus bas dans les *APs BRAF V600E-mutés* comparativement aux *APs BRAF V600E-wildtypes*. Rumboldt et al. [56] retrouvent des valeurs d'ADC<sub>moyen</sub> significativement plus bas dans les *épendymomes* que dans les *APs* au niveau de la fosse postérieure chez l'enfant. Dans notre cohorte, en dehors de tout test statistique, nous retrouvons également des valeurs plus basses ADC<sub>moyen</sub> dans les deux *épendymomes de fosse postérieure* des enfants de moins de 15 ans, calculé en moyenne à 1.21 ± 0.25 contre 2.17 ± 0.45 dans les *APs* de fosse postérieure des enfants de moins de 15 ans. Yamasaki et al. [59] en 2005, étudiaient l'utilité de l'ADC<sub>moyen</sub> pour la différenciation des tumeurs cérébrales, ils retrouvaient notamment des valeurs d'ADC<sub>moyen</sub> plus hautes dans les *DNETs* que dans les autres gliomes, elles font également partie dans notre cohorte des tumeurs ayant les valeurs d'ADC<sub>min</sub> et d'ADC<sub>max</sub> les plus hautes.

La mutation *H3 K27M* est associée à un mauvais pronostic dans les gliomes diffus de la ligne médiane [60]. Chen et al. [61] qui cherchaient à prédire la présence de la mutation en utilisant l'ADC, mettent en évidence des valeurs d'ADC<sub>min</sub> dans la lésion et dans la zone péri-tumorale significativement plus basses lorsque la mutation est présente et proposent un seuil d'ADC<sub>min</sub> tumoral à 0.728. Dans notre étude, les ADC<sub>min</sub> de ces tumeurs ont une valeur moyenne de 1.11 (min 0.69 ; max 1.91). Les *gliomes diffus hémisphériques H3 G34-mutés* et les *HGGs diffus type pédiatrique IDH-wildtypes/H3-wildtypes* avaient dans notre étude des valeurs moyennes d'ADC<sub>min</sub> plus basses, respectivement à 0.77 et 0.63.

Cui et al. [62] montrent que les valeurs d'ADC<sub>moyen</sub> sont plus basses dans les HGGs et qu'au sein des LGGs, les valeurs d'ADC<sub>moyen</sub> sont plus basses lorsque la codélétion *1p19q* est présente, avec un seuil proposé à 1.565, cette dernière étant un facteur de bon pronostic.

Conformément à ce qui est retrouvé dans la littérature, notre analyse univariée met en évidence une association significative entre les valeurs basses d'ADC<sub>min</sub> (normalisées ou non à la substance blanche), et le risque de HGG.
### 2.4.2 Imagerie de perfusion DSC

L'imagerie de perfusion DSC utilise les propriétés T2* du gadolinium, il s'agit d'une imagerie de susceptibilité magnétique, soumise aux contraintes d'artéfacts en fonction de certaines régions anatomiques. Ainsi certaines tumeurs comme les APs des voies optiques sont le plus souvent non analysables avec ce type d'imagerie, de par leur petite taille le plus souvent, et leur localisation à proximité des cavités sinusiennes aériques, sans compter les matériaux dentaires métalliques qui peuvent parasiter le signal dans cette région anatomique. C'est pourquoi dans nos comparaisons de groupes nous n'avons envisagé de comparer les APs BRAF-fusion et les APs type NF1 qu'en imagerie descriptive et de diffusion.

Dans la littérature, la majorité des auteurs s'intéressent aux valeurs des différents paramètres quantitatifs comme le rCBV. L'étude de Law et al. [63] est la première étude à suggérer un seuil de nrCBVmax supérieur à 1.75 pour différencier les tumeurs de haut grade et de bas grade, avec une Se de 95.0%, une Sp de 57.5%, une VPP de 87.0% et une VPN de 79.3%. Dans une seconde étude [64], ils montrent que ce même seuil est un marqueur prédictif de progression tumorale des LGGs et des HGGs. Dans notre étude, le nrCBV permettait de différencier de manière significative ces deux groupes, avec une Se de 78% et une Sp de 78%, et l'apport supplémentaire de la ROI péri-lésionnelle en analyse multivariée permettait d'augmenter sa spécificité à 88%. Nos modèles multivariés utilisant les paramètres extraits des courbes de perfusion obtenaient une meilleure sensibilité, jusqu'à 94%, avec une spécificité inférieure (79% au mieux).

