EPEN-28. HETEROGENEITY WITHIN THE PFB EPENDYMOMA SUBGROUP
Notice bibliographique
Résumé
Posterior fossa ependymoma comprise two distinct molecular groups, termed EPN_PFA and EPN_PFB. Clinically they are very disparate and EPN_PFB are currently being explored for de-escalation of therapy. However, to move forward, a risk stratification within EPN_PFB would be highly desirable. To discern the molecular heterogeneity within EPN_PFB, we performed an integrated analysis consisting of DNA methylation profiling, copy number profiling and clinical correlation across a cohort of 217 primary EPN_PFB. DNA methylation data were analyzed using various methods including spectral clustering, unsupervised consensus clustering and t-distributed stochastic neighbor embedding analysis. The integrated analyses revealed four distinct subgroups with distinct age distributions, copy number alterations, and survival rates. 1q gain was strongly enriched for one of the subgroups and is associated with a worse progression free survival. A univariable analysis revealed that 1q gain, incomplete resection and no upfront radiation were significant predictors of poor progression free survival, and in a multivariable cox regression model, 1q gain was a highly predictive marker of 5 and 10 year progression free survival (HR 3.534 95% CI 1.59–7.87). There is significant intertumoral heterogeneity within EPN_PFB, revealing at least four distinct molecular subgroups. Identification of these subgroups may lead to a better understanding what is driving these tumors. The biological heterogeneity must be accounted for in future pre-clinical modeling and personalized therapies. 1q gain is a significant risk factor of poor progression free survival in EPN_PFB and may represent a prognostic marker in future trials of de-escalation of therapy for EPN_PFB.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».