Prognostic and predictive determinants in high-grade gliomas: integrating tumor-intrinsic biology with patient and system-level factors
Notice bibliographique
Résumé
Adult-type high-grade gliomas (HGGs) represent a biologically heterogeneous and clinically aggressive class of primary central nervous system tumors, characterized by diffuse infiltration, therapeutic resistance, and poor prognosis. Contemporary advances in molecular neuro-oncology have redefined prognostic stratification, shifting from purely histopathological frameworks to integrated molecular classification. This narrative review critically examines the intrinsic biological determinants of prognosis in HGGs, as delineated in the 2021 World Health Organization Classification of Tumors of the Central Nervous System, which differentiates glioblastoma (IDH-wildtype), astrocytoma (IDH-mutant), and oligodendroglioma (IDH-mutant, 1p/19q-codeleted) based on distinct molecular signatures. We examine the prognostic and therapeutic relevance of canonical biomarkers, alongside emerging molecular alterations and autophagy-related gene expression. In addition, we explore the tumor microenvironment and immune landscape of HGGs, and highlight the growing role of radiogenomics and artificial intelligence in integrating imaging with multi-omics data for personalized risk stratification. Beyond tumor-intrinsic biology, increasing attention is being directed toward patient-level and system-level determinants that shape prognosis. This review also synthesizes current evidence on the impact of demographic, clinical, therapeutic, and socio-economic factors influencing survival in patients with HGGs. A multidimensional approach to prognostication that integrates molecular, clinical, and contextual data is therefore essential for both improving survival and advancing health equity. By synthesizing established and emerging prognostic insights, this review underscores the critical role of tumor-intrinsic biology in guiding precision oncology approaches and developing biologically informed prognostic frameworks for patients with HGGs, while supporting the integration of non-biological determinants into clinical frameworks.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».