Bridging the treatment gap in infant medulloblastoma: molecularly informed outcomes of a globally feasible regimen
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infant medulloblastoma represents an enormous challenge in neuro-oncology, due to their simultaneous high-risk of recurrence and high risk of severe neurodevelopmental sequelae with craniospinal irradiation. Currently infant medulloblastoma are treated with intensified protocols, either comprising intraventricular methotrexate or autologous transplant, both of which carry significant morbidity and are not feasible in the majority of the world. We sought to evaluate the molecular predictors of outcome in a cohort of infants homogeneously treated with induction chemotherapy, focal radiation and maintenance chemotherapy. METHODS: In a retrospective analysis, 29 young children treated with a craniospinal irradiation sparing strategy from Hospital Garrahan in Buenos Aires were profiled using Illumina HumanMethylationEPIC arrays, and correlated with survival. RESULTS: Twenty-nine children (range, 0.3-4.6 y) were identified, comprising 17 sonic hedgehog (SHH), 10 Group 3/4, and 2 non-medulloblastomas. Progression-free survival (PFS) across the entire cohort was 0.704 (95% CI: 0.551-0.899). Analysis by t-distributed stochastic neighbor embedding revealed 3 predominant groups, SHHβ, SHHγ, and Group 3. Survival by subtype was highly prognostic with SHHγ having an excellent 5-year PFS of 100% (95% CI: 0.633-1) and SHHβ having a PFS of 0.56 (95% CI: 0.42-1). Group 3 had a PFS of 0.50 (95% CI: 0.25-1). Assessment of neurocognitive outcome was performed in 11 patients; the majority of survivors fell within the low average to mild intellectual disability, with a median IQ of 73.5. CONCLUSIONS: We report a globally feasible and effective strategy avoiding craniospinal radiation in the treatment of infant medulloblastoma, including a robust molecular correlation along with neurocognitive outcomes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».