Notice bibliographique
Résumé
Abstract Medulloblastoma (MB), the most common malignant paediatric brain tumour, arises in the cerebellum. Recent high‐throughput technology that includes ribonucleic acid‐based expression analysis and deoxyribonucleic acid (DNA)‐based copy number analysis, as well as whole‐genome sequencing studies have unravelled the mysteries of this embryonic tumour from clinical, histological and molecular standpoints. Studies of hereditary syndromes associated with MB have led to an increased understanding of the genomics of this tumour. Signalling pathways and growth factors, which are crucial in normal cerebellum development, are also involved in MB formation. The molecular discoveries in the last decade have led to advances in two major areas: (1) The clinical and molecular subgrouping of patients and their stratification; and (2) research being performed to individualise treatments according to the genetics of the patient's tumour. The use of extensive cancer genetic databases will ensure that future discoveries in MB pathogenesis will be made. Key Concepts: There is more than one cell of origin for MB. MBs are genetically and histologically heterogeneous. MB growth is similar to the normal growth of the cerebellum but it is growth gone awry. Signalling pathways play significant roles in cerebellar growth. Mutations in these pathways lead to tumour formation. Growth factor and DNA repair pathway mutations may drive MB formation. MB in adults is different from that in children. Metastatic MB has specific genomics that are different from the primary tumour in the same patient. The new molecular discoveries have important prognostication impact. The next era is to individualise novel therapies against each patient's MB.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».