Pediatric high-grade astrocytomas: a distinct neuro-oncological paradigm
Notice bibliographique
Résumé
Brain tumors are the leading cause of cancer-related death in children. High-grade astrocytomas (HGAs), in particular, are lethal in children across all ages. Integrative genome-wide analyses of the tumor's genome, transcriptome and epigenome, using next-generation sequencing technologies and genome-wide DNA methylation arrays, have provided valuable breakthroughs in our understanding of the pathogenesis of HGAs across all ages. Recent profiling studies have provided insight into the epigenetic nature of gliomas in young adults and HGAs in children, particularly with the identification of recurrent gain-of-function driver mutations in the isocitrate dehydrogenase 1 and 2 genes (IDH1/2) and the epigenetic influence of their oncometabolite 2-hydroxyglutarate, as well as mutations in the histone 3 variant 3 gene (H3F3A) and loss-of-function mutations in the histone 3 lysine 36 trimethyltransferase gene (SETD2). Mutations in H3F3A result in amino acid substitutions at residues thought to directly (K27M) or indirectly (G34R/V) affect histone post-translational modifications, suggesting they have the capacity to affect the epigenome in a profound manner. Here, we review recent genomic studies, and discuss evidence supporting the molecular characterization of pediatric HGAs to complement traditional approaches, such as histology of resected tumors. We also describe newly identified molecular mechanisms and discuss putative therapeutic approaches for HGAs specific to pediatrics, highlighting the necessity for the evolution of HGA disease management approaches.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».