MB-87INTEGRATED GENOMICS REVEALS NOVEL SUBTYPES OF MEDULLOBLASTOMA SUBGROUPS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medulloblastoma is now accepted to comprise four distinct molecular variants, and current clinical trials are stratifying patients using a combined biological and clinical risk stratification. Despite the identification of the 4 core subgroups, there appears to exist tremendous clinical heterogeneity within the four subgroups suggesting additional substructure. METHODS: Integrative clustering of 763 primary medulloblastoma samples with gene expression and genome wide methylation data was performed with the Similarity Network fusion method (SNF), and correlated with clinical features and copy-number aberrations. RESULTS: Integrative clustering faithfully recapitulated the four principal subgroups of medulloblastoma, with a boundary between Group 3 and 4, and intra-subgroup biological heterogeneity more clearly apparent than either expression or methylation alone. The WNT subgroup consists of two subtypes, one defined by monosomy 6 and a second of older patients without monosomy 6. We found the highest evidence for four subtypes of SHH, 1) two infants subgroups with clear prognostic differences, pathway aberrations and copy number profiles, 2) childhood group with a poor prognosis and 3) an adult group. MYC amplifications enrich in a distinct cluster of Group 3 with a significantly poor prognosis. Copy number profiles and driver pathways define three subtypes of Group 4. CONCLUSIONS: Integrative clustering provides profound insights into the biological heterogeneity within each of the principle medulloblastoma subgroups. As current therapies result in significant long-term sequelae, the identification of substructure within the four subgroups allows for more refinement in biological risk stratification as well as identification of novel agents for future rationale targeted therapies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».