PATH-45. INTRAEPIGLIOM - RAPID SEQUENCING-BASED DIAGNOSIS OF BRAIN TUMORS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The intraoperative diagnosis of brain tumors remains a clinical challenge despite recent technological advances. The current clinical practice differentiates non-surgical brain tumors from those preferably treated with cytoreductive surgery employing intraoperative frozen section diagnostics. A detailed molecular diagnosis required for this classification task within the timeframe of a routine neurosurgical procedure is currently unavailable. We have analyzed a clinical cohort of several brain tumor entities using Nanopore long-read sequencing on two Oxford Nanopore Technologies sequencing platforms (MinION, PromethION). Since currently available molecular cancer classifiers such as the DKFZ methylation profiling classifier cannot be readily adapted to real-time sequencing analysis, we implemented a novel algorithm (MethyLYZR) to predict the underlying cancer type. Publicly available Illumina Infinium array data were used to train the classifier to distinguish 91 brain tumor classes. For validation of classification accuracy, we conducted a comprehensive validation strategy. Both nanopore platforms could sequence more than 5,000 pre-selected CpG within less than 20 minutes for most of our samples. When combining an optimized library preparation protocol with the time used for sequencing the minimal number of CpGs needed for classification, we saw sample-to-answer times of less than 1 hour – in many cases within 45 minutes - from receiving a fresh biopsy to a robust cancer type prediction. Comparing actual and predicted diagnoses resulted in a favorable error rate, indicating potentially highly clinical validity. Our real-time based molecular diagnostic algorithm enables, in most cases, a reliable diagnostic call within the timeframe of a typical neuro-oncological surgery. MethyLYZR as a predictive tool may allow us to adjust the surgical strategy and deliver the prognosis to our patients right after surgery, thus allowing for as-of-yet unexplored opportunities for the intraoperative application of individualized therapeutic modalities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».