Abstract 2346: Meningioma molecular classification predict response to surgical resection and adjuvant radiotherapy: An integrated clinicomolecular analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Importance: Meningiomas are the most common primary brain tumor and a heterogeneous disease with a need to study response to surgery and adjuvant RT in the context of contemporary molecular classifications. Objective: The gold standard for treatment of symptomatic meningiomas has been surgical resection including complete removal of tumor and its surrounding dural margin, although the necessity of different degrees of marginal resection is controversial. Adjuvant radiotherapy (RT) is generally reserved for aggressive or subtotally resected (STR) meningiomas. However, uncertainty exists regarding optimal case selection for RT and response to treatment is variable. We aimed to examine the effects of treatment (surgery/RT), molecular, and clinical factors on meningiomas in the context of molecular classifications. Design, Setting, and Participants: In this retrospective analysis, a 20-year cohort of 2490 patients with meningiomas were assembled across 10 institutions. Molecular data (DNA methylation, RNA sequencing) was generated for 1645 cases. Propensity score matching (PSM) was performed for key baseline covariates including WHO grade and molecular classifications, mimicking a randomized, molecular pathology informed clinical trial. Main Outcome and Measures: Progression-free survival (PFS), and overall survival (OS) were assessed based on extent of resection (EOR), Simpson grade, and receipt of adjuvant RT. Results: Gross total resection (GTR) was associated with improved PFS across all molecular groups. The PFS benefit of GTR was lessened in molecularly-defined proliferative meningiomas (HR 0.69, 95%CI 0.50-0.95), but OS benefit was enhanced (HR 0.52, 95%CI 0.30-0.93). Surgically treating the dural margin (Simpson grade 1/2) was associated with improved PFS compared to removal of tumor alone (Simpson grade 3) particularly for immunogenic (HR 0.16, 95%CI 0.03-0.82) and NF2-wildtype meningiomas (HR 0.24, 95%CI 0.11-0.53). Adjuvant RT was associated with improved PFS across all molecular classifications. Molecular groups could reliably predict response to RT, even when controlling for WHO grade and EOR with immunogenic and NF2-wildtype meningiomas benefitting most while proliferative meningiomas are largely RT-resistant (HR 0.96, 95%CI 0.67-1.37). Conclusion: This study is the first to investigate interactions between contemporary molecular classifications and response to both surgical resection and adjuvant RT in a large, multi-institutional cohort of molecularly defined, clinically annotated meningioma cases. Citation Format: Justin Z. Wang, Alexander P. Landry, Vikas Patil, Andrew Ajisebutu, Christopher D. Wilson, Aaron Cohen-Gadol, Ghazaleh Tabatabai, Silky Chotai, Jill Barnholtz-Sloan, Rebecca Yakubov, Mark Wilson, Ramneet Kaloti, Alexander Rebchuk, Damian A. Almiron Bonnin, Eric C. Holland, Stephen Yip, Felix Sahm, Kenneth Aldape, The International Consortium on Meningiomas, Farshad Nassiri, Gelareh Zadeh. Meningioma molecular classification predict response to surgical resection and adjuvant radiotherapy: An integrated clinicomolecular analysis [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 2346.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».