CNSC-52. SPEECH-DERIVED LINGUISTIC AND SPECTRAL FEATURES PREDICT MOLECULAR SUBTYPES OF ADULT-TYPE DIFFUSE GLIOMAS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Gliomas engage in synaptic integration with surrounding neural circuitry. Previous work demonstrated that glioma-infiltrated cortex retains the capacity to encode speech, though it relies on a more diffuse network. While behavioral variability across glioma subtypes has been reported, no prior study has evaluated whether speech characteristics can predict glioma subtype. Here, we conduct a comprehensive linguistic and spectral analysis of speech in patients with gliomas to determine whether preoperative features can predict molecular features including IDH mutation status. METHODS This study utilized a prospective registry of patients with gliomas who completed semantic naming tasks. Recordings were annotated for error types by a single blinded observer. Audio signals were filtered using notch, Butterworth, and low-pass filters before spectral decomposition. Power band and power spectral density (PSD) features were extracted. Non-parametric tests and Spearman correlations were used to compare IDH wild-type and mutant groups. A gradient boosting machine learning classifier was trained using a 70/30 train-test split. RESULTS A total of 100 patients were included. IDH wild-type patients were older (62.0 vs. 39.8 years, p<0.001), more often white (89.7% vs. 68.4%, p=0.007), and exhibited greater FLAIR volume, higher Ki67 indices, and lower MGMT promoter methylation. IDH wild-type patients exhibited higher anomia and circumlocution rates on picture naming (p = 0.018, p = 0.043) and increased overall errors, anomia, verbal paraphasias, and delays on auditory naming (p < 0.001–0.02). Spectral analysis revealed group differences in clarity and brilliance bands (p=0.029, 0.01), and PSD analysis revealed differences in bass, midrange, and brilliance power (p=0.041–0.05). The gradient boosting model achieved an AUC of 0.89, with top predictive features including age, brilliance band power, midrange PSD, and auditory naming error rate. CONCLUSIONS Pre-operative speech features differ significantly by IDH status. Spectral-linguistic profiling coupled with machine learning can non-invasively predict glioma molecular subtype.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».