Abstract 678: A 10-second lipidomic based approach to diagnose common spinal tumor types with picosecond infrared laser mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intradural extramedullary spinal neoplasms account for ∼40% of all diagnosed spinal tumors. Of that, meningioma and schwannoma are the most common. However, improving the surgical outcomes for these spinal neoplasms requires precise intraoperative diagnosis provided by highly trained neuropathologists. Through a retrospective study of n=257 patient specimens, we demonstrate that 10-second picosecond infrared laser mass spectrometry (PIRL-MS) can robustly and objectively diagnose commonly occurring spinal tumor types with the sensitivity and specificity values of (93±1)% and (97±2)%, respectively. This classification utilizes n=41 cellular lipids including phosphatidylcholines, sphingomyelins, phosphatidylethanolamines, and ceramides, whose identities were established using high-resolution tandem mass spectrometry. The identified lipids form a ‘molecular array’ for robust diagnosis of meningioma and schwannoma tumors by non-pathologists in a manner like genomic, transcriptomic, or methylomic arrays used to diagnose brain cancer types, albeit on a faster timescale of seconds as opposed to hours. Furthermore, when subjected to the presence of additional intradural extramedullary spinal tumor types in the differential diagnosis, the generalizability and robustness of the identified molecular array rendered correct classification even in the presence of data not seen previously by the model. PIRL-MS mediated pathology stratifies the resection risk such that complete removal of certain spinal neoplasms such as meningioma tumors with dural excision could be justified to improve the surgical outcomes. Thus, providing informed surgical care even in the absence of intraoperative consults, addressing the human resource limitations in settings that are understaffed in neuropathology. Here, the current state of PIRL-MS device development allows operation by anyone with basic laboratory skills. Citation Format: Alexa Fiorante, Michael Woolman, David Munoz, Taira Kiyota, Lan Anna Ye, Yasamine Farahmand, Darah Vlaminck, Francis Talbot, Sunit Das, Gelareh Zadeh, Howard Ginsberg, Ahmed Aman, Arash Zarrine-Afsar. A 10-second lipidomic based approach to diagnose common spinal tumor types with picosecond infrared laser mass spectrometry [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 678.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».