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Enregistrement W2330447886 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-1432

Abstract 1432: The heterogeneous genomic landscape of posterior fossa ependymoma

2012· article· en· W2330447886 sur OpenAlexaff
Hendrik Witt, Stephen C. Mack, Sebastian Bender, Marina Ryzhova, Martin Sill, Ruth Isserlin, David Jones, Paul A. Northcott, Marc Remke, Axel Benner, Thomas Hielscher, Nalin Gupta, Livia Assis Garcia, William A. Weiss, Kelsey Betrand, Timothy Van Meter, Andreas von Deimling, Stefan Rutkowski, Torsten Pietsch, Andreas E. Kulozik, Yoon‐Jae Cho, Uri Tabori, Cynthia Hawkins, Olaf Witt, Gary D. Bader, James T. Rutka, Peter Lichter, Andrey Korshunov, Michael D. Taylor, Stefan M. Pfister

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueATP Synthase and ATPases Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpendymomaImmunohistochemistryProportional hazards modelBiologyPathologyBrain tumorDiseaseTissue microarrayOncologyHazard ratioMedicineInternal medicineBioinformaticsConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Brain tumors are the most common cause of cancer-related death in childhood. Ependymomas, are the third most common pediatric brain tumor. The disease remains incurable for about 45% of patients even after gross total resection and radiotherapy. Despite showing a very homogeneous histological picture, ependymomas display distinct molecular behavior, which supports the existence of several independent entities of the disease. We examined two non-overlapping cohorts of 102 and 75 ependymomas by mRNA expression profiling, on two different array platforms (Affymetrix, Agilent). When performing multiple statistical clustering methods (unsupervised consensus NMF and consensus HCL), we could consistently identify three major clusters, including two subgroups of posterior fossa (PF) ependymoma, a variant common in children and associated with heterogeneous clinical outcome. Subgroup-specific chromosome aberrations of PF tumors were detected by aCGH, and biological signaling pathways distinguishing PF subgroups were identified by gene set enrichment analysis and visualized in Cytoscape. We validated the most significantly classifying markers of each subgroup by immunohistochemistry on a tissue microarray containing an independent set of 265 PF ependymomas. Our findings delineate two subgroups of PF ependymoma (groups A and B) which are demographically, transcriptionally, genetically, and clinically distinct. Group A patients are younger, have laterally located tumors with a balanced genome, more frequently develop secondary metastases and are much more likely to have an extremely poor outcome as compared with group B patients. Based on a multi-variate Cox proportional-hazards model, our identified markers have the strongest independent prognostic value among demographic and molecular variables with Hazard ratios of 8.45 (PFS) and 10.55 (OS). Prognostic significance and predictive impact is being validated in the GPOH HIT2000 Ependymoma study. The identification of two distinct subgroups of PF ependymoma, and markers applicable for their clinical distinction, will allow for better prognostication of individual cases, independent of age, level of resection and WHO grade, and also for stratification in future ependymoma clinical trials. 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 1432. doi:1538-7445.AM2012-1432

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, 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
Routes d'admission1
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