TP53 Alterations Determine Clinical Subgroups and Survival of Patients With Choroid Plexus Tumors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Choroid plexus carcinomas are pediatric tumors with poor survival rates and a strong, but poorly understood, association with Li-Fraumeni syndrome (LFS). Currently, with lack of biologic predictors, most children are treated with aggressive chemoradiation protocols. PATIENTS AND METHODS We established a multi-institutional tissue and clinical database, which enabled the analysis of specific alterations of the TP53 tumor suppressor and its modifiers in choroid plexus tumors (CPTs). We conducted high-resolution copy-number analysis to correlate these genetic parameters with family history and outcome. Results We studied 64 patients with CPTs. All individuals with germline TP53 mutations fulfilled LFS criteria, whereas all patients not meeting these criteria harbored wild-type TP53 (P < .001). TP53 mutations were found in 50% of choroid plexus carcinomas (CPCs). Additionally, two sequence variants known to confer TP53 dysfunction, TP53 codon72 and MDM2 SNP309, coexisted in the majority of TP53 wild-type CPCs (92%) and not in TP53 mutated CPC (P = .04), which suggests a complementary mechanism of TP53 dysfunction in the absence of a TP53 mutation. High-resolution single nucleotide polymorphism (SNP) array analysis revealed extremely high total structural variation (TSV) in TP53-mutated CPC tumor genomes compared with TP53 wild-type tumors and choroid plexus papillomas (CPPs; P = .006 and .004, respectively). Moreover, high TSV was associated with significant risk of progression (P < .001). Five-year survival rates for patients with TP53-immunopositive and -immunonegative CPCs were 0% and 82 (+/- 9%), respectively (P < .001). Furthermore, 14 of 16 patients with TP53 wild-type CPCs are alive without having received radiation therapy. CONCLUSION Patients with CPC who have low tumor TSV and absence of TP53 dysfunction have a favorable prognosis and can be successfully treated without radiation therapy.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».