Notre étude met en évidence une différence significative du nrCBV ainsi que des valeurs de rCBV et rCBVmax des ROIs lésionnelles (1-2-3, et 4), entre les LGGs et les HGGs, en analyse univariée. Concernant les courbes, seule la largeur à mi-hauteur (FWHM) qui représente un équivalent du temps de transit moyen calculé par les méthodes sans déconvolution de l'AIF, est significativement différente dans les ROIs restreintes (1-2-3) et dans la ROI globale. On peut supposer que dans les HGGs, la tortuosité et la densité des vaisseaux est à l'origine d'un effet T2 qui persiste plus longtemps et est ainsi à l'origine de l'augmentation du temps de transit moyen [65].

La majorité des études portant sur l'analyse des courbes de perfusion s'intéressent notamment à la fin de courbe ou PSR (pourcentage signal recovery). Ho et al. [66], dans les tumeurs cérébrales pédiatriques, retrouvaient une VPP de 100% pour le diagnostic de bas grade en cas d'effet T1 prédominant, et une VPN de 100% pour le diagnostic de bas grade en cas d'effet T2 prédominant ou de retour à la ligne de base. Dans notre étude, aucune tumeur n'avait de morphologie de courbe avec un effet T2 prédominant. Par ailleurs, 66% des LGGs avaient une courbe visuelle présentant un effet T1, alors que 72% des HGGs avaient une morphologie p. 72
de courbe visuelle avec un retour à la ligne de base en fin de courbe. Cependant, Ho et al. [66] utilisaient un angle de bascule de 90°, ce qui peut majorer la mise en évidence de l'effet T1 [39].

La revue de Chinchure et al. [67] en 2011 décrit les différentes morphologies visuelles de courbes de perfusion DSC dans différentes tumeurs dont les tumeurs gliales de bas et de haut grade, en détaillant les mécanismes supposés, et proposent, en fonction du rCBV et de la morphologie de courbe, des hypothèses diagnostiques. Dans une première étude, Pons-Escoda et al. ont récemment étudié l'intégralité de la courbe de perfusion, point par point, en normalisant le temps et l'intensité de signal par rapport à la substance blanche saine, introduisant ainsi leur modèle d'analyse quantitative de courbe, afin d'étudier sa performance dans le diagnostic de lymphome cérébral primitif [68]. Les principaux paramètres discriminants étaient alors l'intensité maximale de la chute de signal et le retour à la ligne de base. Dans une seconde étude, ils utilisent leur modèle, en prenant en compte chaque voxel tumoral et péri-tumoral, pour différencier les glioblastomes des métastases cérébrales [69]. Dans notre analyse multivariée nous retrouvons un modèle très spécifique (94%) avec une sensibilité de 61% en associant la valeur maximale parmi les 3 ROIs restreintes pour la ligne de base, la pente ascendante et la largeur du pic à mi-hauteur. Un second modèle associant la diffusion et la perfusion permet d'obtenir une AUC de 0.92 (Se 94%; Sp 79%) en associant le nADCmax, la ligne de base et la pente ascendante de la ROI globale, et la valeur finale de la ROI péri-lésionnelle.

L'un des points fort de notre analyse de perfusion est l'homogénéité des paramètres des séquences, en effet, parmi les 50 patients analysés, seuls deux patients avaient uniquement un TR légèrement différent de 1500 ms, l'un à 1625 ms et l'autre à 1800 ms.

# 3 Limites de l'étude

## 3.1 Méthodologie

Il s'agit d'une étude monocentrique et rétrospective qui peut affecter la reproductibilité des résultats.

