“Homogenous subgroups of atypical meningiomas defined using oncogenic signatures: basis for a new grading system?”
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».