Tehnici imagistice avansate în evaluarea tumorilor cerebrale: glioblastomul

Advanced imaging techniques in the evaluation of brain tumors: glioblastoma

ABSTRACT

Aim of the study The aim of this paper is to highlight the role of conventional and advanced magnetic resonance imaging (MRI) techniques in the diagnosis, surgical planning and post-therapeutic follow-up of patients with glioblastoma (GB), in the context of the integrated histo-molecular diagnosis introduced by the 2021 WHO Classification of Tumors of the Central Nervous System (WHO CNS5). We review the standardized Brain Tumor Imaging Protocol (BTIP), preoperative molecular orientation (T2-FLAIR mismatch sign, 2-hydroxyglutarate spectroscopy), diffusion tensor tractography, the RANO resect volumetric classification, perfusion imaging and fractional tumor burden maps, MR spectroscopy, amide proton transfer-weighted imaging, amino acid PET and artificial intelligence-based tools, illustrated with representative imaging cases. Advanced MRI provides quantitative biomarkers that help differentiate true tumor progression from pseudoprogression and radionecrosis and increasingly guides therapeutic decisions within the multidisciplinary team, supporting personalized management of patients with GB.

INTRODUCERE

Glioblastomul (GB) reprezintă cea mai frecventă neoplazie cerebrală primară malignă a adultului și totodată, una dintre cele mai agresive entități din neuro-oncologia contemporană. În pofida tratamentului multimodal intensiv, prognosticul rămâne rezervat, supraviețuirea mediană fiind de aproximativ 12–15 luni de la diagnostic (1, 2). Cea de-a cincea ediție (2021) a Clasificării Tumorilor Sistemului Nervos Central a Organizației Mondiale a Sănătății (WHO CNS5) a consacrat trecerea de la un diagnostic preponderent histologic la unul integrat, histo-molecular. Astfel, GB este definit în prezent exclusiv ca tumoră astrocitară difuză IDH-wildtype a adultului, fiind separat nosologic de astrocitoamele IDH-mutante de grad 2, 3 sau 4 (2, 3). Mai mult, diagnosticul de GB poate fi stabilit și în absența criteriilor histologice clasice (necroza și proliferarea microvasculară), dacă este identificată cel puțin una dintre următoarele alterații moleculare: mutația promotorului TERT, amplificarea genei EGFR sau asocierea câștigului cromozomului 7 cu pierderea cromozomului 10 (+7/−10) (3). Această redefinire are implicații directe pentru imagistică, întrucât absența prizei de contrast nu mai permite, în sine, excluderea diagnosticului de GB.

Prognosticul nefavorabil al GB este explicat de comportamentul biologic agresiv, de caracterul infiltrativ și de heterogenitatea tumorală marcată (4, 5). Aceasta se exprimă atât spațial, prin coexistența în aceeași masă neoplazică a unor subclone celulare cu profiluri moleculare și fenotipuri distincte, cât și temporal, prin evoluția clonală sub presiunea selectivă a tratamentului. Diversitatea clonală constituie astfel un determinant major al rezistenței terapeutice și al ratei crescute de recidivă (6). Din perspectivă imagistică, heterogenitatea intratumorală explică de ce eșantionarea bioptică limitată poate subestima agresivitatea tumorii și de ce metodele capabile să caracterizeze neinvaziv întregul volum tumoral au devenit din ce în ce mai valoroase (7).

Standardul terapeutic actual rămâne abordarea multimodală, care cuprinde rezecția chirurgicală maximal sigură, urmată de radioterapie cu temozolomidă concomitentă și adjuvantă, conform protocolului stabilit de Stupp și colaboratorii (8, 9, 10), recomandare preluată și în ghidurile Asociației Europene de Neuro-Oncologie (EANO) (11). Cu toate acestea, recidiva este aproape universală, iar supraviețuirea la 5 ani rămâne sub 10% (12).

În consecință, managementul GB nu poate fi unul liniar, ci presupune o colaborare strânsă și continuă între specialități, pentru a răspunde provocărilor particulare ale acestei patologii (13). Echipa multidisciplinară – formată din imagiști, neurochirurgi, oncologi, radioterapeuți, neurologi și anatomopatologi – este indispensabilă pentru elaborarea și implementarea unor planuri terapeutice personalizate (14), care să țină seama de compoziția tumorală variabilă și de rezistența la tratamentele standard (5). Această sinergie permite integrarea expertizei fiecărei discipline în toate etapele bolii, de la diagnosticul inițial și planificarea chirurgicală, până la tratamentul adjuvant și monitorizarea pe termen lung (12, 15).

