LG-01 * BRAF MUTATION AND CDKN2A DELETION DEFINE A CLINICALLY DISTINCT SUBGROUP OF CHILDHOOD SECONDARY HIGH-GRADE GLIOMA
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To uncover the genetic events leading to transformation of pediatric low-grade glioma (PLGG) to secondary high-grade glioma (sHGG). METHODS: We retrospectively identified sHGG cases from a population-based cohort of 886 PLGG with very long clinical follow-up. Exome-sequencing and copy number alterations were performed on available samples followed by detailed genetic analysis of the entire sHGG cohort. Clinical and outcome data of genetically distinct subgroups was performed. RESULTS: sHGG was observed in 2.9% of PLGG (26/886). sHGG had a high frequency of non-silent somatic mutations compared to primary pediatric HGG (median 25/exome; P = .0042). Alterations in chromatin modifying genes and telomere-maintenance pathways were commonly observed while no sHGG harbored the BRAF-KIAA1549 fusion. The most recurrent alterations were BRAF V600E and CDKN2A deletion in 39% and 57% of sHGG, respectively. Importantly, all BRAF V600E and 80% of CDKN2A alterations could be traced back to their PLGG counterparts. BRAF V600E distinguished secondary from primary HGG (P = .0023), while BRAF and CDKN2A alterations were rarely observed in PLGG which did not transform (P < .0001 and .0007 respectively). PLGGs with BRAF mutations had longer latency to transformation than wild-type PLGG (median 6.65, 3.5-20.3 years versus 1.59, 0.32-15.9; P = .0389). Furthermore, 5-year overall survival was 75%□15% and 29%□12% for children with BRAF mutant and wild-type tumors, respectively (P =.024). CONCLUSION: BRAF V600E mutations and CDKN2A deletions constitute a clinically distinct subtype of sHGG. The prolonged course to transformation for BRAF V600E PLGGs provides an opportunity for surgical interventions, surveillance and targeted therapies to mitigate the outcome of sHGG.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».