BIOM-47. PREDICTORS OF SEIZURE AT ONSET USING A FUNCTIONAL VARIANT ANALYSIS OF TARGETED NEXT GENERATION SEQUENCING IN GBM
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Adverse events (AE) including seizures cause significant morbidity in patients with GBM. We propose a novel method for assessing genomic predictors of AEs using results from a clinical targeted sequencing platform with variant function analysis. METHODS We identified 1,011 consecutive adult patients with newly diagnosed, histologically confirmed IDH-wildtype GBM with targeted exome NGS (Oncopanel) at Dana-Farber Cancer Institute from 2013-2019. Seizure at presentation was retrospectively identified as an AE. Biologic function (high loss, low loss, neutral, low gain and high gain) was assigned to variants using a three-tiered approach leveraging a genetic variant database (OncoKB), followed by analysis using protein prediction tools (Sift, Polyphen2 and Provean). Univariate logistic regression was performed for each relevant altered gene against the outcome of interest with false-discovery rate correction. Genes associated with seizure at presentation were included iteratively in a multivariate logistic model including other predictors of the outcome. RESULTS Our analysis included 470 GBM patients with 107 genes and 12 whole chromosome or arm level candidate variants covered by all versions of Oncopanel and with >10% alteration. Seizure at presentation occurred in 143/463 patients (31%) and was associated with EGFR amplification (high gain) (OR: 2.76, 95% CI: 1.4-5.3, p = 0.04). In a multivariate analysis (including age, sex, and preoperative tumor volume), EGFR amplification remained statistically significant (OR: 1.5, 95% CI: 1.0-2.2, p = 0.03). CONCLUSION Genomic biomarkers based on functional variant analysis of a routine clinical panel may predict adverse events in GBM. Seizure at presentation was independently associated with EGFR amplification. Our ongoing analysis will look at predictors of myelosuppression, thromboembolism, pseudoprogression and early progression using a similar approach. Identifying molecular risk factors could improve the management of patients through supportive care and consideration of prophylactic therapies.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».