MRI-based prediction of malignancy in peripheral nerve tumors: model development and internal validation in a biopsy-confirmed cohort.

内容摘要

Differentiating malignant from benign peripheral nerve sheath tumors (PNSTs) is challenging due to overlapping imaging features. To develop and internally validate an MRI-based model to differentiate malignant from benign PNSTs and guide biopsy decisions. We retrospectively analyzed 139 consecutive adults with histologically proven PNSTs (121 benign, 18 malignant) discussed at a tertiary referral tumor board (2015-2024). Pre-treatment MRI examinations were independently assessed by two experienced musculoskeletal radiologists blinded to clinical and histopathological data. Based on prior knowledge and sample size limitations, a parsimonious logistic regression model was prespecified, including tumor volume, presence of a well-defined margin, and presence of cystic degeneration. Model performance was evaluated for discrimination, calibration, and clinical utility, with internal validation using 500 bootstrap resamples and uniform shrinkage. Malignant tumors were substantially larger, less often well-circumscribed, and more frequently cystic than benign lesions. The final three-predictor model demonstrated good discrimination (area under the curve [AUC] 0.944; optimism-corrected 0.936). At a 20% biopsy threshold, the model would prevent 68 unnecessary biopsies per 100 patients while missing three malignancies. Findings were robust in sensitivity analyses. A simple MRI-based model using three available features - tumor volume, margin definition, and cystic change - distinguished malignant from benign PNSTs with high accuracy. This proof-of-concept provides a practical framework for biopsy decision-making and merits external validation in multicenter cohorts. · A simple MRI-based model estimates malignancy risk in peripheral nerve tumors.. · The model combines tumor volume, margin irregularity, and cystic degeneration.. · An internally validated model may help prioritize biopsy decisions in specialized centers.. · Ghali Gataa K, Dabrowska K, Kader M et al. MRI-based prediction of malignancy in peripheral nerve tumors: model development and internal validation in a biopsy-confirmed cohort. Rofo 2026; DOI 10.1055/a-2852-8884. Die Differenzierung maligner und benigner peripherer Nervenscheidentumoren (PNSTs) stellt aufgrund überlappender bildgebender Merkmale eine Herausforderung dar. Ziel dieser Studie war, ein MRT-basiertes Modell zu entwickeln und intern zu validieren, das die Differenzierung zwischen malignen und benignen PNST ermöglicht und als Entscheidungshilfe für Biopsien dient.Retrospektiv wurden 139 erwachsene Patienten mit histologisch gesicherten PNSTs (121 benigne, 18 maligne), die zwischen 2015 und 2024 in einem Tumorboard eines spezialisierten Zentrums vorgestellt wurden, analysiert. Die vor Behandlung durchgeführten MRT-Aufnahmen wurden unabhängig von zwei erfahrenen Radiologen mit Schwerpunkt muskuloskelettale Bildgebung beurteilt, die bezüglich der klinischen und histopathologischen Daten verblindet waren. Basierend auf vorhandenen Kenntnissen und der begrenzten Stichprobengröße wurde ein sparsames logistisches Regressionsmodell vorab festgelegt, das Tumorvolumen, Vorhandensein eines gut definierten Rands und zystische Degeneration einschloss. Die Modellleistung wurde hinsichtlich Diskrimination, Kalibrierung und klinischem Nutzen bewertet, mit interner Validierung durch 500 Bootstrap-Resamples und einheitliche Schrumpfung.Maligne Tumoren waren signifikant größer, seltener scharf abgegrenzt und häufiger zystisch als benigne Läsionen. Das finale Drei-Prädiktoren-Modell zeigte eine exzellente Diskriminationsfähigkeit (AUC 0,944; optimismuskorrigiert 0,936). Bei einem Biopsieschwellenwert von 20% hätte das Modell 68 unnötige Biopsien pro 100 Patienten vermieden, während drei Malignome übersehen worden wären. Die Ergebnisse waren in Sensitivitätsanalysen robust.Ein einfaches MRT-basiertes Modell, das drei leicht erfassbare Merkmale – Tumorvolumen, Randdefinition und zystische Veränderungen – berücksichtigt, unterscheidet maligne von benignen PNSTs mit hoher Genauigkeit. Dieser Proof-of-Concept bietet einen praktischen Rahmen für die Biopsieentscheidung und sollte in multizentrischen Kohorten extern validiert werden. · Ein einfaches MRT-basiertes Modell erlaubt die Abschätzung des Malignitätsrisikos peripherer Nerventumoren.. · Das Modell kombiniert Tumorvolumen, Randunregelmäßigkeiten und zystische Degeneration.. · Die interne Validierung zeigt, dass das Modell helfen kann, Biopsieentscheidungen in spezialisierten Zentren zu priorisieren..