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Enregistrement W2120452752 · doi:10.1200/jco.2005.04.4974

Genomics Identifies Medulloblastoma Subgroups That Are Enriched for Specific Genetic Alterations

2006· article· en· W2120452752 sur OpenAlexaff
Margaret C. Thompson, Christine Fuller, Twala L. Hogg, James Dalton, David Finkelstein, Ching C. Lau, Murali Chintagumpala, Adekunle M. Adesina, David M. Ashley, Stewart J. Kellie, Michael D. Taylor, Tom Curran, Amar Gajjar, Richard J. Gilbertson

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHedgehog Signaling Pathway Studies
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésBiologyGeneticsGeneWnt signaling pathwayMedulloblastomaGene expression profilingGene expressionComputational biologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Traditional genetic approaches to identify gene mutations in cancer are expensive and laborious. Nonetheless, if we are to avoid rejecting effective molecular targeted therapies, we must test these drugs in patients whose tumors harbor mutations in the drug target. We hypothesized that gene expression profiling might be a more rapid and cost-effective method of identifying tumors that contain specific genetic abnormalities. MATERIALS AND METHODS: Gene expression profiles of 46 samples of medulloblastoma were generated using the U133av2 Affymetrix oligonucleotide array and validated using real-time reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) and immunohistochemistry. Genetic abnormalities were confirmed using fluorescence in situ hybridization (FISH) and direct sequencing. RESULTS: Unsupervised analysis of gene expression profiles partitioned medulloblastomas into five distinct subgroups (subgroups A to E). Gene expression signatures that distinguished these subgroups predicted the presence of key molecular alterations that we subsequently confirmed by gene sequence analysis and FISH. Subgroup-specific abnormalities included mutations in the Wingless (WNT) pathway and deletion of chromosome 6 (subgroup B) and mutations in the Sonic Hedgehog (SHH) pathway (subgroup D). Real-time RT-PCR analysis of gene expression profiles was then used to predict accurately the presence of mutations in the WNT and SHH pathways in a separate group of 31 medulloblastomas. CONCLUSION: Genome-wide expression profiles can partition large tumor cohorts into subgroups that are enriched for specific genetic alterations. This approach may assist ultimately in the selection of patients for future clinical trials of molecular targeted therapies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,293 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations671
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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