TMOD-33. AN INTEGRATED APPROACH COMBINING MATHEMATICAL AND GENOMIC METHODS TO REVEAL THE OPTIMAL TIMING OF THERAPEUTIC INTERVENTION IN WHO GRADE II DIFFUSE GLIOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND In WHO grade II diffuse gliomas (low-grade gliomas, hereafter called LGGs), chemotherapy and radiotherapy contribute to prolonged survival but could induce somatic mutations. The optimal timing of treatment in LGGs remain poorly understood. To delineate this, we designed a mathematical model for tumor growth and investigate the association among the treatment, malignant transformation (MT), and the accumulation of somatic mutations revealed by whole exome sequencing (WES) in LGGs. METHODS Totally, 290 patients with LGGs between 1990 and 2018 were analyzed. We assessed the statuses of IDH mutation and 1p19q co-deletion in all tumors. Among all, 114 patients (39%) underwent MT during follow-up periods (mean: 82.6 months). Tumor volume was evaluated with FLAIR and/or T2-weighted MRI. MT was evaluated with contrast-enhanced MRI and/or pathological diagnosis. To investigate the number of somatic mutations in a cohort of LGGs and their patient matched recurrence, WES was performed on 88 serial samples collected at least two time-points from 39 patients. RESULTS Oligodendroglioma, IDH-mutant and 1p/19q-codeleted (OD) showed longer transformation-free survival compared to other subtypes. An exponential model was chosen to estimate growth rate in LGGs, since the exponential model provided a better fit to our data as compared to a linear model. The growth rate significantly decreased in the middle of chemotherapy and after radiotherapy. By contrast, these treatments increased the number of somatic mutations identified by WES and the rate of MT in each subtype. The increasing number of mutations in recurrent tumors showed strong correlation with the rise in MT rate. Based on the growth rate and the risk of MT, optimal timing of treatments could be calculated for each genetic subtype. CONCLUSIONS The mathematical model and WES analysis delineates the optimal timing of treatments in each subtype, which will help to decide the treatment for LGGs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».