BIOM-08. LEVERAGING CSF PROTEOMICS TO OPTIMIZE CNS LYMPHOMA MANAGEMENT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Despite exquisite responses to initial therapy for CNS lymphoma (CNSL), relapse is common and overall responses are disappointing compared to other non-CNS diffuse large B-cell lymphomas. Incorporation of multi-agent intraventricular chemotherapy (MAIVC) alongside systemic therapy is novel. Identification of minimally-invasive biomarkers of response to MAIVC are necessary but lacking. The objectives of this study were to 1) identify baseline cerebrospinal fluid (CSF)-based proteomic predictive biomarkers of MAIVC treatment response and 2) identify tumor burden markers for longitudinal monitoring of MAIVC treatment response in CNSL. METHODS A cohort of patients with primary or secondary CNSL that were treated with MAIVC at Penn State Health (2015-2021) was included. Each MAIVC cycle was administered via Ommaya reservoir and included a 2-drug combination comprised of methotrexate, rituximab, cytarabine, etoposide, topotecan, gemcitabine, or thiotepa. Patient-matched CSF was sampled at pre- and post-therapeutic endpoints and profiled using shotgun proteomics. Patients were grouped by treatment response status. Early responders were defined as patients that achieved malignant cell-free CSF within 6 MAIVC cycles, whereas never responders were those patients that i) did not achieve malignant cell-free CSF by endpoint or ii) required salvage surgery or radiation during MAIVC. RESULTS 59 patients were included (21 primary; 38 secondary CNSL) with a median age of 66 years (range 25-90) and median number of MAIVC cycles of 8 (range 2-23). A proteomic-based classifier, comprised of SGCE, LCP1 and AGRN, discriminated between early and never responders with an AUROC of 0.95. Comparison of CSF at baseline (<3 cycles MAIVC) vs. post-treatment (>12 cycles MAIVC) identified H3F3A, YWHAE, LCP1, CA1 and GAPDH as tumor burden biomarkers. CONCLUSION Here we developed a proteomic signature capable of predicting CNSL patient response to MAIVC, with potential to improve clinical decision making. Furthermore, the biomarkers associated with tumor burden represent important indicators of treatment response. Ongoing efforts are underway to evaluate these candidates as actionable therapeutic targets.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».