CSF metabolomic signature during therapy for childhood acute lymphoblastic leukemia predicts subsequent working memory impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although typically curative, treatment for pediatric acute lymphoblastic leukemia (ALL) is associated with neurotoxicity and leads to chemotherapy-related cognitive impairment (CRCI) in 40–70% of survivors. Cerebrospinal fluid (CSF), which is routinely collected during intrathecal chemotherapy, offers a direct window into brain metabolism. This study characterizes longitudinal metabolic changes in the CSF of pediatric patients undergoing chemotherapy for ALL. METHODS: CSF samples from 45 pediatric patients enrolled on the multi-institutional Dana-Farber Cancer Institute (DFCI) ALL Consortium Protocol 16–001 were collected at five standardized timepoints over the first 20 weeks of treatment and analyzed using untargeted metabolomics. Cognitive outcomes were assessed post-treatment using age-appropriate Wechsler Intelligence scales, with the Working Memory Index (WMI) serving as the primary cognitive measure. Patients with WMI scores at least one standard deviation above (n = 21) or below (n = 24) the mean were selected for metabolomic comparison. This study constitutes an exploratory aim of the 16–001 clinical trial. RESULTS: Our analysis revealed a profound reorganization of the CSF metabolome during the first 18 days of treatment, spanning the induction phase of chemotherapy and early leukemia remission. This shift was characterized by alterations in amino acid, phospholipid, and one-carbon metabolism. Moreover, we identified a lipid-rich metabolomic signature predictive of low post-treatment WMI, implicating metabolic dysregulation in CRCI susceptibility. CONCLUSIONS: These findings highlight the dynamic impact of chemotherapy on the CSF metabolome and support its utility as a matrix for monitoring neurotoxicity during pediatric ALL therapy. CSF metabolomics may enable the early identification of patients at risk for CRCI through predictive biomarkers and guide future neuroprotective interventions. Trial registration: Dana-Farber Cancer Institute ALL Consortium Protocol 16–001, clinicaltrials.gov ID NCT03020030; study start date 03/03/2017.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».