PROTOCOLUL DE EXAMINARE IRM

În acest context, imagistica prin rezonanță magnetică (IRM) reprezintă metoda de referință pe tot parcursul managementului pacientului cu GB, de la diagnosticul inițial și planificarea terapeutică, până la evaluarea răspunsului la tratament și detectarea recidivei (16). Pentru ca informația imagistică să fie reproductibilă între centre și comparabilă în timp, a fost propus un protocol standardizat de achiziție (Brain Tumor Imaging Protocol, BTIP), care include secvențe T1 3D izotrope înainte și după administrarea substanței de contrast, secvențe FLAIR și T2, precum și imagistică ponderată în difuzie (17). Adoptarea unui astfel de protocol minim reprezintă premisa necesară atât pentru evaluarea volumetrică, cât și pentru aplicarea ulterioară a instrumentelor cantitative și a algoritmilor de inteligență artificială.

TEHNICI IMAGISTICE AVANSATE ÎN GLIOBLASTOM

Dincolo de evaluarea morfologică, tehnicile IRM avansate – imagistica de perfuzie, imagistica tensorului de difuzie (DTI) și spectroscopia prin rezonanță magnetică (SRM) – furnizează biomarkeri cantitativi care completează caracterizarea tumorală oferită de examenul anatomopatologic (18). Aceste metode aduc informații asupra vascularizației tumorale, densității celulare și profilului metabolic, facilitând aprecierea agresivității și a răspunsului la tratament (7), iar integrarea lor permite construirea unor hărți tumorale multiparametrice care susțin decizia clinică și rafinează estimarea prognosticului (18).

1. Orientarea moleculară preoperatorie

Un element de noutate îl constituie utilizarea IRM ca instrument de orientare moleculară preoperatorie, în acord cu clasificarea WHO CNS5. Semnul „T2-FLAIR mismatch” – hipersemnal T2 omogen, asociat cu un semnal relativ scăzut pe FLAIR, cu excepția unui inel periferic hiperintens – are o specificitate foarte ridicată pentru astrocitoamele IDH-mutante fără codeleție 1p/19q și orientează, atunci când este prezent, spre un diagnostic alternativ celui de GB (19). Complementar, spectroscopia cu parametri optimizați poate detecta neinvaziv 2-hidroxiglutaratul (2HG), oncometabolitul acumulat în tumorile cu mutație IDH (20). Deși niciuna dintre aceste metode nu înlocuiește analiza moleculară tisulară, ambele pot orienta precoce echipa multidisciplinară asupra entității probabile și a strategiei chirurgicale.

2. Tractografia DTI în planificarea neurochirurgicală

În evaluarea preoperatorie, tractografia DTI permite vizualizarea căilor de substanță albă adiacente tumorii și contribuie semnificativ la planificarea neurochirurgicală (21). Prin această tehnică pot fi identificate traiectoria și raporturile unor fascicule elocvente, precum tractul corticospinal sau fasciculul arcuat, ceea ce facilitează o rezecție cât mai extinsă, cu limitarea deficitelor neurologice postoperatorii. Acest aspect este esențial în GB, unde obiectivul rezecției maximale intră frecvent în conflict cu prezervarea funcțiilor motorii și de limbaj. Mai mult, abordările avansate de reconstrucție, precum tractografia multinivel, depășesc parțial limitele algoritmilor determiniști convenționali în regiunile cu edem peritumoral și efect de masă (Figura 1) (22).

Figura 1. DTI (Diffusion tensor imaging) – plan coronal (A), plan axial (B): Tractul corticospinal este deplasat medial, dar neinfiltrat. Tractul arcuat nu a putut fi reconstruit corespunzător în contextul importantului efect de masă.