Malgré notre population totale de 109 patients, notre cible pour les analyses statistiques était les HGGs, soit 37 patients pour l'analyse descriptive et environ la moitié pour l'analyse de perfusion, ce qui reste assez peu compte tenu du nombre d'items de certaines catégories. De même, en analyse multivariée, des modèles plus performants auraient pu associer les données cliniques, l'imagerie descriptive et fonctionnelle, mais l'échantillon de notre cible était trop
restreint pour obtenir des résultats statistiquement rigoureux. En réalité, la régression logistique fournit des modèles statistiquement robustes si le nombre de paramètres du modèle reste dans la fourchette du ratio : Taille de la cible / (5 à 10). Dans notre étude nous nous sommes astreints à respecter ce ratio afin d'éviter le "surfittage" qui survient mécaniquement si trop de paramètres sont inclus dans le modèle.

## 3.2 Population et tumeurs

Par définition, notre cohorte était constituée uniquement d'enfants et d'AJAs, les résultats notamment de nos modèles d'analyse multivariée ne sont donc pas directement extrapolable aux populations adultes, il faudrait conduire une étude similaire chez l'adulte pour y étudier les performances de ces modèles.

Bien que notre population finale soit constituée de 109 patients, celle-ci est répartie en de nombreux types et sous-types tumoraux restreints. Nous comptions seulement 37 gliomes de haut grade, ce qui reste assez peu pour couvrir tout le panel des gliomes de haut grade, d'autant plus que les répartitions ne sont pas équilibrées avec certains groupes beaucoup plus représentés que d'autres (exemple : 15 gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés vs 2 gliomes diffus hémisphériques H3 G34-mutés). Cette hétérogénéité est cependant représentative de l'incidence de ces tumeurs dans notre population. Seules les tumeurs gliales étaient incluses, or, le médulloblastome (tumeur embryonnaire) est l'une des principales tumeurs de haut grade de l'enfant [1].

D'autre part, les différentes composantes relevées (sang, nécrose, kyste, néovaisseaux ...) ne sont pas spécifiques aux tumeurs gliales. Cependant, la gradation histopathologique reste similaire, la néovascularisation et la nécrose orientant vers des tumeurs de haut grade. Si on regroupe une population incluant tous les types de tumeurs primitives du SNC, il possible que nos modèles orientent vers une tumeur de haut grade mais ne sera peut-être pas aussi spécifique d'un gliome de haut grade.

Certains diagnostics n'ont pas eu de confirmation histo-moléculaire mais clinico-radiologique basé sur une forte probabilité diagnostic, néanmoins il ne peut être exclu que certains d'entre eux diffèrent du diagnostic probabiliste établi.

## 3.3 Matériels et mesures

L'analyse morphologique a été réalisée en binôme (C.G-J et M.T), cependant nous n'étions pas en aveugle du diagnostic final. L'analyse en binôme est plus fiable mais nous ne pouvons pas réaliser d'évaluation inter-observateur.
Concernant nos mesures, nous avons placé manuellement des ROIs elliptiques dans un seul plan bidimensionnel en diffusion et en perfusion, certaines portions de la lésion ne sont donc pas prises en compte ; notre ROI globale n’était pas non plus une ROI volumique, le placement de nos ROIs est donc opérateur-dépendant. Nous avons cependant pris soin d’épargner les zones susceptibles d’artéfacter nos mesures, et avons placé trois ROIs restreintes au sein de chaque lésion pour tenter de minimiser ce biais en perfusion. Pour les mesures de rCBV, la ROI5 correspond à notre référence de substance blanche saine, elle était placée le plus souvent en regard du carrefour ventriculaire controlatéral, mais les tumeurs supratentorielles et infratentorielles ont une vascularisation différente, l’une au dépend du système carotidien et l’autre du système vertébro-basilaire. La substance blanche controlatérale nous permettait justement de nous affranchir au maximum de la possible infiltration tumorale péri-lésionnelle, qui elle était mesurée par la ROI6. En diffusion, plusieurs études suggèrent d’utiliser le thalamus comme référence, il serait moins sensible aux changements liés à l’hydrocéphalie et est considéré comme une structure facilement identifiable [58,70,71]. En cas d’hydrocéphalie, tant en diffusion qu’en perfusion, nos ROIs de substance blanche étaient placées dans la surface de substance blanche la moins œdémateuse, en s’aidant de la séquence T2-FLAIR.

En imagerie de diffusion, certains patients ayant des APs NF1 n’ont pu être décrits que visuellement (hyposignal/isognal/hypersignal), car ces lésions étaient trop petites pour y placer une ROI.

