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Enregistrement W3110760136 · doi:10.1093/neuonc/noaa222.225

ETMR-22. TITLE: DEFINING THE CLINICAL AND PROGNOSTIC LANDSCAPE OF EMBRYONAL TUMORS WITH MULTI-LAYERED ROSETTES (ETMRs), A RARE BRAIN TUMOR REGISTRY (RBTC) STUDY

2020· article· en· W3110760136 sur OpenAlexaff
Sara Khan, Palma Solano‐Páez, Tannu Suwal, Salma Al‐Karmi, Mei Lu, Ben Ho, Maryam Fouladi, Sarah Leary, Jean M. Mulcahy Levy, Álvaro Lassaletta, Eloy Rivas, Alyssa Reddy, G. Yancey Gillespie, Nalin Gupta, Michal Yalon-Oren, Laura Amariglio, Hideo Nakamura, Kuo-Sheng Wu, Tai‐Tong Wong, Young‐Shin Ra, Milena La Spina, Luca Massimi, Anna Maria Buccoliero, Jordan R. Hansford, Richard G. Grundy, Dariusz Adamek, Jason Fangusaro, David Scharnhorst, Donna L. Johnston, Lucie Lafay‐Cousin, Sandra Camelo‐Piragua, Nabil Kabbara, Amar Gajjar, Mahjouba Boutarbouch, Maria João Gil‐da‐Costa, Derek Hanson, Paul Wood, Maysa Al‐Hussaini, Nisreen Amayiri, Yin Wang, Daniel Catchpoole, Jean Michaud, Anne Bendel, Benjamin Ellezam, Nicolas Gerber, Ashley Plant, Jeffery Rubens, Christopher Dunham, Christopher L. Moertel, Andrew W. Walter, David S. Ziegler, Andrew Dodgshun, Nicholas G. Gottardo, Ahmet Muzaffer Demir, Ramya Ramanujachar, Eric H. Raabe, Shago Mary, Peter B. Dirks, Michael D. Taylor, Hwang Eugene, Holly Lindsey, Tarık Tihan, Mette Jorgensen, Christine Dahl, Sharon Y. Y. Low, Amy Smith, Lili‐Naz Hazrati, Jesse Kresak, Gino R. Somers, Enrica E. K. Tan, Andres Morales, Vicente Santa‐María, Cynthia Hawkins, Ute Bartels, Derek Stephens, Sumihito Nobusawa, Christelle Dufour, Franck Bourdeaut, Nicolás André, Éric Bouffet, Annie Huang

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineAlberta Children's HospitalChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of TorontoSickKids FoundationUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiseaseInternal medicineCohortOncologyMultivariate analysisCerebrumRadiation therapyPediatricsPathologyGastroenterologyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract ETMR, an aggressive disease characterised by C19MC alterations, were previously categorised as various histologic diagnoses. The clinical spectrum and impact of conventional multi-modal therapy on this new WHO diagnostic category remains poorly understood as a majority of ~200 cases reported to date lack molecular confirmation. We undertook comprehensive clinico-pathologic studies of a large molecularly confirmed cohort to improve disease recognition and treatment approaches. Amongst 623 CNS-PNETs patients enrolled in the RBTC registry, 159 primary ETMRs were confirmed based on a combination of FISH (125), methylation analysis (88), SNP and RNAseq (32) analyses; 91% had C19MC amplification/gains/fusions, 9% lacked C19MC alterations but had global methylation features of ETMR NOS. ETMRs arose in young patients (median age 26 months) predominantly as localized disease (M0-72%, M2-3 -18%) at multiple locations including cerebrum (60%) cerebellum (18%), midline structures (6%); notably 10% were brainstem primaries mimicking DIPG. Uni-and multivariate analyses of clinical and treatment details of curative regimens available for 110 patients identified metastatic disease (p=0.002), brainstem locations(p=0.005), extent of surgery, receipt of multi-modal therapy including high dose chemotherapy and radiation (P<0.001) as significant treatment prognosticators, while C19MC status, age and gender were non-significant risk factors. Analyses of events in all patients showed respective EFS at 3 and 12 months of 84%(95%CI:77–91) and 37%(95%CI:20–41) and 4yr OS of 27%(95%CI:18–37) indicating despite intensified therapies ETMR is a rapidly progressive and fatal disease. Our comprehensive data on the largest cohort of molecularly-confirmed ETMRs provides a critical framework to guide current clinical management and development of clinical trials.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,340
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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