BIOM-63. PROTEOMIC BASED PROFILING OF CSF FOR CNSL MANAGEMENT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Central nervous system lymphoma (CNSL) is a rare subtype of non-Hodgkin lymphoma, primarily affecting the brain and spinal cord. CNSL exhibits a dismal prognosis, as reflected by a low 5-year survival rate of 30%, with the current standard of care. The advent of multi-agent intrathecal chemotherapy (MAITC) in conjunction with systemic therapy has demonstrated encouraging outcomes, enhancing both progression-free survival and overall survival in patients with CNSL. Given the potential morbidity associated with MAITC, identification of minimally-invasive biomarkers for guiding patient management are necessary. Leveraging the longitudinal, large volume of Cerebrospinal fluid (CSF) afforded through our MAITC program, the objective of this study is to identify CSF-based proteomic biomarkers that can serve as reliable indicators of MAITC treatment response and CNSL management. Patient-matched CSF samples from the Penn State Health Neuroscience biorepository were banked at pre- and post-therapeutic endpoint in 22 primary and 36 secondary CNSL patients. The samples were profiled using high-throughput fluid sample protocol coupled with mass-spectrometry that only requires 30 μl of CSF. More than 1000 unique proteins were detected using shotgun proteomics, and 797 proteins were present in 70% of the analyzed samples, which were used for downstream analysis. We were able to effectively discriminate between primary and secondary CNSL based on protein abundance. Furthermore, the findings suggest significant changes in the cellular processes related to glycoprotein metabolism and redox signalling in response to the treatment, indicating a potential impact on protein modification and the cellular response to oxidative stress. Our comprehensive, pathway-level analysis uncovered significant molecular alterations, shedding light on their potential prognostic significance in the context of CNS lymphoma. Future work is underway to identify biomarker signatures that would predict optimal response to MAITC therapy, exhibiting potential to improve clinical decision making.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».