Glial fibrillary acidic protein, neurofilament light, matrix metalloprotease 3 and fatty acid binding protein 4 as non-invasive brain tumor biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gliomas are aggressive malignant tumors, with poor prognosis. There is an unmet need for the discovery of new, non-invasive biomarkers for differential diagnosis, prognosis, and management of brain tumors. Our objective is to validate four plasma biomarkers - glial fibrillary acidic protein (GFAP), neurofilament light (NEFL), matrix metalloprotease 3 (MMP3) and fatty acid binding protein 4 (FABP4) - and compare them with established brain tumor molecular markers and survival. METHODS: Our cohort consisted of patients with benign and malignant brain tumors (GBM = 77, Astrocytomas = 26, Oligodendrogliomas = 23, Secondary tumors = 35, Meningiomas = 70, Schwannomas = 15, Pituitary adenomas = 15, Normal individuals = 30). For measurements, we used ultrasensitive electrochemiluminescence multiplexed immunoassays. RESULTS: High plasma GFAP concentration was associated with GBM, low GFAP and high FABP4 were associated with meningiomas, and low GFAP and low FABP4 were associated with astrocytomas and oligodendrogliomas. NEFL was associated with progression of disease. Several prognostic genetic alterations were significantly associated with all plasma biomarker levels. We found no independent associations between plasma GFAP, NEFL, FABP4 and MMP3, and overall survival. The candidate biomarkers could not reliably discriminate GBM from primary or secondary CNS lymphomas. CONCLUSIONS: GFAP, NEFL, FABP4 and MMP3 are useful for differential diagnosis and prognosis, and are associated with molecular changes in gliomas.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».