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Enregistrement W2115078134 · doi:10.1200/jco.2014.58.3922

<i>BRAF</i> Mutation and <i>CDKN2A</i> Deletion Define a Clinically Distinct Subgroup of Childhood Secondary High-Grade Glioma

2015· article· en· W2115078134 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of CalgaryPediatric Oncology GroupUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenAlex's Lemonade Stand Foundation for Childhood Cancer
Mots-clésCDKN2AMedicineGliomaV600EOncologyCancer researchExome sequencingInternal medicineMutationBiologyGeneGeneticsCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To uncover the genetic events leading to transformation of pediatric low-grade glioma (PLGG) to secondary high-grade glioma (sHGG). PATIENTS AND METHODS: We retrospectively identified patients with sHGG from a population-based cohort of 886 patients with PLGG with long clinical follow-up. Exome sequencing and array CGH were performed on available samples followed by detailed genetic analysis of the entire sHGG cohort. Clinical and outcome data of genetically distinct subgroups were obtained. RESULTS: sHGG was observed in 2.9% of PLGGs (26 of 886 patients). Patients with sHGG had a high frequency of nonsilent somatic mutations compared with patients with primary pediatric high-grade glioma (HGG; median, 25 mutations per exome; P = .0042). Alterations in chromatin-modifying genes and telomere-maintenance pathways were commonly observed, whereas no sHGG harbored the BRAF-KIAA1549 fusion. The most recurrent alterations were BRAF V600E and CDKN2A deletion in 39% and 57% of sHGGs, respectively. Importantly, all BRAF V600E and 80% of CDKN2A alterations could be traced back to their PLGG counterparts. BRAF V600E distinguished sHGG from primary HGG (P = .0023), whereas BRAF and CDKN2A alterations were less commonly observed in PLGG that did not transform (P < .001 and P < .001 respectively). PLGGs with BRAF mutations had longer latency to transformation than wild-type PLGG (median, 6.65 years [range, 3.5 to 20.3 years] v 1.59 years [range, 0.32 to 15.9 years], respectively; 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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,429
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle