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Enregistrement W2326316618 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-2492

Abstract 2492: Integrated genomics on molecular subgroups in medulloblastoma

2012· article· en· W2326316618 sur OpenAlexaff
Marcel Kool, David Jones, Marc Remke, Nathalie Jaeger, Andrey Korshunov, Maria Schlanstein, Paul A. Northcott, Netteke Schouten - van Meeteren, Dannis G. van Vuurden, Steven C. Clifford, Torsten Pietsch, André O. von Bueren, Stefan Rutkowski, Yoon‐Jae Cho, Martin G. McCabe, Peter Collins, Christine Haberler, David W. Ellison, Richard J. Gilbertson, Scott L. Pomeroy, François Doz, Olivier Delattre, Michael D. Taylor, Peter Lichter, Stefan M. Pfister

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedulloblastomaOncologyBiologySonic hedgehogMedicineInternal medicineBioinformaticsCancer researchGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Medulloblastoma is the most common malignant brain tumor in childhood. Molecular studies from several groups around the world demonstrated that medulloblastoma is not one disease but comprises a collection of distinct molecular subgroups. However, all these studies reported on different numbers of subgroups. The current consensus is that there are only four major subgroups, which are now called WNT, SHH, Group 3 and Group 4. A better understanding of each of these molecular subtypes is urgently warranted to improve treatment strategies and the overall survival of patients and ultimately also the quality of life for those that survive medulloblastoma. We used the data of seven independent studies on medulloblastoma for further characterization of these molecular subtypes. All cases (n = 550) were analyzed by expression profiling and for most cases SNP or array-CGH data were available. Data are presented for all medulloblastomas together and for each subgroup separately. For validation purposes we compared the results of this meta-analysis with another large medulloblastoma cohort (n = 408) for which subgroup information was obtained by immunohistochemistry. Results from both cohorts are highly similar and show how distinct the molecular subtypes are with respect to their transcriptome, DNA copy number aberrations, demographics, and survival. Interestingly, the data also showed how different medulloblastomas are between infants, children and adults. In infants, for instance, almost all medulloblastomas are classified as SHH or Group 3, whereas in adults most medulloblastomas are of the SHH subtype and almost never of Group 3. Recent next generation sequencing data (whole genome and exome) generated in our laboratory for a large series of pediatric and adult medulloblastomas show that the spectrum of genetic mutations is also very different, not only between the molecular subtypes, but also between the different age categories. All these data clearly show that medulloblastoma is not one disease. Results from these molecular analyses will form the basis for prospective multi-center studies and will have an impact on how the different variants of medulloblastoma will be treated in the future. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 2492. doi:1538-7445.AM2012-2492

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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