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Enregistrement W4404110331 · doi:10.1093/neuonc/noae236

Validation and next-generation update of a DNA methylation–based recurrence predictor for meningioma: A multicenter prospective study

2024· article· en· W4404110331 sur OpenAlexafffund
Alexander Landry, Justin Z. Wang, Vikas Patil, Chloe Gui, Yasin Mamatjan, Zeel Patel, Rebecca Yakubov, Ramneet Kaloti, Parnian Habibi, Mark W. B. Wilson, Andrew Ajisebutu, Yosef Ellenbogen, Qingxia Wei, Olivia Singh, Julio Sosa, Sheila Mansouri, Christopher M. Wilson, Aaron Cohen‐Gadol, Piiamaria Virtanen, Noah Burket, Matthew Blackwell, Jenna Koenig, Anthony Alfonso, Joseph G. Davis, Mohamed A. Zaazoue, Ghazaleh Tabatabai, Marcos Tatagiba, Felix Behling, Jill S. Barnholtz‐Sloan, Andrew E. Sloan, Silky Chotai, Lola B. Chambless, Alireza Mansouri, Felix Ehret, David Capper, Derek S. Tsang, Kenneth Aldape, Andrew Gao, Farshad Nassiri, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCenter for Biomedical Informatics and Information Technology, National Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of PennsylvaniaDeutschen Konsortium für Translationale KrebsforschungFreie Universität BerlinNational Cancer InstituteHumboldt-Universität zu BerlinDeutsches KrebsforschungszentrumDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstitutePennsylvania State UniversityVanderbilt UniversityVanderbilt University Medical Center
Mots-clésMeningiomaDNA methylationMethylationMedicineOncologyInternal medicineComputational biologyDNABiologyGeneticsSurgeryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We previously developed a DNA methylation-based risk predictor for meningioma, which has been used locally in a prospective fashion since its original publication. As a follow-up, we validate this model using a large prospective cohort and introduce a streamlined next-generation predictor compatible with newer methylation arrays. METHODS: Genome-wide methylation profiles were generated with the Illumina EPICArray. The performance of our next-generation predictor was compared with our original model and standard-of-care 2021 WHO grade using time-dependent receiver operating characteristic curves. An nomogram was generated by incorporating our methylation predictor with WHO grade and the extent of resection. RESULTS: A total of 1347 meningioma cases were utilized in the study, including 469 prospective cases from 3 institutions and an external cohort of 100 WHO grade 2 cases for model validation. Both the original and next-generation models significantly outperform the 2021 WHO grade in predicting early postoperative recurrence. Dichotomizing patients into grade-specific risk subgroups was predictive of outcomes within both WHO grades 1 and 2 tumors (P < .05), whereas all WHO grade 3 tumors were considered high-risk. Multivariable Cox regression demonstrated the benefit of adjuvant radiotherapy (RT) in high-risk cases specifically, reinforcing its informative role in clinical decision-making. Finally, our next-generation predictor contains nearly 10-fold fewer features than the original model, allowing for targeted arrays. CONCLUSIONS: This next-generation DNA methylation-based meningioma outcome predictor significantly outperforms the 2021 WHO grading in predicting time to recurrence. We make this available as a point-and-click tool that will improve prognostication, inform patient selection for RT, and allow for molecularly stratified 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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