Subgroup-Specific Prognostic Implications of <i>TP53</i> Mutation in Medulloblastoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Reports detailing the prognostic impact of TP53 mutations in medulloblastoma offer conflicting conclusions. We resolve this issue through the inclusion of molecular subgroup profiles. PATIENTS AND METHODS: We determined subgroup affiliation, TP53 mutation status, and clinical outcome in a discovery cohort of 397 medulloblastomas. We subsequently validated our results on an independent cohort of 156 medulloblastomas. RESULTS: TP53 mutations are enriched in wingless (WNT; 16%) and sonic hedgehog (SHH; 21%) medulloblastomas and are virtually absent in subgroups 3 and 4 tumors (P < .001). Patients with SHH/TP53 mutant tumors are almost exclusively between ages 5 and 18 years, dramatically different from the general SHH distribution (P < .001). Children with SHH/TP53 mutant tumors harbor 56% germline TP53 mutations, which are not observed in children with WNT/TP53 mutant tumors. Five-year overall survival (OS; ± SE) was 41% ± 9% and 81% ± 5% for patients with SHH medulloblastomas with and without TP53 mutations, respectively (P < .001). Furthermore, TP53 mutations accounted for 72% of deaths in children older than 5 years with SHH medulloblastomas. In contrast, 5-year OS rates were 90% ± 9% and 97% ± 3% for patients with WNT tumors with and without TP53 mutations (P = .21). Multivariate analysis revealed that TP53 status was the most important risk factor for SHH medulloblastoma. Survival rates in the validation cohort mimicked the discovery results, revealing that poor survival of TP53 mutations is restricted to patients with SHH medulloblastomas (P = .012) and not WNT tumors. CONCLUSION: Subgroup-specific analysis reconciles prior conflicting publications and confirms that TP53 mutations are enriched among SHH medulloblastomas, in which they portend poor outcome and account for a large proportion of treatment failures in these patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».