Purpose— The aim of this guideline is to present current and comprehensive recommendations for the diagnosis and treatment of spontaneous intracerebral hemorrhage. Methods— A formal literature search of PubMed was performed through the end of August 2013. The writing committee met by teleconference to discuss narrative text and recommendations. Recommendations follow the American Heart Association/American Stroke Association methods of classifying the level of certainty of the treatment effect and the class of evidence. Prerelease review of the draft guideline was performed by 6 expert peer reviewers and by the members of the Stroke Council Scientific Oversight Committee and Stroke Council Leadership Committee. Results— Evidence-based guidelines are presented for the care of patients with acute intracerebral hemorrhage. Topics focused on diagnosis, management of coagulopathy and blood pressure, prevention and control of secondary brain injury and intracranial pressure, the role of surgery, outcome prediction, rehabilitation, secondary prevention, and future considerations. Results of new phase 3 trials were incorporated. Conclusions— Intracerebral hemorrhage remains a serious condition for which early aggressive care is warranted. These guidelines provide a framework for goal-directed treatment of the patient with intracerebral hemorrhage.

Abstract Glioblastomas (GBMs) are biologically heterogeneous within and between patients. Many previous attempts to characterize this heterogeneity have classified tumors according to their omics similarities. These discrete classifications have predominantly focused on characterizing malignant cells, neglecting the immune and other cell populations that are known to be present. We leverage a manifold learning algorithm to define a low-dimensional transcriptional continuum along which heterogeneous GBM samples organize. This reveals three polarized states: invasive, immune/inflammatory, and proliferative. The location of each sample along this continuum correlates with the abundance of eighteen malignant, immune, and other cell populations. We connect these cell abundances with magnetic resonance imaging and find that the relationship between contrast enhancement and tumor composition varies with patient sex and treatment status. These findings suggest that GBM transcriptional biology is a predictably constrained continuum that contains a limited spectrum of viable cell cohabitation ecologies. Since the relationships between this ecological continuum and imaging vary with patient sex and tumor treatment status, studies that integrate imaging features with tumor biology should incorporate these variables in their design.

Abstract Magnetic resonance imaging (MRI) is key to clinically managing brain tumor patients, however connecting the biology to imaging remains challenging. We previously developed a two-compartment model of MRI signal intensity to quantitatively estimate relative edema abundance from T2-weighted MRIs. Using this model, we previously identified the fatty acid metabolism (FAM) and oxidative phosphorylation (OxPhos) pathways as sex-distinct, with both pathways amplified for high edema in males and low edema in females. The purpose of this project was to further delineate sex-distinct biology associated with MRI-estimated brain tumor edema abundance. We analyzed 179 multiregional samples (Female: 75; Male: 104) from 55 high grade glioma patients (Female: 21; Male: 34) for bulk RNA-Seq. Patients’ pre-surgical multiparametric MRIs were preprocessed and segmented for abnormal regions and normal tissue. Utilizing the segmentations and preprocessed images we estimated the relative fractions of extracellular and intracellular space based on the edema mathematical model. Samples were characterized by their edema scores, which were analyzed using differential expression for high and low edema, gene set enrichment analysis (GSEA) using MSigDB hallmarks, and leading edge interpretation. Based on transcriptomic leading edge analyses of high and low edema samples from sex-separated cohorts, we identified common and sex-distinct enrichment of the FAM and OxPhos pathways underlying edema patterns. Of the OxPhos pathway leading edge genes, 45 were common, 36 were unique to females, and 66 were unique to males. Of the FAM pathway leading edge genes, 8 were common, 39 were unique to females, and 29 were unique to males. Notably, expression of both IDH1 and IDH2 were increased for males in regions of high edema in the OxPhos pathway. IDH3a was decreased for females in regions of low edema in the OxPhos pathway. These data suggest that there may be sex-distinct metabolism underlying MRI measurable edema formation.

Abstract Accurate response assessment in patients with high-grade gliomas (HGGs) is complicated by post-treatment radiographic changes that are equivocal for treatment effect versus progression. Plasma-based liquid biopsy assays for circulating tumor DNA (ctDNA) have had limited sensitivity to date, due in part to the presence of the blood-brain barrier that limits the diffusion of tumor-derived analytes out of the central nervous system. To address this challenge, we developed a ctDNA plasma-based assay to detect individualized tumor-derived amplified junctions in patients with HGGs. These junctions occur due to large-scale chromosomal rearrangements, such as those associated with epidermal growth factor receptor (EGFR) or cyclin-dependent kinase 4 (CDK4) amplification. To identify these amplified junctions, whole genome sequencing was performed on resected tissue. Primers were designed to flank junction breakpoints and were then utilized on each patient’s plasma samples to detect the amplified junction via qPCR. Tumor-specific amplified junctions were robustly detected in plasma from 14/14 (100%) patients with IDH-mutant or wild-type grade 4 astrocytomas whose tumor genomes demonstrated amplification-related junctions, located at chromosomes 7, 11, or 12. In comparison, ctDNA could not be detected in three control cases that did not have an amplification or did not have high copy number junctions. Importantly, serial plasma samples obtained prior to and at disease recurrence in 4 patients demonstrated an increasing abundance of amplified junctions that accurately correlated with disease progression in 4/4 patients (100%). In two of these patients, increasing abundance of amplified junctions preceded radiographic changes compatible with disease progression by approximately 2 or 4 months, respectively. In conclusion, tumor-specific amplified junctions could reliably be detected in plasma from patients with IDH-mutant or wild-type grade 4 astrocytomas and correlated with changes in disease burden. Further work is currently ongoing to evaluate these promising results in a larger cohort of patients with serial plasma samples.

