Molecular prognostication in grade 3 meningiomas and p16/MTAP immunohistochemistry for predicting <i>CDKN2A/B</i> status
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The World Health Organization 2021 classification introduces molecular grading criteria for anaplastic meningiomas, including TERT promoter (TERTp) mutations and CDKN2A/B homozygous deletion. Additional adverse prognostic factors include H3K27me3 and BAP1 loss. The aim of this study was to explore whether these molecular alterations stratified clinical outcomes in a single-center cohort of grade 3 meningiomas. Additionally, we examined whether p16 and MTAP immunohistochemistry can predict CDKN2A/B status. Methods Clinical and histopathological information was obtained from the electronic medical records of grade 3 meningiomas resected at a tertiary center between 2007 and 2020. Molecular testing for TERTp mutations and CDKN2A/B copy-number status, methylation profiling, and immunohistochemistry for H3K27me3, BAP1, p16, and methylthioadenosine phosphorylase (MTAP) were performed. Predictors of survival were identified by Cox regression. Results Eight of 15 cases demonstrated elevated mitotic index (≥20 mitoses per 10 consecutive high-power fields), 1 tumor exhibited BAP1 loss, 4 harbored TERTp mutations, and 3 demonstrated CDKN2A/B homozygous deletion. Meningiomas with TERTp mutations and/or CDKN2A/B homozygous deletion showed significantly reduced survival compared to anaplastic meningiomas with elevated mitotic index alone. Immunohistochemical loss of p16 and MTAP demonstrated high sensitivity (67% and 100%, respectively) and specificity (100% and 100%, respectively) for predicting CDKN2A/B status. Conclusions Molecular alterations of grade 3 meningiomas stratify clinical outcomes more so than histologic features alone. Immunohistochemical loss of p16 and MTAP show promise in predicting CDKN2A/B status.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».