P08.03.A CSF-BASED PROTEOMIC BIOMARKERS OF RESPONSE TO MULTI-AGENT INTRAVENTRICULAR CHEMOTHERAPY IN CNS LYMPHOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Despite promising responses to initial therapy for central nervous system lymphoma (CNSL), relapse is common and overall responses are disappointing compared to other non-CNS diffuse large B-cell lymphomas. Literature reports 1- and 3-year survival rates of 50% and 30-40% respectively, with standard treatment. Incorporation of multi-agent intrathecal chemotherapy (MAITC) alongside systemic therapy is novel but not widely adopted. Biomarkers predictive of response could help select patients most likely to benefit. Our retrospective analysis of CNSL patients treated with MAITC between 2015-2021 indicates a significant overall survival advantage. Cerebrospinal fluid (CSF) is a less invasive alternative for diagnosis and management of CNSL compared to traditional biopsies, while also reducing sampling bias. The objective of this study is to identify CSF-based proteomic biomarkers that can serve as reliable indicators of MAITC treatment response and guide CNSL management. MATERIAL AND METHODS Patient-matched CSF samples were banked at pre- and post-therapeutic endpoint in 22 primary and 36 secondary CNSL patients. The samples were profiled using high-throughput fluid sample protocol coupled with mass-spectrometry that only requires 30 microliters of CSF. Clinically, patients were categorized as “early responders” (objective imaging response and cytology clearance by cycle 6, both maintained until cycle 12) vs. “non responders”. Tumor burden (based on MRI and cytology) was correlated with proteomic markers to identify potential correlative markers. RESULTS SGCE, LCP1 and AGRN were found to reliably (AUROC 0.95, 95% CI 0.81-0.98, Sensitivity: 0.62, Specificity: 0.76) stratify patients based on MAITC response (responder vs. non-responder). Through analysis of matched pre- and post-treatment samples (>3 cycles) from the same patient cohort and correlation with brain MRI and CSF cytology, we identified H3F3A, YWHAE, LCP1, CA1 and GAPDH as candidate tumor burden biomarkers (AUROC 0.9, 95% CI 0.79-1.0). Conclusion: Our low input proteomic analyses of CSF has identified candidates potentially predictive of response to MAITC along with potential tumor burden markers. Validation studies with a larger cohort and additional timepoints are currently underway.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».