Molecular biomarkers in pediatric glial tumors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Glial tumors of the central nervous system (CNS) are the leading cause of cancer-related death and morbidity in children. Their diagnosis/prognosis relies mainly on clinical and histopathological factors. However, pathological grading is particularly challenging as there is substantial molecular heterogeneity in pediatric CNS tumors, which results in variable biological behavior in tumors with potentially identical histological diagnoses or limited reliable measures of classification for given subgroups. Novel molecular markers/pathways identified by integrated genomic/transcriptomic/epigenomic studies of cohorts of pediatric gliomas are revolutionizing this field and are summarized herein. RECENT FINDINGS: Studies of pediatric gliomas have identified unexpected oncogenic pathways implicated in gliomagenesis. These range from a single pathway/molecule defect such as abnormalities of the mitogen-activated-protein-kinase pathway considered to be a hallmark of pilocytic astrocytomas, to alterations in epigenomic modulators in higher-grade tumors. Importantly, the type, timing, and spatial clustering of these molecular alterations provide a better understanding of the pathogenesis of gliomas and critical markers for therapy that will help refine pathological grading. SUMMARY: Reappraisal of glioma classification using these novel biomarkers will likely change practice toward molecular pathology and their integration into clinical trials will enable personalized therapies based on the molecular fingerprint of individual tumors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».