P.158 Molecular characterization of RTOG-0539 risk groups in meningioma: insights into radiotherapy response and tumor biology
Notice bibliographique
Résumé
Background: Meningiomas are the most common intracranial tumors. Radiotherapy (RT) serves as an adjunct following surgical resection; however, response varies. RTOG-0539 is a prospective, phase 2, trial that stratified patients risk groups based on clinical and pathological criteria, providing key benchmarks for RT outcomes. This is the first study that aims to characterize the molecular landscape of an RT clinical trial in meningiomas. Methods: Tissue from 100 patients was analyzed using DNA methylation, RNA sequencing, and whole-exome sequencing. Copy number variations and mutational profiles were assessed to determine associations with meningioma aggressiveness. Tumors were molecularly classified and pathway analyses were conducted to identify biological processes associated with RT response. Results: High-risk meningiomas exhibited cell cycle dysregulation and hypermetabolic pathway upregulation. 1p loss and 1q gain were more frequent in aggressive meningiomas, and NF2 and non-NF2 mutations co-occurred in some high-risk tumors. Molecular findings led to the reclassification of several cases, highlighting the limitations of histopathologic grading alone. Conclusions: This is the first study to comprehensively characterize the molecular landscape of any RT trial in meningioma, integrating multi-omic data to refine treatment stratification. Findings align with ongoing genomically driven meningioma clinical trials and underscore the need for prospective tissue banking to enhance biomarker-driven treatment strategies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».