Epigenetic dysregulation: a novel pathway of oncogenesis in pediatric brain tumors
Notice bibliographique
Résumé
A remarkably large number of "epigenetic regulators" have been recently identified to be altered in cancers and a rapidly expanding body of literature points to "epigenetic addiction" (an aberrant epigenetic state to which a tumor is addicted) as a new previously unsuspected mechanism of oncogenesis. Although mutations are also found in canonical signaling pathway genes, we and others identified chromatin-associated proteins to be more commonly altered by somatic alterations than any other class of oncoprotein in several subgroups of childhood high-grade brain tumors. Furthermore, as these childhood malignancies carry fewer non-synonymous somatic mutations per case in contrast to most adult cancers, these mutations are likely drivers in these tumors. Herein, we will use as examples of this novel hallmark of oncogenesis high-grade astrocytomas, including glioblastoma, and a subgroup of embryonal tumors, embryonal tumor with multilayered rosettes (ETMR) to describe the novel molecular defects uncovered in these deadly tumors. We will further discuss evidence for their profound effects on the epigenome. The relative genetic simplicity of these tumors promises general insights into how mutations in the chromatin machinery modify downstream epigenetic signatures to drive transformation, and how to target this plastic genetic/epigenetic interface.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».