An international working group consensus report for the prioritization of molecular biomarkers for Ewing sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
The advent of dose intensified interval compressed therapy has improved event-free survival for patients with localized Ewing sarcoma (EwS) to 78% at 5 years. However, nearly a quarter of patients with localized tumors and 60-80% of patients with metastatic tumors suffer relapse and die of disease. In addition, those who survive are often left with debilitating late effects. Clinical features aside from stage have proven inadequate to meaningfully classify patients for risk-stratified therapy. Therefore, there is a critical need to develop approaches to risk stratify patients with EwS based on molecular features. Over the past decade, new technology has enabled the study of multiple molecular biomarkers in EwS. Preliminary evidence requiring validation supports copy number changes, and loss of function mutations in tumor suppressor genes as biomarkers of outcome in EwS. Initial studies of circulating tumor DNA demonstrated that diagnostic ctDNA burden and ctDNA clearance during induction are also associated with outcome. In addition, fusion partner should be a pre-requisite for enrollment on EwS clinical trials, and the fusion type and structure require further study to determine prognostic impact. These emerging biomarkers represent a new horizon in our understanding of disease risk and will enable future efforts to develop risk-adapted treatment.
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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 | 0,014 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».