Huit patients analysés en imagerie de perfusion étaient sous anesthésie générale par inhalation de sévoflurane, un gaz dont il a été démontré qu’il induisait une diminution du flux sanguin cérébral [72,73]. Cependant, les valeurs de rCBV étaient normalisées à la substance blanche controlatérale.

En analyse de perfusion, nous disposions dans notre centre du logiciel BrainStat utilisant soit la méthode GVF pour obtenir un rCBV, soit la méthode AIF pour obtenir un CBV absolu. Dans l'équation de cette dernière méthode, l'hématocrite du patient est nécessaire, ce qui d'une part était difficile à obtenir dans cette étude rétrospective étendue sur douze années et d'autre part est très variable en fonction des tranches d'âges chez l'enfant. De plus, cette méthode peut être biaisée par le choix de l'AIF et peut être perturbée par l'extravasation d'AC. Nous avons donc utilisé la méthode GVF afin d'obtenir des valeurs relatives de CBV. Pourtant, les méthodes de calcul avec une AIF ou GVF sont des méthodes idéalistes, basées sur le passage d'un AC unitaire dans un cylindre imperméable sans recirculation possible, et finalement peu représentatives de la réalité. Contrairement à la méthode BSW (Boxerman Schmainda Weisskoff) [74], la méthode GVF n'utilise pas de correction de l'extravasation, ce qui nous permet de mettre en évidence les effets T1 et T2 sur les courbes de perfusion. Arzanforoosh et
al. [75] ont mis en évidence une corrélation significative du rCBV avec le grade tumoral, avec ou sans correction uni- et bidirectionnelle du rCBV par la méthode BSW, dans des gliomes non réhaussés en T1, ce qui pose la question de la pertinence clinique des méthodes de corrections de courbe.

# 4 Perspectives / significativité clinique

La dernière classification de l'OMS nous apprend que l'histologie seule, qui était autrefois le gold standard, peut parfois être prise en défaut et nécessite désormais d'associer les données histologiques, cliniques, radiologiques et moléculaires pour déterminer des diagnostics précis. Même si l'IRM ne permet pas d'affirmer avec certitude un type tumoral de la classification de l'OMS, nous remarquons dans notre étude qu'elle permet d'orienter rapidement vers un LGG ou un HGG avec de hautes performances, sans forcément utiliser les séquences fonctionnelles. Il est également probable qu'elle offre de bonnes performances pour évoquer des diagnostics précis en associant les données cliniques, morphologiques, et fonctionnelles.

Les résultats que nous présentons dans nos modèles statistiques, notamment de perfusion, apparaissent très performants, cependant ils sont intrinsèquement liés à nos machines et nos paramètres, l'extrapolation de ces modèles à un autre centre utilisant des machines et des paramètres différents donnerait des résultats très différents. Il s'agit pour nous d'ouvrir la voie vers l'exploration des données que nous apportent les courbes plutôt que d'un seuil paramétrique également très dépendant du matériel utilisé et du type de séquence utilisé.

Au sein de notre cohorte, 42 patients ont bénéficié d'au moins une séquence de spectroscopie, l'apport des principaux ratios de métabolites dans notre modèle serait une perspective intéressante à envisager car on sait que certains de ces ratios orientent vers des signes d'agressivité qui pourraient améliorer les performances de nos modèles. Certaines tumeurs de bas grade comme les *astrocytomes pilocytiques* peuvent cependant présenter des spectres faussement agressifs [25].

Dix-sept patients ont bénéficié d'une séquence de perfusion ASL qui est une technique d'imagerie de perfusion IRM sans injection de produit de contraste. Bien qu'aucune symptomatologie n'ait été rapportée chez l'Homme en lien avec les dépôts de gadolinium dans les noyaux gris centraux suite aux injections répétées de produits de contraste gadolinés [76], le principe de précaution nous inciterait à utiliser plutôt l'ASL qu'une technique de perfusion avec produit de contraste. Cependant cette technique, notamment chez l'enfant, est soumise à de nombreuses contraintes qui rendent sa standardisation complexe.
Au vu de ces perspectives, il serait intéressant d'étendre cette étude de manière historico-prospective afin d'étendre la cohorte, d'y ajouter des données de spectroscopie voire d'ASL, de rechercher le meilleur modèle en associant cette fois-ci l'imagerie descriptive et fonctionnelle, afin d'obtenir des modèles d'autant plus robustes.
Conclusion

Notre revue de la cohorte BioMolGlioma menée chez les enfants et les AJAs, incluait 37 HGGs et 72 LGGs, et était majoritairement constituée d'astrocytomes pilocytiques (41%) et de gliomes diffus de la ligne médiane H3 K27-altérés (14%).