3. Extinderea rezecției – clasificarea RANO resect

Rolul imagisticii în planificarea chirurgicală a crescut odată cu redefinirea conceptului de extindere a rezecției. Date recente arată că, pe lângă rezecția completă a componentei captante, îndepărtarea unei proporții semnificative din tumora necaptantă (hipersemnalul FLAIR) se asociază cu o supraviețuire mai lungă la anumite subgrupuri de pacienți cu GB IDH-wildtype (23). Pe această bază, grupul RANO resect a propus și validat o clasificare volumetrică în patru clase, fundamentată pe IRM-ul postoperator: de la rezecția „supramaximală” (absența tumorii captante reziduale și un volum rezidual necaptant de cel mult 5 cm³) până la biopsie (24). Prin urmare, examinarea IRM postoperatorie precoce, efectuată în condiții standardizate, a devenit un instrument cu valoare prognostică directă, și nu doar o documentare a actului chirurgical.

4. Imagistica de perfuzie și pseudoprogresia

În monitorizarea postterapeutică, imagistica de perfuzie (PWI) are un rol esențial în diferențierea tumorii reziduale sau recidivate de modificările induse de tratament, optimizând deciziile terapeutice ulterioare (25). Parametrul cel mai utilizat este volumul sanguin cerebral relativ (rCBV), derivat din perfuzia cu contrast de susceptibilitate dinamică (DSC), care reflectă neoangiogeneza tumorală și permite distincții adesea imposibile pe secvențele convenționale (Figura 2) (26). Deoarece valorile rCBV depind considerabil de parametrii de achiziție și de postprocesare, recomandările de consens recente au standardizat protocolul DSC – inclusiv doza de preîncărcare cu contrast, unghiul de basculare și corecția efectului de extravazare – în vederea obținerii unor valori comparabile între centre (27).

Figura 2. Monitorizare postoperatorie a GB prin protocol de perfuzie prin IRM: Pe secvența de perfuzie, cu ROI plasat în porțiuni solide ale leziunii, cât și controlateral pe topografia girusului frontal medial, se constată un raport al rCBVcorr de 3,35 – sugestiv pentru neoangiogeneză.

Totodată, PWI este deosebit de relevantă în contextul pseudoprogresiei, în care modificările inflamatorii post-terapeutice pot mima progresia tumorală pe IRM-ul convențional (28, 29). Distincția corectă este vitală pentru a evita atât întârzierea tratamentului în progresia reală, cât și escaladarea nejustificată a terapiei în pseudoprogresie (Figura 3) (30). O evoluție recentă o reprezintă trecerea de la măsurători punctuale, în regiuni de interes, la analiza voxel cu voxel a întregului volum captant. Hărțile de tip „fractional tumor burden” (FTB), care clasifică fiecare voxel în funcție de praguri ale rCBV normalizat (1,0 și 1,75), au permis diferențierea efectului terapeutic de țesutul tumoral la pacienții cu GB recurent și au contribuit la decizia clinică (31). Relevanța pseudoprogresiei a fost recunoscută și în criteriile RANO 2.0, care utilizează IRM-ul efectuat după radioterapie drept examinare de referință și impun confirmarea progresiei apărute în primele 12 săptămâni de la finalizarea radioterapiei prin IRM repetat sau prin dovadă histopatologică. De asemenea, conform RANO 2.0, evaluarea poate fi bidimensională sau volumetrică, iar componenta necaptantă nu mai este evaluată în GB IDH-wildtype, cu excepția tratamentelor antiangiogenice (32).

Figura 3. Secvența T1 cu substanță de contrast (dreapta) și secvența de perfuzie (stânga): Pe secvența de perfuzie nu se constată modificări sugestive pentru neoangiogeneză semnificativă, aspectele pledând pentru modificări de pseudoprogresie tumorală.

5. Spectroscopia prin rezonanță magnetică (SRM)

În anumite situații, SRM aduce informații valoroase pentru diagnosticul, gradarea și evaluarea efectului terapeutic, prin analiza compoziției metabolice tisulare. Astfel, spectroscopia poate orienta diagnosticul diferențial dintre recidiva tumorală și radionecroză (28): în recidivă, colina (Cho) – marker al turnoverului membranar – este crescută, în timp ce în radionecroză Cho, N-acetil-aspartatul (NAA) și creatina sunt scăzute, frecvent cu apariția unui vârf de lipide-lactat (Figura 4).

Figura 4. În acest caz, prin spectroscopie s-a ridicat suspiciunea unor modificări de tip radionecroză: CHo/NAA=1,62, peak de Li/Lac (Li=lipide, Lac=lactat).

