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Mathematical modeling of glioma on MRI - 22/09/11

Doi : 10.1016/j.neurol.2011.07.009 
E. Mandonnet
Service de neurochirurgie du Pr George, hôpital Lariboisière, 2, rue Ambroise-Paré, 75010 Paris, France 

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Abstract

The advent of Magnetic Resonance Imaging (MRI) has enabled quantification of glioma growth with millimetric accuracy. Thus, it is now possible to monitor the growth curve of tumor diameter for each patient. Mathematical modeling contributes to the analysis of these curves and to determining individual parameters characterizing tumor dynamics. We will focus on the most studied model, based on a proliferation-diffusion equation. We will review how this approach, when applied to low-grade gliomas, has enabled defining a new way to quantify their natural history, leading to the inclusion of tumor kinetics among prognostic factors. Finally, quantitative imaging coupled with mathematical modeling is opening new avenues in our understanding of treatment effects, allowing to optimize therapeutic strategies for gliomas in the near future.

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Résumé

L’avènement de l’imagerie par résonance magnétique (IRM) permet à présent de mesurer, au millimètre près, l’évolution de la taille d’un gliome et de tracer, pour chaque patient, sa courbe de croissance du diamètre tumoral. L’interprétation de ces courbes nécessite de faire appel à des modèles mathématiques, afin de caractériser au mieux chaque dynamique tumorale individuelle. Nous présenterons le modèle le plus couramment utilisé, reposant sur une équation de prolifération-diffusion. Nous montrerons comment ces efforts de modélisation mathématique ont fait progresser notre compréhension de l’histoire naturelle de ces tumeurs, aboutissant à un nouveau facteur à forte valeur pronostique. Enfin, ce travail ouvre de nouvelles pistes dans l’analyse de l’effet des traitements, ce qui pourrait conduire à une optimisation de ceux-ci dans un futur proche.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Computational models, Magnetic resonance imaging, Virtual imaging, Glioma

Mots clés : Modèles biomathématiques, Imagerie par résonance magnétique, Imagerie virtuelle, Gliomes


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Vol 167 - N° 10

P. 715-720 - octobre 2011 Retour au numéro
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