Pediatric Brain Tumors: Genomics and Epigenomics Pave the Way
Notice bibliographique
Résumé
Primary malignant brain tumors remain a disproportionate cause of morbidity and mortality in humans. A number of studies exploring the cancer genome of brain tumors across ages using integrated genetics and epigenetics and next-generation sequencing technologies have recently emerged. This has led to considerable advances in the understanding of the basic biology and pathogenesis of brain tumors, including the most malignant and common variants in children: gliomas and medulloblastoma. Notably, studies of pediatric brain tumors have identified unexpected oncogenic pathways implicated in tumorigenesis. These range from a single pathway/molecule defect such as abnormalities of the mitogen-activated protein kinase pathway, considered to be a hallmark of pilocytic astrocytomas, to alterations in the epigenome as a critical component altered in many subgroups of high-grade brain tumors. Importantly, the type, timing, and spatial clustering of these molecular alterations provide a better understanding of the pathogenesis of the respective brain tumor they target and critical markers for therapy that will help refine pathological grading. We summarize these novel findings in pediatric brain tumors, which also are put in the context of the evolving notion of molecular pathology, now a mandated tool for proper classification and therapy assignment in the clinical setting.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».