PATH-16. EVALUATION OF SEX-BASED DIFFERENCES IN CLINICAL OUTCOMES AND TUMOR GENOMICS IN PATIENTS WITH NEWLY DIAGNOSED IDH-WILDTYPE GLIOBLASTOMA RECEIVING CHEMORADIATION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND We evaluated sex-based differences in clinical outcomes and tumor genomics in patients with newly-diagnosed GBM. METHODS We reviewed 665 IDH-wild type GBM patients with Karnofsky Performance Status (KPS) ≥60 treated at our institution from 2010-2019 including; 585 patients with targeted exome sequencing of 447 cancer associated genes (OncoPanel). Deleterious mutations were defined as homozygous deletions or loss of function mutations of known tumor suppressors (as reported in TCGA, ≥ 3 times in the COSMIC database, or predicted as “damaging” in SIFT and/or “probably damaging” in Polyphen 2) or known oncogenic mutations in proto-oncogenes (reported in TCGA or ≥ 3 times in COSMIC). RESULTS There were 384 (57.7%) males and 281 (42.3%) females. Median OS was 22.5 months for females and 19.3 months for males (hazard ratio [HR] 0.81, 95% CI 1.03-1.48, p = 0.02). On multivariable analysis adjusted for age, KPS ≥90, extent of resection, and MGMT methylation status, female sex (adjusted hazard ratio 0.78, 95% CI [0.64-0.95], p = 0.015) was associated with improved OS. Superior OS in females was observed in MGMT-unmethylated patients (HR 0.69, 95% CI [0.54-0.90], p = 0.005) but not MGMT-methylated patients. Thirteen genes were deleteriously altered in ≥5% of our cohort: CDK4 (12.1% male vs. 7.8% female), CDKN2A (46.5% vs. 45.7%), CDKN2B (41.8% vs. 43.3%), EGFR (34.7% vs. 40.0%, MTAP (18.2% vs. 18.8%), NF1 (11.5% vs. 9.4%), PTEN (28.2% vs. 29.8%), TP53 (28.2% vs. 30.2%), RB1 (5.6% vs. 6.5%), MDM4 (6.2% vs. 5.7%), ATM (5.9% vs. 3.7%), MDM2 (7.4% vs. 4.1%), PIK3R1 (6.2% vs. 4.1%). There were no differences in frequency of mutations in these individual genes between males and females (χ 2 [1, N=585] = 0.05-2.86, p = 0.09-0.86). CONCLUSIONS Female sex is associated with improved survival. We did not identify sex-based differences in deleterious genomic alterations amongst commonly altered genes in GBM.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».