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Enregistrement W2329892342 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-1445

Abstract 1445: Integrative genomics identifies actionable targets for therapy in medulloblastoma subgroups

2012· article· en· W2329892342 sur OpenAlexaff
Paul A. Northcott, David Shih, Michael D. Taylor

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPDGFRAMedulloblastomaPTENBiologyCancer researchCopy-number variationWnt signaling pathwayGenomicsGeneticsComputational biologyPI3K/AKT/mTOR pathwayGeneGenomeSignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The application of high-resolution genomics to the study of medulloblastoma has recently led to a significant enhancement in our understanding of its pathogenesis, implicating new genes and gene families, previously uncharacterized molecular processes, and the existence of distinct biological subgroups: WNT, SHH, Group 3, and Group 4. Despite these advances, few genomic studies have profiled sufficient cases to identify recurrent genetic events, including those restricted to a particular molecular subgroup, making it difficult to discriminate driver genes from passengers. To specifically address these issues we have performed a comprehensive genome-wide copy number analysis of 1,250 frozen primary medulloblastomas and summarized their genomes by medulloblastoma subgroup using Affymetrix SNP6 arrays and a custom nanoString expression assay. Significant regions of interest were verified and validated both within the MAGIC cohort and in non-overlapping samples using a combination of FISH and a custom nanoString copy number assay. The most prevalent oncogenic events observed in medulloblastoma included those targeting known oncogenes and tumor suppressors such as members of the MYC family (MYCN, MYC, and MYCL1), cell cycle regulators (CCND2 and CDK6), genes involved in RTK/PI3K/mTOR signaling (PDGFRA, IRS2, PTEN, and TSC1), and components of the SHH pathway (GLI2 and PTCH1). Integration of our copy number data with nanoString results allowed for subgroup-specific genomic analyses and the identification of multiple novel candidates that appear to be targeted in a subgroup-restricted manner. Significant focal copy number aberrations affecting the chemokine receptor CXCR4 and candidate breast cancer oncogenes LMO4 and BCAS3 were revealed in SHH medulloblastoma, providing insight into novel pathways that likely cooperate with canonical SHH signaling in this subgroup. Similarly, we identified novel genetic events restricted to the poor prognosis Group 3 and Group 4 medulloblastomas, including recurrent high-level amplification of members of the TGFβ pathway (ACVR2A and ACVR2B) in Group 3 and apparent deregulation of the RB pathway (RB1, CCND2, and CDK6) in Group 4. Definitive elucidation of the genetic events contributing to the initiation, maintenance, and progression of medulloblastoma will be an essential prerequisite for the future development of rationally designed targeted therapies. Our current study of >1,200 medulloblastoma genomes has shown that medulloblastoma subgroups exhibit distinct genomics, and implicated novel actionable genes within the subgroups that may serve as attractive targets for future therapy. Prospective functional validation of our findings and the development of appropriate preclinical models faithfully recapitulating the genetics we have observed in subgroups of the human disease will be necessary for advances in the treatment of medulloblastoma. 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 1445. doi:1538-7445.AM2012-1445

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2012
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