MBRS-66. COST-EFFECTIVE METHOD TO INCORPORATE MOLECULAR CLASSIFICATION OF MEDULLOBLASTOMA INTO A LATIN-AMERICAN CLINICAL TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND It is now widely accepted that medulloblastoma actually comprises four distinct molecular subgroups, requiring specific treatment strategies. Implementing routine subgrouping in a time and cost effective manner is a major challenge in Latin America, particularly the development of molecular informed clinical trials. Herein we describe the feasibility of reliable and rapid molecular stratification using a qPCR method integrated with immunohistochemistry (IHC) and fluorescent in situ hybridization (FISH – c-myc, monosomy 6) from heterogeneously fixed, low-quality FFPE samples across Latin America. RESULTS Fifty-four FFPE samples were classified according to histologic and molecular criteria. Classic medulloblastoma was found in 53.7%, desmoplastic/extensive nodularity in 24.1%, NOS in 16,7% and anaplastic in 5,6%. IHC markers classified patients in three groups (WNT, SHH and non-WNT/non-SHH) in 98% of cases. PCR-based method confirmed results from IHC in 81,5%. Additionally, we were able to detect WNT activation in 2 patients, previously classified as SHH. For both cases, the presence of monosomy 6 further confirmed WNT subgroup. Integration of these three techniques resulted in the following frequencies: WNT (13.0%), SHH (38.9%), group 3 (9.3%), group 4 (20.3%) and non-WNT/non-SHH (18.5%). From 40 patients with clinical information available, 3-year overall survival (n=40) for low, intermediate and high-risk groups were 100%, 60% and 20%, respectively (p<0.05), based only in molecular criteria, which confirmed the prognostic importance of this method. CONCLUSIONS At an estimated cost of $220 per patient, we are able to implement central molecular diagnosis for the incorporation into a prospective clinical trial protocol in Latin America.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».