RARE-50. TREATMENT RESPONSE OF CNS HIGH-GRADE NEUROEPITHELIAL TUMORS WITH MN1 ALTERATION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND CNS high-grade neuroepithelial tumor with MN1 alteration (CNS HGNET-MN1) are a rare entity recently described as a high-grade tumor containing a mixture of solid and pseudopapillary patterns with MN1 rearrangement. METHODS CNS HGNET-MN1 patients were identified using genome wide methylation arrays across 5 institutions (the Hospital JP Garrahan, Hospital for Sick Children, the University Hospital Motol, Royal Children`s Hospital and Christchurch Hospital) and was correlated with treatment and outcome. Central imaging review with radiological features analysis was performed. RESULTS We identified 9 patients harboring CNS HGNET-MN1 tumors through application of the Heidelberg brain tumor classifier. Seven tumors were T supratentorial and two in the spinal cord. Median age was 5 (range 3.6–14.6). All patients had surgery (6 GTR and 3 STR) as initial management followed by radiotherapy (focal 5/CSI 1) and systemic chemotherapy in 2 patients. Four of the 9 patients relapsed by 3 years post diagnosis, with 2 local and 2 metastatic failures despite complete surgical resections and radiotherapy. Three patients died due to tumor relapse after 24 months despite upfront radiotherapy. Seven of 9 patients had an initial diagnosis of ependymoma. CONCLUSION Treatment of CNS HGNET-MN1 remains a major challenge with multiple failures, despite aggressive surgical resections and upfront involved field radiotherapy. Further multicenter, international prospective studies are required to determine the optimal treatment strategy for this group of tumors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».