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Enregistrement W2903708755 · doi:10.1101/493031

“Homogenous subgroups of atypical meningiomas defined using oncogenic signatures: basis for a new grading system?”

2018· preprint· en· W2903708755 sur OpenAlexaff
Zsolt Zádor, Alexander Landry, Ashirbani Saha, Michael D. Cusimano

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésGrading (engineering)Gene ontologyMeningiomaOncologyPopulationMedicineInternal medicinePathologyBiologyGeneGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Meningiomas are the most common brain tumor with a prevalence of 3% in the population. Histological grading of meningiomas (1 through 3) has a major role in determining treatment choice and predicting outcome. While largely indolent grade 1 and the highly aggressive grade 3 meningiomas as considered mostly homogenous in clinical behavior, atypical or grade 2 meningiomas have highly diverse biological properties. Our aim was to identify homogenous subgroups of atypical meningiomas with the working hypothesis that these subgroups would share features with grade 1 and grade 3 counterparts. We carried out systems level analysis by gene module discovery using co-expression networks on the transcriptomics of 212 meningiomas. The newly identified subgroups were characterized in terms of recurrence rate and overlapping biological processes in gene ontology. We were able to reclassify 33 of 46 atypical meningiomas (72%) into a benign “grade 1-like” (14/46) and malignant “grade 3-like” (19/46) subgroup based on oncogenic signatures. Recurrence rates of “Grade 1-like” and “grade 3-like” tumors was 0% and 72% respectively. These two new subgroups showed similar recurrence rates and concordant biological processes with the respected grades. Our findings help resolve the heterogeneity/uncertainty around atypical meningioma biology and identify subgroups more homogenous than in prior studies. These results may help reshape prediction, follow-up planning, treatment decisions and recruitment protocols for future and ongoing clinical trials. The findings demonstrate the conceptual advantage of systems biology approaches and underpin the utility of molecular signatures as complements to the current histological grading system.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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