Dans notre étude, l'IRM permet d'obtenir de très bonnes performances dans la distinction entre les tumeurs gliales de bas et de haut grade dans les populations pédiatriques et d'AJAs. Notre modèle descriptif permet d'obtenir d'excellentes performances, en s'aidant uniquement des séquences morphologiques de base et d'une injection d'AC gadoliné.

En tant que jeune papa, je ne peux conclure ce manuscrit sans avoir une pensée pour tous les patients et leur famille atteints de ces tumeurs.
# Liste des figures

Figure 1. Schéma de présentation diagnostic selon le consensus d'Haarlem [13]. Les couches 2,3 et 4 permettent de conclure dans la couche 1 au diagnostic final dit « intégré »..................25

Figure 2. A) Gliome diffus de la ligne médiane H3 K27-altéré, séquence T2-FLAIR (patient DE021). B) Gliome diffus hémisphérique H3 G34-muté, séquence T2-FLAIR (patient MA016). C) HGG diffus type pédiatrique IDH-wt et H3-wt, séquence T1 après injection de gadolinium (patient SL126). D) et E) Astrocytome IDH-muté de grade 4, séquence T2-FLAIR et T1 après injection de gadolinium (patient GL007). F) Oligodendrogliome IDH-muté et 1p19q-codélétion, séquence T2-FLAIR (patient LF052)..................................................29

Figure 3. Représentation schématique du cheminement vers le diagnostic de gliome diffus grade 2, 3 ou 4..................................................................................................................30

Figure 4. Astrocytomes pilocytiques sur des acquisitions T1 après injection de gadolinium : A) Masse avec kystes non réhaussés (patient NA060), B) Masse avec kystes réhaussés (patient MJ062), C) Composante solide prédominante (patient VL066), et D) Masse pseudo nécrotique (patient NK059). E) Astrocytome pilocytique de type astrocytome pilomyxoïde supra-tentoriel. ..................................................................................................................................................31

Figure 5. Astrocytome sous-épendymaire à cellules géantes (patient NA108) (flèche rouge). A noter la présence de tubers corticaux (* jaunes) et de nodules sous-épendymaires (flèches jaunes), caractéristiques de la STB. A) Séquence T2*, B) séquence T2-FLAIR, C) et D séquence 3D T1 après injection de gadolinium en reconstruction axiale et coronale..................32

Figure 6. Xanthoastrocytome pléomorphe (patient GM014), séquence T2 (A) et T1 après injection de gadolinium (B). Forme uniquement solide avec prise de contraste méningée (B). ..................................................................................................................................................33

Figure 7. A) Gangliogliome (patient LC044), séquence T1 après injection de gadolinium. B) Gangliocytome (patient HG116), séquence T1 après injection de gadolinium. C) et D) DNET (patient YK037) séquences T2 et T2-FLAIR. E) et F) Neurocytome central intraventriculaire (patient PT013), séquences T2-FLAIR et T1 FS après injection de gadolinium. G) Neurocytome central à prédominance extraventriculaire (patient BA012), séquence T2-FLAIR. H) Tumeur glioneuronale papillaire (patient DJ055), séquence T2-FLAIR..................................................34

Figure 8. A), B) et C) Épendymome de fosse postérieure, groupe PFB (patient MR129), en séquence T1-FLAIR (A), et T1 après injection de gadolinium (B et C). D) Épendymome supratentoriel, ZFTA-fusion positif (patient TS131). ..................................................................................36