Rolul SRM depășește în prezent sfera strict diagnostică. Spectroscopia volumetrică de tip „whole-brain” permite delimitarea regiunilor cu raport Cho/NAA crescut, cu risc înalt de recidivă, care nu sunt vizibile pe secvențele postcontrast. Într-un studiu-pilot multicentric, escaladarea dozei de radioterapie la 75 Gy în aceste regiuni s-a dovedit fezabilă și sigură, cu rezultate de supraviețuire promițătoare comparativ cu datele istorice (33). Astfel, imagistica metabolică începe să fie utilizată nu doar pentru descrierea tumorii, ci și pentru ghidarea directă a tratamentului, în cadrul conceptului de „dose painting”.

6. Imagistica APTw și PET cu aminoacizi

O altă direcție de noutate o reprezintă imagistica moleculară fără substanță de contrast bazată pe transferul de saturație prin schimb chimic (CEST), în special imagistica ponderată prin transferul protonilor amidici (APTw). Semnalul APTw reflectă concentrația proteinelor și peptidelor mobile, fiind crescut în țesutul tumoral viabil, hipercelular, și redus în modificările post-terapeutice. Validarea prin biopsie stereotactică ghidată imagistic a confirmat capacitatea acestei tehnici de a identifica recidiva gliomului malign după tratament (34), iar recomandările de consens privind achiziția APTw la 3T facilitează implementarea sa în practica clinică și în studiile multicentrice (35). În paralel, tomografia cu emisie de pozitroni (PET) cu aminoacizi radiomarcați, precum [18F]FET, este recomandată ca metodă complementară IRM în situațiile echivoce (36), iar criteriile PET RANO 1.0 oferă, pentru prima dată, un cadru standardizat de evaluare a răspunsului terapeutic bazat pe PET cu aminoacizi (37). Sistemele hibride PET/IRM permit obținerea simultană a acestor informații, în cadrul unei singure examinări.

7. Inteligența artificială și radiomica

Integrarea acestor modalități avansate permite o evaluare comprehensivă a caracteristicilor tumorale, esențială pentru stratificarea riscului și adaptarea strategiilor terapeutice (16). Totodată, progresele în domeniul inteligenței artificiale (IA), în special radiomica și metodele de învățare automată și profundă aplicate secvențelor IRM de rutină, au demonstrat un potențial semnificativ în caracterizarea GB și în predicția prognosticului (5). Aceste metode pot identifica tipare imagistice complexe, dincolo de capacitatea de percepție umană, cu aplicații în gradarea tumorală, delimitarea marginilor tumorale și identificarea infiltrării (18). De exemplu, analiza multiparametrică a edemului peritumoral a permis generarea unor hărți de infiltrare care au anticipat localizarea ulterioară a recidivei, cu implicații potențiale pentru extinderea rezecției și conturarea volumelor de iradiere (38). De asemenea, segmentarea automată cu rețele neuronale artificiale a permis evaluarea volumetrică a răspunsului tumoral, timpul până la progresie astfel determinat constituind un surogat mai robust al supraviețuirii globale comparativ cu evaluarea RANO manuală (39). Prin urmare, tehnicile IRM avansate și cele bazate pe IA sunt deosebit de valoroase în diferențierea progresiei tumorale de modificările post-tratament, precum radionecroza sau pseudoprogresia (40, 41), iar abordarea radiogenomică – corelarea fenotipului imagistic cu profilul molecular – deschide perspectiva unei veritabile „biopsii virtuale” (7). Implementarea clinică pe scară largă rămâne însă condiționată de validarea externă multicentrică, de standardizarea achizițiilor și de interpretabilitatea modelelor.

CONCLUZII

IRM reprezintă fundamentul evaluării GB în fiecare etapă a managementului, de la diagnosticul inițial până la monitorizarea răspunsului terapeutic și detectarea recidivei (16). Caracterul infiltrativ și heterogenitatea moleculară ale acestei tumori impun o abordare diagnostică complexă, în care tehnicile avansate oferă o perspectivă funcțională și metabolică asupra profilului tumoral (42). Noutățile ultimilor ani – standardizarea protocoalelor de achiziție, clasificarea RANO resect, criteriile RANO 2.0 și PET RANO 1.0, imagistica APTw, spectroscopia utilizată pentru ghidarea radioterapiei și instrumentele de inteligență artificială – marchează trecerea de la imagistica morfologică la una funcțională, moleculară și cantitativă. Astfel, IRM a devenit un biomarker imagistic dinamic, integrat în fiecare etapă decizională a echipei multidisciplinare și cu un rol tot mai important în medicina personalizată a pacientului cu GB.

