Un Vision Transformer guidato funzionalmente per predire lo stato di IDH nei gliomi: studio multicentrico con validazione esterna e valutazione multimodale incompleta

La predizione preoperatoria del genotipo dell'IDH nei gliomi rappresenta una sfida clinica significativa poiché il suo status è essenziale per la stratificazione prognostica, la pianificazione terapeutica e la stratificazione del rischio secondo le attuali classificazioni WHO. Tradizionalmente, la determinazione dello stato di IDH richiedeva analisi biomolecolare invasiva o biopsia chirurgica. Lo sviluppo di modelli radiomici non invasivi basati su imaging multimodale offre un'alternativa promettente, sebbene con limitazioni legate alla variabilità tra centri e protocolli di acquisizione. Lo studio affronta questi problemi attraverso un'architettura innovativa che sfrutta Vision Transformer, reti neurali convoluzionali avanzate che hanno dimostrato superiorità nell'estrazione di caratteristiche spaziali complesse da immagini mediche. La metodologia prevede quattro configurazioni di modelli con diverse combinazioni di modalità: MRI convenzionale (cMRI) isolata, cMRI associata a diffusion-weighted imaging (DWI), cMRI associata a perfusion-weighted imaging (PWI), e combinazione completa delle tre modalità. Il meccanismo di fusion guidato funzionalmente utilizza moduli di attenzione transformer per integrare dinamicamente le informazioni provenienti da diverse sequenze di imaging. I risultati forniscono evidenza di robustezza predittiva con AUC di 0,822 nella validazione esterna, mantenendo stabilità anche con dati incompleti. Questo è particolarmente rilevante clinicamente poiché molti centri non dispongono di tutte le sequenze funzionali, rendendo il modello applicabile in contesti di routine clinica reale.