Abstract PO-060: Individualized prediction of meningioma recurrence risk over prolonged time periods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale and purpose: Meningiomas are benign tumors, but significant number of meningiomas display risk of early tumor recurrence. The inter-observer variability among pathologists for grading and some indistinguishable features of meningioma under the microscope prevent accurate prediction of recurrence risk that critically limits appropriate treatment and management of patients who may benefit from adjuvant radiation therapy. We aim to develop individualized prediction of meningioma recurrence risk over prolonged time periods using DNA methylation signatures and other associated clinical factors. Method: The recurrence risk predictor is based on continuous survival random-forest modelling to calculate the probabilities of a recurrence for each meningioma patient over various prolonged time frames. We processed over 500 meningioma samples using our machine-learning model that predicts probability of tumor recurrence based on methylation data. We used Random Forest based Rangers package as the survival model that returns the probabilities of a recurrence not happening over various prolonged time frames. Result: Methylation-based predictor distinguishes high-low risk groups over prolonged time periods. The predictor was validated using external validation cohort based on the selected probes and original training model. We found that methylation based predictor has potential to identify in patients with grade II meningiomas especially, while it also can identify grade I patients with higher recurrence risk over prolonged time periods. Conclusion: There were limitations of standard of care classifications in meningioma especially for Grade 2 patients due to significant intra- and inter-observer variability for grading and selection of patients for treatment. The individualized risk predictor can help determining the decisions regarding adjuvant radiation treatment versus observation along for each meningioma patient in the clinic. Citation Format: Yasin Mamatjan, Farshad Nassiri, Mira Salih, Kenneth Aldape, Gelareh Zadeh. Individualized prediction of meningioma recurrence risk over prolonged time periods [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Special Conference on Artificial Intelligence, Diagnosis, and Imaging; 2021 Jan 13-14. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2021;27(5_Suppl):Abstract nr PO-060.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».