Figure 9. A) Représentation du signal dans trois tissus différents, à B0, à B1000 et en cartographie d'ADC, avec représentations des pentes d'ADC. B) Effets possibles en diffusion (schémas du Dr Kuner, Wisconsin SMPH) Effet T2 shine through : Hypersignal T2 franc à l'origine d'un hypersignal B1000 sans restriction de l'ADC (l'hypersignal B1000 ne restreint pas toujours la diffusion) Effet T2 dark through : Hyposignal T2 franc à l'origine d'un hyposignal B1000 sans élévation de l'ADC (l'hyposignal B1000 ne correspond pas toujours à un ADC élevé) Effet T2 wash-out : Hypersignal T2 à l'origine d'un pseudo-isosignal B1000 avec un ADC élevé (l'isosignal B1000 ne correspond pas toujours à un ADC « normal »). ..38

Figure 10. A) Courbes de variations de l'intensité du signal en IRM 1 tesla en fonction de la concentration de gadolinium en pondération T1 (TR 500 et TE 14) et T2 (TR 2000 et TE 88) [34] B) Sédimentation des chélates de gadolinium dans la vesse après injection intra-veineuse. Séquence pondérée T1, dans laquelle on retrouve un surnageant en hypersignal correspondant
à du gadolinium peu concentré (effet T1) et un sédiment en hyposignal correspondant à du gadolinium très concentré (effet T2) [35]. 40

Figure 11. Effet du gadolinium intra-vasculaire sur le signal à distance en perfusion T2* (source Dr E. Barbier, Grenoble) Sept ROIs sont placés orthogonalement à l'artère Sylvienne droite sur l'image de droite, et les sept courbes de perfusion DSC associées sont représentées sur le graphique de gauche. L'aire au-dessus de la courbe est nettement plus importante dans le secteur intra-vasculaire (courbe rose) mais il existe toujours un effet non négligeable du gadolinium à distance de celle-ci (courbes bleues). 40

Figure 12. Évolution du signal S dans un voxel avant, pendant, et après l'injection du bolus d'AC. Le passage du bolus correspond à l'intervalle de temps entre les points A et B. 41

Figure 13. Représentation des trois formes de courbes classiquement décrites (courbes 1, 2 et 3). 43

Figure 14. Variations des courbes de signal ΔR2 et ΔR2* en fonction de la taille des vaisseaux [41]. 44

Figure 15. ROI1 au sein d'un gliome diffus de la ligne médiane H3 K27-altéré (patient DE021) sur le logiciel BrainStatGVF. A) ROI1 sur la cartographie du rCBV, B) ROI1 sur l'acquisition axiale T1 FS après injection de gadolinium, et C) courbe de perfusion au sein de la ROI1, en jaune les données brutes, en rose la courbe GVF correspondante. 44

Figure 16. Illustration du protocole des séquences de perfusion T2* du choix des paramètres jusqu'à l'analyse. 45

Figure 17. Diagramme de flux. 46

Figure 18. Arbre de classification de la localisation des tumeurs. 49

Figure 19. Représentation des zones caractéristiques de la courbe de perfusion. 51

Figure 20. Distribution en fonction de l'âge des LGGs et HGGs (A), et des localisations supratentorielles et sous-tentorielles (B). 55

Figure 21. Distribution des diagnostics intégrés au niveau supratentoriel (n=68) et au niveau infratentoriel (n=41). 55

Figure 22. Patient DT032, courbe de type 1 dans le cadre d'un gliome diffus de la ligne médiane H3 K37M-altéré. Patient BS110, courbe de type 2 dans le cadre d'un SEGA (non inclus dans l'analyse de perfusion car TR ≥2000). Patient TN061, courbe de type 3 dans le cadre d'un astrocytome pilocytique. 61

Figure 23. Courbe ROC du modèle multivarié descriptif (AUC = 0.97). 65

Figure 24. Exemples d'images considérées comme néovaisseaux sur des séquences T1 après injection de gadolinium, A) au sein d'un gliome diffus de la ligne médiane H3 K27 (patient DE021), B) au sein d'un astrocytome pilocytique (tumeur circonscrite) (patient NK059). .................................

