EPEN-01. DISTINCT RELAPSE PATTERN ACROSS MOLECULAR EPENDYMOMA TYPES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Ependymoma (EPN) is not a uniform disease but represents different tumor types with biological and clinical heterogeneity. Some types have an excellent prognosis; others display frequent relapse. However, the pattern of when and where different types of EPN relapse is largely unknown. METHODS We assembled 552 intracranial EPN from pediatric (n=445) and adult (n=107) patients from European and Northern American cohorts and correlated DNA methylation patterns and copy-number alterations with clinical information. Median age at diagnosis was 13.4±18.8 (0.1 – 80) years. RESULTS In 271/552 (49.1%) of included EPN relapse occurred. First relapses occurred in the initial tumor bed in 70.9%, 22.4% were metastatic only, and 6.7% were combined local and metastatic. First relapses of PF-EPN-B (PF: posterior-fossa) and PF-EPN-SE (SE: subependymoma) occurred later than of PF-EPN-A, ST-EPN-YAP (ST: supratentorial), or ST-EPN-ZFTA (median time to relapse: 4.3 and 6.0 years vs. 1.9/1.0/2.5 years; p<0.01). Metastatic or combined recurrences in PF-EPN-B and -A occurred more often in the spinal cord than in ST-EPN-ZFTA (75.0% and 40.0% vs. 12.5%; p<0.01). In the latter, relapse occurred more frequently when harboring an alternative fusion or CDNK2A loss (p<0.01, respectively). No distant relapses were observed in ST-EPN-YAP (n=9) or PF-EPN-SE (n=60). Post-relapse survival (PRS) was poor for PF-EPN-A and ST-EPN-ZFTA (5-year PRS: 44.5±4.4/ 47.8±9.1%), whereas PF-EPN-B and PF-EPN-SE displayed a 5-year PRS of 89.5±7.1/ 90.0±9.5% (p=0.03). However, 10-year PRS for PF-EPN-B dropped to 45.8±17.3%. CONCLUSIONS Relapse patterns of specific EPN types are different. Duration of surveillance and diagnostics should be planned incorporating entity-specific relapse information. Follow-up should be performed longer than 5 years after diagnosis. Spinal MRI should be considered as standard procedure during surveillance, particularly for PF-EPN-A, PF-EPN-B and ST-EPN-ZFTA.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».