EMBR-15. DIAGNOSTIC RE-EVALUATION AND POOLED CLINICAL DATA ANALYSIS OF PATIENTS WITH PREVIOUS DIAGNOSIS OF CNS-PNET
Notice bibliographique
Résumé
CNS-PNET is no longer regarded a single disease but encompassed many distinct molecular entities. After removal of the term from the 2016 WHO classification of CNS tumours, diagnostic and therapeutic uncertainty remains. Through a world-wide collaboration, tumour samples from patients with the “historic” diagnosis of CNS-PNET were re-evaluated by DNA methylation profiling (n=405) and blinded neuropathological panel review (n=256). Clinical data on treatment and outcome were pooled with data on previously published patients. The given numbers represent preliminary data of the ongoing project. The re-evaluation by DNA methylation identified many distinct entities as expected, including high grade glioma (HGG, n=70), embryonal tumors with multilayered rosettes (ETMR, n=57) and CNS-neuroblastoma with FOXR2 alteration (CNS-NB-FOXR2, n=42) as the most frequent molecular diagnostic categories. Poor clinical outcome was confirmed for patients with HGG (5y-PFS 12%/5y-OS 12%, n=24), and ETMR (5y-PFS 12%/5y-OS 18%, n=62), while most patients with CNS-NB-FOXR2 survived (5y-PFS 52%/5y-OS 96%, n=31). Seven of 12 relapses/progressions of CNS-NB-FOXR2 occurred in radiotherapy-naïve patients. Classification into other newly described and less common entities included HGNET-MN1 (n=19), HGNET-BCOR (n=11), and EFT-CIC (n=13). Independent neuropathological review demonstrated that samples of these entities presented as non-embryonal tumours. Furthermore, marked clinical differences exist (HGNET-MN1: 5y-PFS 25%/5y-OS 95%, n=22; HGNET-BCOR: 5y-PFS 0%/5y-OS 44%, n=16; CNS-EFT-CIC: 5y-PFS 40%/5y-OS 60%, n=10). Our results show that implementation of DNA methylation profiling together with histopathological analysis will improve prospective diagnostic accuracy and facilitates the retrospective outcome analysis of treatment protocols used for this variety of biologically distinct entities.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».