LG-46INFERIOR OUTCOME AND POOR RESPONSE TO CONVENTIONAL THERAPIES IN PEDIATRIC LOW-GRADE GLIOMAS HARBORING THE BRAF V600E MUTATION
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pediatric low-grade gliomas (PLGG) are histologically and clinically diverse and molecular stratification is desperately needed. The BRAF-V600E mutation is highly targetable for therapy but its biological relevance and impact on PLGG outcome is controversial. METHODS: We determined RAS pathway and other secondary mutations in all patients diagnosed with PLGG since 1985 (n = 854 patients biopsied), 506 had sufficient tissue. Tumors were tested for these alterations using the QX200™Droplet Digital™PCR, Nanostring and SNP array technologies. Long-term clinical data and imaging response were collected on all patients. These data were validated on a large international cohort of V600E mutant PLGG. RESULTS: BRAF-V600E mutation was observed in 19 % of PLGG. Mutations were observed across a broad spectrum of histologies including less frequently reported such as pilocytic, pilomyxoid, and diffuse astrocytomas. Importantly, BRAF-V600E positive PLGG were common in midline locations, which are often not biopsied. BRAF-V600E PLGG had inferior long-term outcome when compared with wild-type (WT) cases. Fifteen-year PFS was 7 ± 6% and 64 ± 12% for BRAF-V600E and WT-PLGG respectively (p < 0.05). This translated to OS of 57 ± 16% and 94 ± 6%, respectively (p < 0.05). Secondary molecular alterations stratified BRAF-V600E tumors into low and high-risk tumors (p < 0.05). Specific quantitative imaging analysis revealed response to non-targeted chemotherapy in only 10% BRAF-V600E PLGG, while BRAF-V600E inhibition resulted in a greater response. CONCLUSIONS: In the largest assembled cohort of molecularly characterized pediatric LGG to date, BRAF-V600E mutations identify a unique group of PLGG with distinct biology and survival. Early detection and targeted therapies may transform the management and outcome of these children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».