GUARD разработана на основе данных МРТ и клинических переменных. Модель обучали на 963 данных пациентаов из Пекинского госпиталя Тяньтань, затем проверяли на 187 пациентах из семи независимых учреждений и на 328 пациентах, включенных проспективно в зарегистрированное клиническое исследование.
В общей сложности авторы ретроспективно проанализировали данные 18 837 пациентов из восьми центров, а после применения критериев отбора и переклассификации по классификации опухолей ЦНС ВОЗ 2021 года (WHO CNS5) в анализ вошли 1 478 пациентов с первичной IDH-мутантной глиомой низкой степени злокачественности и 17 736 МРТ-сканов. GUARD показала AUC 0,946 в обучающей выборке, 0,929 во внутренней валидационной выборке, 0,882 во внешней тестовой выборке и 0,913 в проспективной тестовой выборке.
Для интерпретации модели использовали метод SHAP, который показывает вклад каждого признака в индивидуальный прогноз. Среди наиболее значимых предикторов положительно с ответом были связаны более старший возраст и повышенные значения вейвлет-признака интенсивности на T1-взвешенных изображениях с контрастированием, а отрицательно – наличие остаточной опухоли и повышенные текстурные показатели T2-взвешенных изображений, отражающие крупные однородные зоны и автокорреляцию. Радиогеномный анализ связал предсказанный неблагоприятный ответ с обогащением путей, ассоциированных с гипоксией, метаболическим репрограммированием, репарацией ДНК и регуляцией клеточного цикла; у пациентов с высоким производным радиомическим баллом (RadScore) наблюдалась более длительная общая выживаемость в двух когортах.
GUARD не заменяет RANO 2.0, гистологическую и молекулярную диагностику или решение врача, а предлагает дополнительный инструмент предтерапевтической стратификации. Модель еще не готова к рутинному клиническому применению: требуются дальнейшая валидация, в том числе на независимых популяциях, и оценка влияния на клинические исходы. Тем не менее, работа показывает, что количественный анализ МРТ до начала лучевой терапии может выявлять признаки радиорезистентности и помогать заранее обсуждать альтернативную тактику у пациентов с глиомами низкой степени злокачественности.
В октябре 2026 года исследователи из IBM Research, Медицинской школы Икана при медцентре Маунт-Синай (США) и других структур разработали модель глубокого обучения, которая по Т1-взвешенным изображениям МРТ головного мозга оценивает индекс массы тела и извлекает связанные с ним мозговые сигнатуры. Обучение провели на 45 702 участниках из шести независимых когорт: UK Biobank, HCP, HCP-Aging, ADNI, PPMI и PREDICT-HD.