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# Annexe 1

<table><thead><tr><th>Classification OMS 2021 - Tumeurs gliales, glioneuronales et neuronales</th><th>Grade(s)</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Gliomes diffus</strong></td><td></td></tr><tr><td><ul><li><strong>LGG type pédiatrique</strong></li></ul></td><td></td></tr><tr><td>Astrocytome diffus, MYB / MYBL1-altéré</td><td>1</td></tr><tr><td>Gliome angiocentrique</td><td>1</td></tr><tr><td>Tumeur neuroépithéliale polymorphe de bas grade du sujet jeune</td><td>1</td></tr><tr><td>Gliome diffus de bas grade avec altération de la voie des MAPK</td><td>ND</td></tr><tr><td><ul><li><strong>HGG type pédiatrique</strong></li></ul></td><td></td></tr><tr><td>Gliome diffus de la ligne médiane, H3 K27-altéré</td><td>4</td></tr><tr><td>Gliome diffus hémisphérique, H3 G34-muté</td><td>4</td></tr><tr><td>HGG diffus type pédiatrique, IDH-wildtype / H3-wildtype</td><td>4</td></tr><tr><td>Gliome hémisphérique infantile</td><td>ND</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Type adulte</strong></li></ul></td><td></td></tr><tr><td>Astrocytome, IDH-muté</td><td>2, 3 ou 4</td></tr><tr><td>Oligodendrogliome, IDH-muté et 1p/19q-codélétion</td><td>2 ou 3</td></tr><tr><td>Glioblastome, IDH-wildtype</td><td>4</td></tr><tr><td><strong>Gliomes astrocytaires circonscrits</strong></td><td></td></tr><tr><td><ul><li><strong>Astrocytome pilocytique</strong></li></ul></td><td>1</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Astrocytome sous-épendymaire à cellules géantes</strong></li></ul></td><td>1</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Xanthoastrocytome pléomorphe</strong></li></ul></td><td>2 ou 3</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Astrocytome de haut grade avec composante piloïde</strong></li></ul></td><td>ND</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Gliome chordoïde</strong></li></ul></td><td>2</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Astroblastome, MN1-altéré</strong></li></ul></td><td>ND</td></tr><tr><td><strong>Tumeurs glioneuronales et neuronales</strong></td><td></td></tr><tr><td><ul><li><strong>Gangliogliome</strong></li></ul></td><td>1</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Gangliocytome</strong></li></ul></td><td>1</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Tumeur neuroépithéliale dysembryoplasique</strong></li></ul></td><td>1</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Neurocytome central</strong></li></ul></td><td>2</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Neurocytome extraventriculaire</strong></li></ul></td><td>2</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Liponeurocytome cérébelleux</strong></li></ul></td><td>2</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Tumeur glioneuronale papillaire</strong></li></ul></td><td>1</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Tumeur glioneuronale à rosette</strong></li></ul></td><td>1</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Tumeur glioneuronale myxoïde</strong></li></ul></td><td>1</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Gangliogliome infantile desmoplasique / Astrocytome infantile desmoplasique</strong></li></ul></td><td>1</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Tumeur glioneuronale diffuse avec composantes oligodendrogliale-like et clusters nucléaires</strong></li></ul></td><td>ND</td></tr><tr><td><ul><li><strong>Tumeur glioneuronale leptoméningée diffuse</strong></li></ul></td><td>ND</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Classification OMS 2021 - Tumeurs gliales, glioneuronales et neuronales</th><th>Grade(s)</th></tr></thead><tbody><tr><td><ul><li>Tumeur neuronale multinodulaire et vacuolaire</li><li>Gangliocytome cérébelleux dysplasique (maladie de Lhermitte-Duclos)</li></ul></td><td>1<br>1</td></tr><tr><td><strong>Tumeurs épendymaires</strong></td><td></td></tr><tr><td><ul><li>Épendymomes de fosse postérieure</li><li>Épendymome de fosse postérieure, groupe PFA</li><li>Épendymome de fosse postérieure, groupe PFB</li><li>Épendymome de fosse postérieure, NOS ou NEC</li></ul></td><td>2 ou 3</td></tr><tr><td><ul><li>Épendymomes supratentoriels</li><li>Épendymome supratentoriel, ZFTA fusion-positive</li><li>Épendymome supratentoriel, YAP1-fusion positive</li><li>Épendymome supratentoriel, NOS</li></ul></td><td>2 ou 3</td></tr><tr><td><ul><li>Épendymomes médullaires</li><li>Épendymome médullaire, NOS</li><li>Épendymome médullaire, MYCN-amplifié</li><li>Épendymome myxopapillaire</li><li>Subépendymome</li></ul></td><td>ND<br>ND<br>ND<br>2<br>1</td></tr></tbody></table>

