Leveraging the CSF proteome toward minimally-invasive diagnostics and biological characterization of brain malignancies
Notice bibliographique
Résumé
1 Abstract Background Diagnosis and prognostication of intra-axial brain tumors hinges on invasive brain sampling, which carries risk of morbidity. Minimally invasive sampling of proximal fluids, also known as liquid biopsy, can mitigate this risk. Objective To identify diagnostic and prognostic cerebrospinal fluid (CSF) proteomic signatures in glioblastoma (GBM), brain metastases (BM), and primary central nervous system lymphoma (CNSL). Methods CSF samples were retrospectively retrieved from the Penn State Neuroscience Biorepository and profiled using shotgun proteomics. Proteomic signatures were identified using machine learning classifiers and survival analyses. Results Using 30 µL CSF volumes, we recovered 755 unique proteins across 73 samples. Proteomic-based classifiers identified malignancy with area under the receiver operating characteristic (AUROC) of 0.94 and distinguished between tumor entities with AUROC ≥0.95. More clinically relevant triplex classifiers, comprised of just 3 proteins, distinguished between tumor entities with AUROC of 0.75-0.89. Novel biomarkers were identified, including GAP43, TFF3 and CACNA2D2, and characterized using single-cell RNA sequencing. Survival analyses validated previously implicated prognostic signatures, including blood brain barrier disruption. Discussion Reliable classification of intra-axial malignancies using low CSF volumes is feasible, allowing for longitudinal tumor surveillance. Based on emerging evidence, upfront implantation of CSF reservoirs in brain tumor patients warrants consideration. 2 Statement of Significance Current approaches to diagnosing brain tumors risk morbidity. The CSF may be an ideal liquid biopsy matrix for mitigating this risk. We report feasibility of high-throughput CSF proteomics on limited volumes from brain tumor patients with intraventricular reservoirs, demonstrate diagnostic and prognostic utility, and explore its applications in practice.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».