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Enregistrement W4407249611 · doi:10.1055/s-0045-1803254

Metabolic Profiling of Meningioma Reveals Novel Subgroup-Specific Biologic Insights and Outcome Dependencies

2025· article· en· W4407249611 sur OpenAlexaff
Alexander Landry, Justin Wang, Jeff Liu, Vikas Patil, Wenjiang Zhang, Julio Sosa, Yosef Ellenbogen, Chloe Gui, Andrew Ajisebutu, Thomas Kislinger, Eric X. Chen, Farshad Nassiri, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurological Surgery Part B Skull Base · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfiling (computer programming)Computational biologyMeningiomaBioinformaticsMedicineBiologyComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Prior studies have elucidated the presence of four consensus molecular groups (MGs) of meningioma, with unique underlying biology and outcomes. The hyperactivation of metabolic pathways may be associated with tumor growth, and therefore poor outcomes, in the so-called hypermetabolic (MG3) tumors, and there is a need to better understand the metabolic landscape of these tumors. This study is the first to study the global metabolon of meningioma in the context of modern molecular subgroups. Methods: Untargeted metabolic profiling (Metabolon Inc.) was performed on 53 meningiomas representing each molecular group and WHO grade. Prognostic biochemicals were identified using Cox regression and further investigated using RNA and protein-based pathway analyses. A larger cohort with available RNA sequencing ( n = 121) was used to further explore the prognostic influence of relevant pathways, and biochemicals of interest were validated on a subset of these samples ( n = 35) using targeted high performance liquid chromatography-mass spectrometry (HPLC-MS/MS). Results: Global metabolic profiling identified 560 unique biochemicals for downstream analysis. The abundance of N6-trimethyllysine was associated with significantly earlier time to recurrence highly prognostic on our whole cohort (HR [95%CI] = 3.18 [1.45–26.23], p = 0.004) and within hypermetabolic (MG3) tumors (HR [95% CI] = 6.73 [1.72–6.97], p = 0.006); pyruvate was associated with worse outcomes in proliferative (MG4) tumors specifically (HR [95%CI] = 5.65 [1.073–29.71], p = 0.041). Analysis of implicated gene pathways demonstrated that upregulation of the oxidative phosphorylation pathway portends worse outcomes in the hypermetabolic subgroup but, surprisingly, better outcomes in the proliferative subgroup. By contrast, upregulated lactate transporters were associated with worse outcomes in proliferative, but not hypermetabolic, meningiomas. Conclusion: This is the first study to demonstrate a subgroup-specific prognostic role of N6-trimethyllysine and pyruvate in meningioma, offering increasingly granular outcome predictions using a widely accessible technique (HPLC-MS/MS). In addition, we demonstrated key differences in energy utilization between hypermetabolic and proliferative tumors, both of which are associated with poor outcomes, suggesting fundamental differences in preferred energy utilization and reinforcing a need for subgroup-specific therapies. Publication History Article published online: 07 February 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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