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Enregistrement W4399480981 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.e19083

CSF proteomics for predicting response to treatment in patients with primary and secondary central nervous system lymphoma.

2024· article· en· W4399480981 sur OpenAlexaff
Hannah Wilding, Aastha Aastha, Nicholas Mikolajewicz, Leonardo de Macêdo Filho, Debarati Bhanja, Madison Heebner, Shahbaz Khan, Vladimir Ignatchenko, Ahmad Ozair, Manmeet S. Ahluwalia, Michael Glantz, Thomas Kislinger, Alireza Mansouri

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCNS Lymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProteomicsCentral nervous systemPrimary central nervous system lymphomaLymphomaPrimary (astronomy)OncologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e19083 Background: Despite exquisite responses to initial therapy in patients with CNS lymphoma (CNSL), relapse is common and overall responses are disappointing compared to other non-CNS diffuse large B-cell lymphomas. Incorporation of multi-agent intraventricular chemotherapy (MAIVC) alongside systemic therapy is a novel strategy. To maximize MAIVC benefit, identification of minimally-invasive biomarkers for guiding patient management is necessary. This study sought to identify cerebrospinal fluid (CSF)-based proteomic predictive biomarkers for MAIVC treatment response at baseline and for longitudinal monitoring of tumor burden in CNSL. Methods: A retrospective study of patients with primary or secondary CNSL that were treated with MAIVC at Penn State Health (2015-2021) was conducted and reported following REMARK guidelines. Each MAIVC cycle was administered via Ommaya reservoir and included a 2-drug combination comprised of methotrexate, rituximab, cytarabine, etoposide, topotecan, gemcitabine, or thiotepa. Patient-matched CSF was sampled at pre- and post-therapeutic endpoints and profiled using shotgun proteomics. Patients were grouped by treatment response status. Early responders were defined as patients achieving malignant-cell-free CSF within 6 MAIVC cycles, whereas never responders were those patients that i) did not achieve malignant-cell-free CSF by endpoint or ii) required salvage surgery or radiation during MAIVC. Results: 59 patients were included (21 primary; 38 secondary CNSL) with a median age of 66 years (range 25-90) and median number of MAIVC cycles of 8 (range 2-23). Only 1 required Ommaya removal secondary to infection. A proteomic-based classifier, comprised of SGCE, LCP1 and AGRN, discriminated between early and never responders with AUROC of 0.95. Comparison of CSF at baseline (<3 cycles MAIVC) vs. post-treatment (>12 cycles MAIVC) identified H3F3A, YWHAE, LCP1, CA1 and GAPDH as tumor burden biomarkers. Conclusions: Here we developed a proteomic signature capable of predicting CNSL patient response to MAIVC, with potential to improve clinical decision making. Furthermore, the biomarkers associated with tumor burden represent important indicators of treatment response. Ongoing efforts are underway to evaluate these candidates in independent validation cohorts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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