MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4403513063 · doi:10.1093/neuonc/noae144.005

PL02.3.A MOLECULAR CLASSIFICATION TO REFINE SURGICAL AND RADIOTHERAPEUTIC DECISION MAKING IN MENINGIOMA

2024· article· en· W4403513063 sur OpenAlexaff
James Z. Wang, Vikas Patil, A P Landry, Chloe Gui, Andrew Ajisebutu, Jin Liu, Olli Saarela, Stephanie L. Pugh, Minhee Won, Zeel Patel, Rebeca Yakubov, Ramneet Kaloti, Christopher M. Wilson, Aaron Cohen‐Gadol, Mohamed A. Zaazoue, Ghazaleh Tabatabai, Marcos Tatagiba, Felix Behling, D A Almiron, Eric C. Holland, Tim J. Kruser, Jill S. Barnholtz‐Sloan, Andrew E. Sloan, Craig Horbinski, S Chotai, Lola B. Chambless, Andrew Gao, Alexander D. Rebchuk, Serge Makarenko, Stephen Yip, Felix Sahm, Sybren L. N. Maas, Derek S. Tsang, T, Leland Rogers, Kenneth Aldape, Farshad Nassiri, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeningiomaMedicineMedical physicsComputer scienceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Treatment of the tumor and dural margin, most commonly with surgery and sometimes radiation, are cornerstones of therapy for meningioma. Molecular classifications have provided insights into the biology of disease. However, response to treatment remains heterogeneous. We compiled and generated clinical data on 2824 total meningiomas with molecular data on 1686 retrospective tumors and 100 prospective tumors from the RTOG-0539 phase-II clinical trial (NCT00895622) to define biomarkers of treatment response across molecular classifications. MATERIAL AND METHODS Data were collected from 10 different institutions. Meningiomas were re-graded in accordance with 2021 WHO classification based on the presence of CDKN2A/B deletion and TERT promoter mutation and stratified to Molecular Groups based on previously published methodologies utilizing DNA methylation alone or combined with RNA sequencing. Only molecularly-defined meningiomas based on the DKFZ central nervous system classifier were included in molecular classification and analysis. Propensity score matching (PSM) was used to mimic a randomized control trial for comparison of treatment arms (GTR vs STR, Simpson Grade 1/2 vs 3, Simpson Grade 1 vs 2, RT vs Observation). RESULTS Gross tumor resection (GTR) was associated with significantly longer progression-free-survival (PFS) across all Molecular Groups, and longer overall survival (OS) in Proliferative meningiomas (STR vs GTR HR 1.90, 95%CI 1.28-2.82, p=0.00155). Following PSM of key covariates including WHO grade, tumor location, and Molecular Group, the addition of dural margin treatment (Simpson grade 1 or 2) prolonged PFS compared to GTR alone (Simpson grade 3; HR 1.64, 95%CI 1.03-2.62, p=0.038). These results were reproduced when other molecular classifications and prognostic systems were utilized in PSM as well. When considering the effect of adjuvant radiotherapy (RT) following PSM, Immunogenic, NF2-wt, and Hypermetabolic meningiomas obtained a PFS benefit from the addition of RT but Proliferative meningiomas were RT-resistant. These findings were validated in meningiomas from the RTOG-0539 trial. To obtain an individualized prediction of RT-responsiveness, we leveraged RT-treated meningiomas from the RTOG-0539 trial (intermediate- and high-risk treatment arms in the trial) to build a DNA methylation and gene-expression model that was able to predict response to RT better than standard of care clinical covariates including WHO grade (AUC 0.81, 95%CI 0.72-0.90 vs 0.67, 95%CI 0.57-0.77) in an independent validation cohort of RT-treated meningiomas. CONCLUSION This study highlights the potential for molecular profiling and classification to meaningfully refine surgical and RT decision-making and supports the design of future molecularly-informed clinical trials.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,329 · 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
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuro-Oncology→Même sujetMeningioma and schwannoma management→Travaux en français237 207→