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Enregistrement W2948500453 · doi:10.1093/neuonc/noz061

DNA methylation profiling to predict recurrence risk in meningioma: development and validation of a nomogram to optimize clinical management

2019· article· en· W2948500453 sur OpenAlexaff
Farshad Nassiri, Yasin Mamatjan, Suganth Suppiah, Jetan H. Badhiwala, Sheila Mansouri, Shirin Karimi, Olli Saarela, Laila Poisson, Irina Gepfner‐Tuma, Jens Schittenhelm, Ho‐Keung Ng, Houtan Noushmehr, Patrick N. Harter, Peter Baumgarten, Michael Weller, Matthias Preusser, Christel Herold‐Mende, Marcos Tatagiba, Ghazaleh Tabatabai, Felix Sahm, Andreas von Deimling, Kenneth Aldape, Karolyn Au, Jill Barnhartz-Sloan, Wenya Linda Bi, Priscilla K. Brastianos, Nicholas Butowski, Carlos Gilberto Carlotti, Michael D. Cusimano, Francesco DiMeco, Katharine J. Drummond, Ian F. Dunn, Evanthia Galanis, Caterina Giannini, Roland Goldbrunner, Brent Griffith, Rintaro Hashizume, C. Oliver Hanemann, Craig Horbinski, Raymond Y. Huang, David H. James, Michael D. Jenkinson, Timothy J Kaufman, Boris Krischek, Daniel H. Lachance, Christian la Fougère, Ian Lee, Jeff C. Liu, Tathiane M. Malta, Christian Mawrin, Michael McDermott, David G. Muñoz, Arie Perry, Farhad Pirouzmand, Bianca Pollo, David R. Raleigh, Andrea Saladino, Thomas Santarius, Christian Schichor, David Schultz, Nils Ole Schmidt, Warren R. Selman, Andrew E. Sloan, Julian Spears, James M. Snyder, Daniela Pretti da Cunha Tirapelli, J. C. Tonn, Derek S. Tsang, Michael A. Vogelbaum, Patrick Y. Wen, Tobias Walbert, Manfred Westphal, Adriana M Workewych, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentrePublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Center for Advancing Translational SciencesBrain Tumour Charity
Mots-clésNomogramOncologyDNA methylationHazard ratioMedicineInternal medicineProportional hazards modelMeningiomaBioinformaticsSurgeryConfidence intervalBiologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Variability in standard-of-care classifications precludes accurate predictions of early tumor recurrence for individual patients with meningioma, limiting the appropriate selection of patients who would benefit from adjuvant radiotherapy to delay recurrence. We aimed to develop an individualized prediction model of early recurrence risk combining clinical and molecular factors in meningioma. METHODS: DNA methylation profiles of clinically annotated tumor samples across multiple institutions were used to develop a methylome model of 5-year recurrence-free survival (RFS). Subsequently, a 5-year meningioma recurrence score was generated using a nomogram that integrated the methylome model with established prognostic clinical factors. Performance of both models was evaluated and compared with standard-of-care models using multiple independent cohorts. RESULTS: The methylome-based predictor of 5-year RFS performed favorably compared with a grade-based predictor when tested using the 3 validation cohorts (ΔAUC = 0.10, 95% CI: 0.03-0.018) and was independently associated with RFS after adjusting for histopathologic grade, extent of resection, and burden of copy number alterations (hazard ratio 3.6, 95% CI: 1.8-7.2, P < 0.001). A nomogram combining the methylome predictor with clinical factors demonstrated greater discrimination than a nomogram using clinical factors alone in 2 independent validation cohorts (ΔAUC = 0.25, 95% CI: 0.22-0.27) and resulted in 2 groups with distinct recurrence patterns (hazard ratio 7.7, 95% CI: 5.3-11.1, P < 0.001) with clinical implications. CONCLUSIONS: The models developed and validated in this study provide important prognostic information not captured by previously established clinical and molecular factors which could be used to individualize decisions regarding postoperative therapeutic interventions, in particular whether to treat patients with adjuvant radiotherapy versus observation alone.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeObservationnel
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

Citations274
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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