Molecular Characterization of Pediatric Gastrointestinal Stromal Tumors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Pediatric gastrointestinal stromal tumors (GIST) are rare and occur preferentially in females as multifocal gastric tumors, typically lacking mutations in KIT and PDGFRA. As KIT oncoprotein is consistently overexpressed in pediatric GIST, we sought to investigate the activation of KIT downstream targets and alterations of KIT/PDGFRA gene copy number, mine novel therapeutic targets by gene expression, and test tyrosine kinase receptor activation by proteomic profiling. EXPERIMENTAL DESIGN: Seventeen pediatric GISTs were investigated for KIT/PDGFRA genotype and biochemical activation of KIT downstream targets. The transcriptional profile of 13 nodules from 8 pediatric patients was compared with 8 adult wild-type (WT) GISTs, including 3 young adults. The drug sensitivity of second-generation kinase inhibitors was tested in murine Ba/F3 cells expressing human WT KIT, as well as in short-term culture of explants of WT GIST cells. RESULTS: A KIT/PDGFRA WT genotype was identified in all 12 female patients, whereas two of five males had either a KIT exon 11 or PDGFRA exon 18 mutation. KIT downstream targets were consistently activated. Pediatric GISTs showed a distinct transcriptional signature, with overexpression of BAALC, PLAG1, IGF1R, FGF4, and NELL1. In vitro studies showed that nilotinib, sunitinib, dasatinib, and sorafenib are more effective than imatinib against WT KIT. CONCLUSIONS: Rare cases of pediatric GIST may occur in male patients and harbor activating KIT/PDGFRA mutations. Pediatric GISTs show distinct transcriptional signature, suggesting a different biology than WT GIST in adults. In vitro drug screening showed that second-generation kinase inhibitors may provide greater clinical benefit in pediatric GIST.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».