GP.5 Identifying clinically relevant prognostic epigenetic subtypes of chordoma and their non-invasive detection in plasma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chordomas are rare malignant skull-base/spine cancers with devastating neurological morbidities and mortality. Unfortunately, no reliable prognostic factors exist to guide treatment decisions. This work identifies DNA methylation-based prognostic chordoma subtypes that are detectable non-invasively in plasma. Methods: Sixty-eight tissue samples underwent DNA methylation profiling and plasma methylomes were obtained for available paired samples. Immunohistochemical staining and publicly available methylation and gene expression data were utilized for validation. Results: Unsupervised clustering identified two prognostic tissue clusters (log-rank p=0.0062) predicting disease-specific survival independent of clinical factors (Multivariable Cox: HR=16.5, 95%CI: 2.8-96, p=0.0018). The poorer-performing cluster showed immune-related pathway promoter hypermethylation and higher immune cell abundance within tumours, which was validated with external RNA-seq data and immunohistochemical staining. The better-performing cluster showed higher tumour cellularity. Similar clusters were seen in external DNA methylation data. Plasma methylome-based models distinguished chordomas from differential diagnoses in independent testing sets (AUROC=0.84, 95%CI: 0.52-1.00). Plasma methylomes were highly correlated with tissue-based signals for both clusters (r=0.69 & 0.67) and leave-one-out models identified the correct cluster in all plasma cases. Conclusions: Prognostic molecular chordoma subgroups are for the first time identified, characterized, and validated. Plasma methylomes can detect and subtype chordomas which may transform chordoma treatment with personalized approaches tailored to prognosis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».