Abstract 3447: FSTL5 improves prognostic subclassification of medulloblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current integrated genomic approaches indicate distinct biological variants in medulloblastoma. Comprehensive molecular classification strategies utilize cytogenetic or immunohistochemical biomarkers to refine risk stratification. Novel complementary markers may ameliorate outcome prediction particularly in intermediate or high-risk medulloblastomas. We combined transcriptome and DNA copy-number analysis for 64 primary tumors. Bioinformatic tools were applied to investigate marker genes of molecular variants. Differentially expressed transcripts were evaluated for prognostic value in the entire screening cohort. Immunohistochemical markers were used to determine molecular subtypes in adult and pediatric medulloblastoma samples (n=235). Immunopositivity of FSTL5 was correlated with molecular and prognostic subgroups for 235 non-overlapping medulloblastoma samples on two independent tissue microarrays (TMA). Unsupervised cluster analyses of transcriptome profiles revealed four distinct molecular variants: WNT, SHH, Group C, and Group D. Stable subgroup separation was achieved using only 300 most varying transcripts. Specific distribution of clinical and molecular characteristics was noted for each cluster. Notably, Group C tumors were exclusively present in pediatric medulloblastomas as determined by immunohistochemistry. Delimited expression patterns of FSTL5 in each molecular subgroup were confirmed by quantitative real-time PCR. FSTL5 transcripts were most up-regulated in Group C and Group D tumors with unfavorable prognosis, whereas WNT medulloblastomas showed marked down-regulation. Immunopositivity of FSTL5 identified a large proportion of patients (84 of 235 patients; 36%) at high risk for relapse and death in particular in patients with WNT/SHH-independent tumors. Multivariate analysis revealed that FSTL5 immunopositivity constitutes an independent prognostic marker in pediatric and adult patient cohorts (p<0.0001). Importantly, adding this biomarker to comprehensive outcome prediction schemes substantially reduced the prediction error of the model. Comprehensive analyses of transcriptome and genetic alterations unravel four distinct disease variants. By addition of FSTL5 immunohistochemistry, existing molecular stratification schemes can effectively be complemented and sub-classification of WNT/SHH-independent tumors substantially optimized. This approach may ultimately define clear risk groups to individualize treatment intensities in future clinical trials. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2011 Apr 2-6; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2011;71(8 Suppl):Abstract nr 3447. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-3447
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».