Bibliografie:

1. Bergmann N, Delbridge C, Gempt J, Feuchtinger A, Walch A, Schirmer L, Bunk W, Aschenbrenner T, Liesche-Starnecker F, Schlegel J. The Intratumoral Heterogeneity Reflects the Intertumoral Subtypes of Glioblastoma Multiforme: A Regional Immunohistochemistry Analysis. Front Oncol. 2020 Apr 24;10:494.
2. Sipos D, Raposa BL, Freihat O, Simon M, Mekis N, Cornacchione P, Kovács Á. Glioblastoma: Clinical Presentation, Multidisciplinary Management, and Long-Term Outcomes. Cancers (Basel). 2025 Jan 5;17(1):146.
3. Louis DN, Perry A, Wesseling P, Brat DJ, Cree IA, Figarella-Branger D, et al. The 2021 WHO Classification of Tumors of the Central Nervous System: a summary. Neuro Oncol. 2021 Aug 2;23(8):1231-1251.
4. Lan Z, Li X, Zhang X. Glioblastoma: An Update in Pathology, Molecular Mechanisms and Biomarkers. Int J Mol Sci. 2024 Mar 6;25(5):3040.
5. Poursaeed R, Mohammadzadeh M, Safaei AA. Survival prediction of glioblastoma patients using machine learning and deep learning: a systematic review. BMC Cancer. 2024 Dec 27;24(1):1581.
6. Cruz JVR, Batista C, Afonso BH, Alexandre-Moreira MS, Dubois LG, Pontes B, Moura Neto V, Mendes FA. Obstacles to Glioblastoma Treatment Two Decades after Temozolomide. Cancers (Basel). 2022 Jun 30;14(13):3203.
7. Sanchez I, Rahman R. Radiogenomics as an Integrated Approach to Glioblastoma Precision Medicine. Curr Oncol Rep. 2024 Oct;26(10):1213-1222.
8. Stupp R, Mason WP, van den Bent MJ, Weller M, Fisher B, Taphoorn MJ, et al. Radiotherapy plus concomitant and adjuvant temozolomide for glioblastoma. N Engl J Med. 2005 Mar 10;352(10):987-996.
9. Angom RS, Nakka NMR, Bhattacharya S. Advances in Glioblastoma Therapy: An Update on Current Approaches. Brain Sci. 2023 Oct 31;13(11):1536.
10. Martins TA, Schmassmann P, Shekarian T, Boulay JL, Ritz MF, Zanganeh S, Vom Berg J, Hutter G. Microglia-Centered Combinatorial Strategies Against Glioblastoma. Front Immunol. 2020 Sep 29;11:571951.
11. Weller M, van den Bent M, Preusser M, Le Rhun E, Tonn JC, Minniti G, et al. EANO guidelines on the diagnosis and treatment of diffuse gliomas of adulthood. Nat Rev Clin Oncol. 2021 Mar;18(3):170-186.
12. Xu X, Li L, Luo L, Shu L, Si X, Chen Z, Xia W, Huang J, Liu Y, Shao A, Ke Y. Opportunities and challenges of glioma organoids. Cell Commun Signal. 2021 Oct 11;19(1):102.
13. Shetty C, Tamatta R, Dhas N, Singh AK. Evolving therapeutic strategies in glioblastoma: traditional approaches and novel interventions. 3 Biotech. 2025 Sep;15(9):318.
14. Gilard V, Tebani A, Dabaj I, Laquerrière A, Fontanilles M, Derrey S, Marret S, Bekri S. Diagnosis and Management of Glioblastoma: A Comprehensive Perspective. J Pers Med. 2021 Apr 1;11(4):258.
15. Zhao W, Zhang Z, Xie M, Ding F, Zheng X, Sun S, Du J. Exploring tumor-associated macrophages in glioblastoma: from diversity to therapy. NPJ Precis Oncol. 2025 May 2;9(1):126.
16. Martucci M, Russo R, Schimperna F, D’Apolito G, Panfili M, Grimaldi A, Perna A, Ferranti AM, Varcasia G, Giordano C, Gaudino S. Magnetic Resonance Imaging of Primary Adult Brain Tumors: State of the Art and Future Perspectives. Biomedicines. 2023 Jan 26;11(2):364.
17. Ellingson BM, Bendszus M, Boxerman J, Barboriak D, Erickson BJ, Smits M, et al. Consensus recommendations for a standardized Brain Tumor Imaging Protocol in clinical trials. Neuro Oncol. 2015 Sep;17(9):1188-1198.
18. Aleid AM, Alrasheed AS, Aldanyowi SN, Almalki SF. Advanced magnetic resonance imaging for glioblastoma: Oncology-radiology integration. Surg Neurol Int. 2024 Aug 30;15:309.
19. Patel SH, Poisson LM, Brat DJ, Zhou Y, Cooper L, Snuderl M, et al. T2-FLAIR Mismatch, an Imaging Biomarker for IDH and 1p/19q Status in Lower-grade Gliomas: A TCGA/TCIA Project. Clin Cancer Res. 2017 Oct 15;23(20):6078-6085.
20. Choi C, Ganji SK, DeBerardinis RJ, Hatanpaa KJ, Rakheja D, Kovacs Z, et al. 2-hydroxyglutarate detection by magnetic resonance spectroscopy in IDH-mutated patients with gliomas. Nat Med. 2012 Apr;18(4):624-629.
21. Shalan ME, Soliman AY, Nassar IA, Alarabawy RA. Surgical planning in patients with brain glioma using diffusion tensor MR imaging and tractography. Egypt J Radiol Nucl Med. 2021;52(1):110.
22. Zhylka A, Sollmann N, Kofler F, Radwan A, De Luca A, Gempt J, Wiestler B, Menze B, Krieg SM, Zimmer C, Kirschke JS, Sunaert S, Leemans A, Pluim JPW. Tracking the Corticospinal Tract in Patients With High-Grade Glioma: Clinical Evaluation of Multi-Level Fiber Tracking and Comparison to Conventional Deterministic Approaches. Front Oncol. 2021 Dec 14;11:761169.
23. Molinaro AM, Hervey-Jumper S, Morshed RA, Young J, Han SJ, Chunduru P, et al. Association of Maximal Extent of Resection of Contrast-Enhanced and Non-Contrast-Enhanced Tumor With Survival Within Molecular Subgroups of Patients With Newly Diagnosed Glioblastoma. JAMA Oncol. 2020 Apr 1;6(4):495-503.
24. Karschnia P, Young JS, Dono A, Häni L, Sciortino T, Bruno F, et al. Prognostic validation of a new classification system for extent of resection in glioblastoma: A report of the RANO resect group. Neuro Oncol. 2023 May 4;25(5):940-954.
25. Wang L, Wei L, Wang J, Li N, Gao Y, Ma H, Qu X, Zhang M. Evaluation of perfusion MRI value for tumor progression assessment after glioma radiotherapy: A systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2020 Dec 24;99(52):e23766.
26. Henriksen OM, Del Mar Álvarez-Torres M, Figueiredo P, Hangel G, Keil VC, Nechifor RE, Riemer F, Schmainda KM, Warnert EAH, Wiegers EC, Booth TC. High-Grade Glioma Treatment Response Monitoring Biomarkers: A Position Statement on the Evidence Supporting the Use of Advanced MRI Techniques in the Clinic, and the Latest Bench-to-Bedside Developments. Part 1: Perfusion and Diffusion Techniques. Front Oncol. 2022 Mar 3;12:810263.
27. Boxerman JL, Quarles CC, Hu LS, Erickson BJ, Gerstner ER, Smits M, et al. Consensus recommendations for a dynamic susceptibility contrast MRI protocol for use in high-grade gliomas. Neuro Oncol. 2020 Sep 29;22(9):1262-1275.
28. Li Y, Ma Y, Wu Z, Xie R, Zeng F, Cai H, Lui S, Song B, Chen L, Wu M. Advanced Imaging Techniques for Differentiating Pseudoprogression and Tumor Recurrence After Immunotherapy for Glioblastoma. Front Immunol. 2021 Nov 25;12:790674.
29. Fu R, Szidonya L, Barajas RF Jr, Ambady P, Varallyay C, Neuwelt EA. Diagnostic performance of DSC perfusion MRI to distinguish tumor progression and treatment-related changes: a systematic review and meta-analysis. Neurooncol Adv. 2022 Mar 1;4(1):vdac027.