Annexe 1. Classification OMS 2021 des tumeurs gliales, glioneuronales et neuronales [32]. ND = Non déterminé.
Gliomes des enfants, adolescents et jeunes adultes :

Revue IRM de la cohorte BioMolGlioma

**Objectifs** : Nos objectifs étaient d'effectuer une revue IRM de la cohorte BioMolGlioma et de rechercher des facteurs radiologiques prédictifs du grade (LGGs vs HGGs).

**Matériels et Méthodes** : 109 patients de la cohorte monocentrique rétrospective BioMolGlioma étaient inclus.
Leur diagnostic était révisé selon la classification OMS 2021 des tumeurs cérébrales et différentes séquences IRM morphologiques et fonctionnelles (diffusion et perfusion injectée) étaient analysées. Chaque courbe de perfusion était segmentée et analysée pour extraire différents paramètres qui permettent de caractériser cette courbe.

**Résultats** : 37 HGGs étaient inclus et 72 LGGs, répartis de manière égale en supra- et en infratentorial, étaient inclus. La présence de sang, la nécrose et les néovaisseaux étaient significativement associés aux HGGs, alors que les kystes étaient associés aux LGGs. Les valeurs basses d'ADCmin, les valeurs hautes de nrCBV et de FWHM étaient significativement associées aux HGGs. En analyse multivariée, nous avons établi deux modèles performants pour distinguer les HGGs des LGGs, le premier utilisant des caractéristiques purement descriptives (œdème, kyste, nécrose, volume, sexe, âge) avec une Se 92%, une Sp 93% et une AUC de 0.97, et l'autre utilisant des paramètres d'imagerie fonctionnelle de diffusion et perfusion dont 3 paramètres descriptifs des courbes de perfusion (Se 94%, Sp 79%, AUC 0.92).

**Conclusion** : L'IRM permettait d'obtenir de très bonnes performances dans la distinction entre les tumeurs gliales de bas et de haut grade dans les populations pédiatriques et d'AJAs. Nous obtenions des résultats excellents avec notre modèle multivarié descriptif, en s'aidant uniquement des séquences morphologiques de base et d'une injection d'agent de contraste gadoliné.

**Mots clés** : imagerie par résonance magnétique, perfusion, diffusion, gliome, pédiatrie, AJA.

Gliomas in children, adolescents and young adults:

MRI review of BioMolGlioma cohort

**Objectives** : Our objectives were to perform an MRI review of the BioMolGlioma cohort and to identify radiological factors predictive of the grade (LGGs vs HGGs).

**Materials and Methods** : 109 patients from the retrospective monocentric cohort BioMolGlioma were included.
Diagnostics were revised according to the WHO 2021 classification of brain tumors and the different MRI sequences, both morphological and functional (diffusion and DSC perfusion) sequences were analyzed. Each time-to-signal intensity curve was segmented and analyzed to extract different features from the curve.

**Results** : 37 HGGs were included and 72 LGGs, divided equally into supra- and infratentorial were included.
Blood, necrosis and neovessels were significantly associated with HGGs, while cysts were associated with LGGs.
Lower values of ADCmin, high values of nrCBV and FWHM were significantly associated with HGGs. In multivariate analysis, two high-performance models were determined to distinguish HGGs from LGGs, the first using only descriptive characteristics (edema, cyst, necrosis, volume, sex, age) with a Se 92%, a Sp 93% and an AUC of 0.97, and the other using functional imaging of diffusion and perfusion including 3 curve characteristics (Se 94%, Sp 79%, AUC 0.92).

**Conclusion** : MRI provided very high performance in distinguishing between low- and high-grade glial tumors in paediatrics and AYAs populations. We obtained excellent results with our descriptive multivariate model, using only the basic morphological sequences of bases and an injection of gadolinated contrast agent.

**Keywords** : magnetic resonance imaging, perfusion, diffusion, glioma, pediatric, AYA.