PATH-46. DIAGNOSTIC IMPACT OF THE CNS TUMOR METHYLATION PROFILING IN A NEUROPATHOLOGY CONSULT PRACTICE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract DNA methylation profiling coupled with the application of CNS tumor methylation classifier has contributed to precise and accurate diagnostics for a range of tumor types involving the central nervous system. The impact and characteristics of methylation profiling on tumor diagnosis has not been fully assessed in the setting of neuropathology consultation practice. A consecutive series of 1,258 surgical neuropathology samples obtained primarily in a consultation practice were profiled over 2-year period and analyzed using the DKFZ/Heidelberg CNS tumor methylation classifier. Among the 1,045 cases received from outside institutions for consultation, the classifier was able to refine a histologically diagnosed entity (e.g. medulloblastoma) in 13.3% (n = 139) cases. A substantially new diagnosis was able to be rendered in an additional 17.9% (n = 187) cases, many of which could be confirmed using orthogonal methods. A “suggestive” (0.30-0.84) classifier score was found in 23% (242) cases and we found that complementary methods (UMAP, t-SNE and nearest-neighbors) were able to resolve this uncertainty in 118 cases. We found tumor purity significantly associated with varied classifier score (p = 1.53e-11). Computational tumor purity adjustment by deconvolution on a subset of gliomas provided a proof-of-concept to resolve diagnostics in the setting of low tumor purity. Overall, this work directly assesses the benefit of methylation classification in a set of diagnostically challenging CNS tumors, addresses tumor purity diminished methylation signal and provides complementary approaches to address diagnostics in cases of low-confidence classifier scores.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».