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Enregistrement W2582582530 · doi:10.1182/blood.v112.11.2829.2829

Neuroinflammatory and Neurodegenerative Markers in Non-Hodgkin’s Lymphoma and Hematologic Malignancies with Central Nervous System Involvement

2008· article· en· W2582582530 sur OpenAlexaff
Weihoa Tang, Kevin H.M. Kuo, Alejandro Lazo‐Langner, Stephen Pasternak, Anargyros Xenocostas

Notice bibliographique

RevueBlood · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePathologyLymphomaLeukemiaChemotherapyInternal medicineGastroenterologyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Central nervous system involvement (CNSI) in hematologic malignancies confers poor prognosis and is difficult to diagnose requiring clinical, radiological and cytological correlates. Neuroimaging studies generally lack specificity and sensitivity, and although cerebral spinal fluid (CSF) cytology is considered the gold standard, it has a very low sensitivity. Several CSF proteins have been studied as possible biomarkers for CNSI to no avail. CSF levels of beta-amyloid peptides (Ab42) and the proteins S100B, Tau, 14-3-3 and Hexosaminidase B are known to be altered by neurodegenerative disease or neuronal injury. Tau levels have also been shown to increase after intrathecal chemotherapy (ITC) in children with lymphoid malignancies. Because of the absence of a reliable biomarker for CNSI, we initiated a study of patients’ CSF to screen for candidate markers of neuronal damage or inflammation. Materials and Methods: Fifty-eight adult patients with hematological malignancies (31 high-grade non-Hodgkin’s lymphoma, 22 acute lymphoblastic leukemia, 1 post-transplant lymphoproliferative disorder, 2 chronic myelogenous leukemia in accelerated phase, and 2 acute myelogenous leukemia) and 6 normal control patients undergoing spinal anaesthesia were included. CSF samples were obtained and frozen at −80°C until analysis. For patients receiving ITC, the CSF sample was withdrawn prior to ITC administration. Clinical information collected included: age, sex, diagnosis, CNS irradiation, ITC/systemic chemotherapy, and presence or absence of CNS disease. Suspected CNS disease was defined as the presence of focal neurological signs or symptoms consistent with leptomeningeal or parenchymal disease, or radiographic evidence of CNSI. Proven CNS disease was defined by the finding of malignant cells in the CSF by cytology or flow cytometry. The control population consisted of patients undergoing spinal anaesthesia with no clinical or pathologic evidence of hematological malignancy or CNS disease. Tau, S100B and Ab42 were quantified by ELISA. 14-3-3 was assayed by Western blotting. Hexosaminidase B was assayed using a fluorogenic substrate. Variables potentially influencing the levels or presence of markers were explored using Mann-Whitney U tests, Student’s t-test, simple linear regression, ANOVA or Pearson ?2 tests, as appropriate. To test correlation with CNSI multiple logistic regression models were constructed. Receiver operating characteristic (ROC) curves and test performance statistics were generated when feasible. Results: One hundred and twenty-eight samples were analyzed from 58 patients and 6 controls. Whereas no difference was observed for S100B or Ab42, increased levels of Tau or positivity for 14-3-3 were associated with diagnosis, CNSI and probably radiotherapy or ITC (Table 1). Multivariate analysis showed that Tau level or 14-3-3 positivity were associated with CNSI after adjusting for confounders (Table 2). For Tau the area under the ROC curve was 0.791. Sensitivity and specificity were 90 and 33% for a cut-off of 200 pg/mL, and 63% and 90% for a cut-off of 500 pg/ml, respectively. Conclusions: Our results suggest that elevated CSF Tau levels and 14-3-3 positivity may correlate with CNSI in patients with hematologic malignancies and might be useful for diagnosis in suspected cases. These findings warrant further prospective studies. Table 1: Univariate analysis exploring variables potentially influencing Tau levels or presence of 14-3-3 protein P value (2 tailed) for differences in Tau levels P value (2-tailed) for differences in expression of 14-3-3 protein Age 0.992 0.792 Sex 0.372 0.715 Systemic chemotherapy 0.485 0.588 Intrathecal Chemotherapy 0.084 0.191 CNS Radiotherapy 0.163 0.022 Diagnosis <0.001 <0.001 Suspected/confirmed CNS infiltration <0.001 <0.001 Table 2. Logistic regression models exploring CNSI with CSF markers Tau level (Per decile increase) 14-3-3 (Positivity) OR (95% CI) P OR (95% CI) P Unadjusted 1.51 (1.29–1.78) <0.001 7.23 (3.12,–16.76) <0.001 Adjusted for CNS radiotherapy and diagnosis 1.40 (1.17–1.68) <0.001 3.85 (1.48–9.99) 0.006

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
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