Prolactinomas are the most common type of pituitary adenomas and the most common cause of hyperprolactinemia. There are several pitfalls in the evaluation of hyperprolactinemia, which should be recognized as they affect management decisions. Medical therapy with dopamine agonists is the first-line treatment for prolactinomas. Transsphenoidal surgery is indicated in cases of intolerance or resistance to dopamine agonist therapy.

Purpose: Patient sex is recognized as a significant determinant of outcome but the relative prognostic importance of molecular, imaging, and other clinical features of GBM has not yet been thoroughly explored for male versus female patients. Combining multi-modal MR images and patient clinical information, this investigation assesses which pretreatment MRI-based and clinical variables impact sex-specific survivorship in glioblastoma patients. Methods: We considered the multi-modal MRI and clinical data of 494 patients newly diagnosed with primary glioblastoma (299 males and 195 females). Patient MR images (T1Gd, T2, and T2-FLAIR) were segmented to quantify imageable tumor volumes for each MR sequence. Cox proportional hazard (CPH) models and Students t-tests were used to assess which variables were significantly associated with survival outcomes. We used machine learning algorithms to develop pruned decision trees to integrate the impact of these variables on patient survival. Results: Among males, tumor (T1Gd) radius was a significant predictor of overall survival (HR=1.027, p=0.044). Among females, higher tumor cell net invasion rate was a significant detriment to overall survival (HR=1.011, p<0.001). Female extreme survivors had significantly smaller tumors (T1Gd) (p=0.010 t-test), but tumor size was not significantly correlated with female overall survival (p=0.955 CPH). Both male and female extreme survivors had significantly lower tumor cell net proliferation rates than patients in other survival groups (M p=0.004, F p=0.001, t-test). Age at diagnosis was a significant predictive factor for overall survival length for both males and females (M HR= 1.030, F HR=1.022). Additional variables like extent of resection, tumor laterality, and IDH1 mutation status were also found to have sex-specific effects on overall survival. Conclusion: The results indicated that some variables, like the tumor cell diffuse invasion rate and tumor size, had sex-specific implications for survival, while other variables, such as age at diagnosis and tumor cell proliferation rate, impacted both sexes in the same way. Despite similar distributions of the MR imaging parameters between males and females, there was a sex-specific difference in how these parameters related to outcomes. The sex differences in the predictive value of these and other variables emphasizes the importance of considering sex as a biological factor when determining patient prognosis and treatment approach.

Temozolomide (TMZ) has been the standard-of-care chemotherapy for glioblastoma (GBM) patients for more than a decade. Despite this long time in use, significant questions remain regarding how best to optimize TMZ therapy for individual patients. Understanding the relationship between TMZ response and factors such as number of adjuvant TMZ cycles, patient age, patient sex, and image-based tumor features, might help predict which GBM patients would benefit most from TMZ, particularly for those whose tumors are not MGMT methylated. Using a cohort of 90 newly-diagnosed GBM patients treated according to the Stupp protocol, we examined the relationships between several patient and tumor characteristics and volumetric and survival outcomes during adjuvant chemotherapy. Volumetric changes in MR imaging abnormalities during adjuvant therapy were used to assess TMZ response. T1Gd volumetric response is associated with younger patient age, increased number of TMZ cycles, longer time to nadir volume, and decreased tumor invasiveness. Moreover, increased adjuvant TMZ cycles corresponded with improved volumetric response only among more nodular tumors, and this volumetric response was associated with improved survival outcomes. Finally, in a subcohort of patients with known MGMT methylation status, MGMT methylated tumors were more diffusely invasive than unmethylated tumors, suggesting that the improved response in nodular tumors is not driven by a preponderance of MGMT methylated tumors. Our finding that less diffusely invasive tumors are associated with greater volumetric response to TMZ suggests that patients with these tumors may benefit from additional cycles of adjuvant TMZ, even for those without MGMT methylation.