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Enregistrement W4416417077 · doi:10.3390/curroncol32110650

Serum p-Cresol and 7-HOCA Levels and Fatty Acid and Purine Metabolism Are Associated with Survival, Progression, and Molecular Classification in GB—Serum Proteome and Metabolome Analysis Pre vs. Post Up-Front Chemoirradiation

2025· article· en· W4416417077 sur OpenAlexvenueno aff
Andra Krauze, M. Li, Yingdong Zhao, Shreya Chappidi, Theresa Cooley Zgela, Mary Sproull, Megan Mackey, Kevin Camphausen

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMetabolomeProteomePurine metabolismMetabolomicsPurineFatty acid metabolismFatty acidMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Glioblastoma (GB) is the most common primary brain tumor, with poor prognosis, significant neurological symptoms, and near-universal recurrence. Biomarker development is often limited by the scarcity of tumor tissue available for study. Noninvasive serum-based profiling offers potential to improve outcomes. Purpose: This study examined serum proteomic and metabolomic profiles pre- and post-concurrent chemoirradiation (CRT) to identify associations with patient outcomes and molecular classification, and to explore relevant signaling and metabolic pathways. Methods: Serum samples from 109 GB patients, obtained prior to and following completion of CRT, were analyzed with each patient serving as their own control, using a SOMAScan® proteomic assay (7289 proteins) and metabolomics (SECIM, 6015 compounds). Clinical data were obtained through chart review. Proteomic and metabolomic changes were examined at baseline (prior to CRT) and in alteration (pre- vs. post-CRT) for their association with overall survival (OS), progression-free survival (PFS), MGMT, and IDH status. Cox models, gene set enrichment analysis (Hallmark, GSEA), and Kaplan–Meier survival analysis were used. Results: Several hundred proteins and metabolites were associated with OS and PFS. MGMT status was known in 60% and IDH in 38% of patients. Pre-CRT DLST (HR 11.7, p < 0.001, adj p = 0.01) was the only protein significantly associated with OS. Pre-CRT, and higher 7-HOCA was linked to worse OS (HR 1.3) and PFS (HR 1.5), while increased p-cresol was associated with improved OS (HR 0.8) and PFS (HR 0.9). Kaplan–Meier analysis based on signal alteration post-CRT vs. pre-CRT, revealed superior OS with lower DLST and MSR1 and superior PFS with higher PGAM2 and ATG5, and lower 7-HOCA. Pathway analysis linked improved PFS to fatty acid metabolism, citric acid cycle, and purine biosynthesis. MGMT and IDH class comparisons revealed associations primarily with amino acid and fatty acid metabolism. Both MGMT methylation and IDH mutation correlated with increased PLAG12B expression, with significance only for MGMT (p < 0.001). IDH mutation was associated with decreased MSR1 (p = 0.047) and p-cresol (p < 0.001). Conclusions: Serum-based fatty acid and purine metabolism pathways are associated with OS and PFS in GB. 7-HOCA and p-cresol emerged as potential biomarkers linked to treatment response and molecular subtype. These findings support further investigation of noninvasive biospecimens for clinically actionable biomarkers in GB.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
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