CORRELATION OF CLINICAL FEATURES TO DNA METHYLATION-BASED PROGNOSTIC SUBTYPES IN CHORODOMA PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chordomas are rare aggressive primary bone cancers affecting the skull-base and spine. We have previously identified robust DNA methylation-based prognostic groups, immune infiltrated and cellular subtypes. Here we further characterize these prognostic subtypes with an extensively annotated clinical database to identify factors that correlate with subtype, and investigate methylation patterns between existing clinical scoring systems groups. METHODS: 68 patients from a multi-institutional 20-year series were identified. These patients’ tumor samples had undergone whole genome DNA methylation profiling on the Illumina EPIC array. Baseline clinical features, including clinical features, treatment details, outcomes parameters and imaging were analyzed using chi-squared or kruskal-wallis test, and differential methylation patterns were examined between clinically distinct groups based on the Sekhar scoring system. RESULTS: Of all the variables tested, age of onset (p-value 0.012), location (skull base vs spine vs sacral: p-value 0.0365) and histological subtype (classical vs chondroid: p-value 0.0132) were the only significant predictors of subgroup placement; older age, spinal location, and classical histological typing were predictors of immune infiltrated chordoma subtype, which has a poorer clinical performance. As expected, death from chordoma was significantly different between subtypes (p-value 0.0056). Patients survival stratified based on Shakur grading, and clustered together on unsupervised hierarchical analysis on methylation. CONCLUSION: Overall, there are limited variables that correlate with methylation subtype, meaning that the epigenetic chordoma subtypes cannot be reliably identified using clinical or imaging features in the absence of molecular data. However clinical grading systems remain a valuable tool for prognostication, and display distinct methylation patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».