Abstract 1022: Integration of cerebrospinal fluid methylome and proteome can obviate the need for biopsy in central nervous system lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The diagnosis of intra-axial brain tumors requires histopathological examination of tissue obtained by neurosurgery in current clinical practice, which comes with inherent risks. Some patients, particularly those with primary CNS lymphoma (PCNSL), only undergo surgery to obtain a diagnosis and do not derive any therapeutic benefit from surgical resection or debulking. Less-invasive techniques for diagnosis, such as liquid biopsy, therefore provides an opportunity to mitigate surgical risk in these patients. Methods: Patients with histopathology confirmed glioblastoma (GBM, IDH wild type), brain metastases (BM), and PCNSL with accompanying cerebrospinal fluid (CSF) samples were included in our study. Cell-free DNA methylation profiling and shotgun proteomics were obtained for all patients and used to train classifiers to distinguish each tumour entity from others. Specifically, binomial elastic net regression models were built by combining both data modalities using established early and late integration paradigms and performance was compared to classifiers built from individual data types alone. Each model was repeated 100 fold and performance assessed on an untouched testing subset. Results: Our cohort includes 20 patients with GBM, 17 with BM, and 14 with PCNSL, each with matching CSF cell-free DNA methylation and shotgun proteomic profiling. We show that these data can be integrated to fully discriminate PCNSL from its major diagnostic counterparts with a perfect median AUC of 1.00 (95% CI 1-1) and 100% specificity. Integrated "lymphoma vs other" models significantly outperform models trained on methylation or protein data alone, though the same dramatic improvement was not demonstrated in GBM or BM, suggesting synergistic biological information is specific to lymphoma. Conclusions: There is a critical need to diagnose patients with intra-axial tumours, particularly PCNSL, without relying on invasive and costly surgery. We present the most specific and accurate CNS lymphoma classifier to date by integrating the methylome and proteome of CSF. This has the potential for immediate clinical utility, eliminating the need for biopsy in an important subset of these patients. Citation Format: Alex P. Landry, Jeffrey A. Zuccato, Vikas Patil, Mathew Voisin, Justin Z. Wang, Yosef Ellenbogen, Chloe Gui, Andrew Ajisebutu, Farshad Nassiri, Gelareh Zadeh. Integration of cerebrospinal fluid methylome and proteome can obviate the need for biopsy in central nervous system lymphoma [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 1022.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».