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Enregistrement W4413856506 · doi:10.1093/noajnl/vdaf166.051

55 INSIGHTS INTO MENINGIOMA BIOLOGY AND RADIOTHERAPY RESPONSE THROUGH MOLECULAR CHARACTERIZATION OF RTOG-0539 CLINICAL TRIAL

2025· article· en· W4413856506 sur OpenAlexaboutno aff
Leeor S. Yefet, A P Landry, James Z. Wang, Jin Liu, Vikas Patil, Chloe Gui, Yosef Ellenbogen, Andrew Ajisebutu, Farshad Nassiri, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiation therapyMeningiomaCharacterization (materials science)Clinical trialMedicineMedical physicsComputational biologyBiologyInternal medicinePathologyNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Brain Tumour Foundation of Canada Travel Award Recipient BACKGROUND Meningiomas are the most common primary intracranial tumors. Radiotherapy (RT) is an adjunct treatment following surgical resection, but response varies. RTOG-0539 is the first prospective phase 2 clinical trial to stratify patients into risk groups for adjuvant RT, establishing key benchmarks for RT outcomes. This study provides the first molecular characterization of an RT clinical trial in meningiomas to identify biological insights into RT response and tumor behavior. METHODS Tumor tissue from 100meningioma patients enrolled in the RTOG-0539 trial was analyzed using DNA methylation profiling, RNA sequencing, and whole-exome sequencing. Copy number variations, mutational landscapes, and gene expression patterns were examined to identify molecular correlates of tumor aggressiveness and RT response. Consensus pathway analysis was performed to determine biological processes associated with differential RT sensitivity. RESULTS High-risk meningiomas demonstrated significant cell cycle dysregulation and upregulation of hypermetabolic pathways. Specific genomic alterations, including 1p loss and 1q gain, were associated with aggressive tumor behavior. Co-occurrence of NF2 and non-NF2 mutations was identified in select high-risk cases, suggesting distinct molecular subgroups. Notably, molecular profiling led to reclassification of several tumors, revealing discrepancies between histopathologic grading and underlying biology. CONCLUSION This is the first study to comprehensively define the molecular landscape of meningiomas treated with RT in a prospective clinical trial. Multi-omic integration refined risk stratification beyond histopathologic grading, with implications for genomically guided treatment strategies. These findings align with ongoing precision medicine trials and emphasize the importance of prospective tumor banking to facilitate biomarker-driven approaches in meningioma management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,376 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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