Molecular-Based Recursive Partitioning Analysis Model for Glioblastoma in the Temozolomide Era
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: There is a need for a more refined, molecularly based classification model for glioblastoma (GBM) in the temozolomide era. OBJECTIVE: To refine the existing clinically based recursive partitioning analysis (RPA) model by incorporating molecular variables. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: NRG Oncology RTOG 0525 specimens (n = 452) were analyzed for protein biomarkers representing key pathways in GBM by a quantitative molecular microscopy-based approach with semiquantitative immunohistochemical validation. Prognostic significance of each protein was examined by single-marker and multimarker Cox regression analyses. To reclassify the prognostic risk groups, significant protein biomarkers on single-marker analysis were incorporated into an RPA model consisting of the same clinical variables (age, Karnofsky Performance Status, extent of resection, and neurologic function) as the existing RTOG RPA. The new RPA model (NRG-GBM-RPA) was confirmed using traditional immunohistochemistry in an independent data set (n = 176). MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Overall survival (OS). RESULTS: In 452 specimens, MGMT (hazard ratio [HR], 1.81; 95% CI, 1.37-2.39; P < .001), survivin (HR, 1.36; 95% CI, 1.04-1.76; P = .02), c-Met (HR, 1.53; 95% CI, 1.06-2.23; P = .02), pmTOR (HR, 0.76; 95% CI, 0.60-0.97; P = .03), and Ki-67 (HR, 1.40; 95% CI, 1.10-1.78; P = .007) protein levels were found to be significant on single-marker multivariate analysis of OS. To refine the existing RPA, significant protein biomarkers together with clinical variables (age, Karnofsky Performance Status, extent of resection, and neurological function) were incorporated into a new model. Of 166 patients used for the new NRG-GBM-RPA model, 97 (58.4%) were male (mean [SD] age, 55.7 [12.0] years). Higher MGMT protein level was significantly associated with decreased MGMT promoter methylation and vice versa (1425.1 for methylated vs 1828.0 for unmethylated; P < .001). Furthermore, MGMT protein expression (HR, 1.84; 95% CI, 1.38-2.43; P < .001) had greater prognostic value for OS compared with MGMT promoter methylation (HR, 1.77; 95% CI, 1.28-2.44; P < .001). The refined NRG-GBM-RPA consisting of MGMT protein, c-Met protein, and age revealed greater separation of OS prognostic classes compared with the existing clinically based RPA model and MGMT promoter methylation in NRG Oncology RTOG 0525. The prognostic significance of the NRG-GBM-RPA was subsequently confirmed in an independent data set (n = 176). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: This new NRG-GBM-RPA model improves outcome stratification over both the current RTOG RPA model and MGMT promoter methylation, respectively, for patients with GBM treated with radiation and temozolomide and was biologically validated in an independent data set. The revised RPA has the potential to contribute to improving the accurate assessment of prognostic groups in patients with GBM treated with radiation and temozolomide and to influence clinical decision making. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov Identifier: NCT00304031.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».