30. Roques M, Catalaa I, Raveneau M, Attal J, Siegfried A, Darcourt J, Cognard C, de Champfleur NM, Bonneville F. Assessment of the hypervascularized fraction of glioblastomas using a volume analysis of dynamic susceptibility contrast-enhanced MRI may help to identify pseudoprogression. PLoS One. 2022 Oct 13;17(10):e0270216.
31. Iv M, Liu X, Lavezo J, Gentles AJ, Ghanem R, Lummus S, et al. Perfusion MRI-Based Fractional Tumor Burden Differentiates between Tumor and Treatment Effect in Recurrent Glioblastomas and Informs Clinical Decision-Making. AJNR Am J Neuroradiol. 2019 Oct;40(10):1649-1657.
32. Wen PY, van den Bent M, Youssef G, Cloughesy TF, Ellingson BM, Weller M, et al. RANO 2.0: Update to the Response Assessment in Neuro-Oncology Criteria for High- and Low-Grade Gliomas in Adults. J Clin Oncol. 2023 Nov 20;41(33):5187-5199.
33. Ramesh K, Mellon EA, Gurbani SS, Weinberg BD, Schreibmann E, Sheriff SA, et al. A multi-institutional pilot clinical trial of spectroscopic MRI-guided radiation dose escalation for newly diagnosed glioblastoma. Neurooncol Adv. 2022 Jan 27;4(1):vdac006.
34. Jiang S, Eberhart CG, Lim M, Heo HY, Zhang Y, Blair L, et al. Identifying Recurrent Malignant Glioma after Treatment Using Amide Proton Transfer-Weighted MR Imaging: A Validation Study with Image-Guided Stereotactic Biopsy. Clin Cancer Res. 2019 Jan 15;25(2):552-561.
35. Zhou J, Zaiss M, Knutsson L, Sun PZ, Ahn SS, Aime S, et al. Review and consensus recommendations on clinical APT-weighted imaging approaches at 3T: Application to brain tumors. Magn Reson Med. 2022 Aug;88(2):546-574.
36. Law I, Albert NL, Arbizu J, Boellaard R, Drzezga A, Galldiks N, et al. Joint EANM/EANO/RANO practice guidelines/SNMMI procedure standards for imaging of gliomas using PET with radiolabelled amino acids and [18F]FDG: version 1.0. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2019 Mar;46(3):540-557.
37. Albert NL, Galldiks N, Ellingson BM, van den Bent MJ, Chang SM, Cicone F, et al. PET-based response assessment criteria for diffuse gliomas (PET RANO 1.0): a report of the RANO group. Lancet Oncol. 2024 Jan;25(1):e29-e41.
38. Akbari H, Macyszyn L, Da X, Bilello M, Wolf RL, Martinez-Lage M, et al. Imaging Surrogates of Infiltration Obtained Via Multiparametric Imaging Pattern Analysis Predict Subsequent Location of Recurrence of Glioblastoma. Neurosurgery. 2016 Apr;78(4):572-580.
39. Kickingereder P, Isensee F, Tursunova I, Petersen J, Neuberger U, Bonekamp D, et al. Automated quantitative tumour response assessment of MRI in neuro-oncology with artificial neural networks: a multicentre, retrospective study. Lancet Oncol. 2019 May;20(5):728-740.
40. Stumpo V, Sebök M, van Niftrik CHB, Seystahl K, Hainc N, Kulcsar Z, Weller M, Regli L, Fierstra J. Feasibility of glioblastoma tissue response mapping with physiologic BOLD imaging using precise oxygen and carbon dioxide challenge. MAGMA. 2022 Feb;35(1):29-44.
41. Godoy LFS, Paes VR, Ayres AS, Bandeira GA, Moreno RA, Hirata FCC, Silva FAB, Nascimento F, Campos Neto GC, Gentil AF, Lucato LT, Amaro Junior E, Young RJ, Malheiros SMF. Advances in diffuse glial tumors diagnosis. Arq Neuropsiquiatr. 2023 Dec;81(12):1134-1145.
42. Falk Delgado A. Advances of MR imaging in glioma: what the neurosurgeon needs to know. Acta Neurochir (Wien). 2025 Jun 21;167(1):174.