A revised RTOG recursive partitioning analysis (RPA) model for glioblastoma based upon multiplatform biomarker profiles.
Notice bibliographique
Résumé
2001 Background: The Radiation Therapy Oncology Group (RTOG) recursive partitioning analysis (RPA) model, which relies on clinical variables, has been used worldwide to establish distinct prognostic classes of patients (pts) with malignant glioma as well as eligibility criteria for clinical trials. In the present study, we have updated the RPA to include additional molecular variables, specifically for glioblastoma (GBM) patients treated in the temozolomide (TMZ)-era, to make the model more relevant, contemporary, and discriminatory. Methods: The dataset utilized was from RTOG 0525, a phase III study examining radiation (RT) with concurrent TMZ, followed by adjuvant standard dose vs. dose-dense TMZ in pts with newly-diagnosed GBM. 162 pts from RTOG 0525 had available tissues for profiling of key signaling molecules using the AQUA platform. Results: pAKT, c-met, and MGMT protein were each found to be significantly associated with adverse outcome on multivariate analysis. These variables were combined with clinical and genetic biomarkers (e.g., MGMT promoter methylation, IDH1 mutation, mRNA profiling) previously found to be of significance (MCP model, ASCO, 2011) to generate an even more robust, discriminatory RTOG RPA model. The explained variation for these three classification models was found to be 41.7 (Current RPA), 19 (MCP), and 14.9% (Clinical RPA), respectively, with higher values indicating better separation of prognostic groups (see table). Conclusions: The current RTOG RPA classification model, based upon incorporation of multi-platform biomarker analysis, holds promise for RT+TMZ-treated GBM patients; further validation of this model is planned. Financial Support: NCI grants U10 CA21661, U10 CA37422, U24 CA114734, 1RC2CA148190, 1RC2CA148190, RO1CA108633, and BTFC grant. [Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».