MB-104GENETIC PREDICTORS OF INTELLECTUAL OUTCOME IN CHILDREN TREATED FOR MEDULLOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advances in cancer treatment have led to improved survival rates for pediatric brain tumor patients. However, these treatments are toxic to healthy brain tissue, and many patients develop long-term neuropsychological deficits as a result1. There exists a large variability in outcome such that some patients develop functional deficits while others do not. Little is known about genetic factors that may predict better or worse outcome in these patients. We explored the relationship between two candidate genes, gluthathione S transferase (GST) and peroxisomal proliferator activated receptor (PPAR), and long-term intellectual outcome in a sample of medulloblastoma patients. METHODS: Germ-line DNA from blood samples of thirty-nine patients was sequenced using the Illumina Human Omni2.5 BeadChip. Patients received tumor resection, craniospinal radiation, and multiagent chemotherapy as part of treatment. Intellectual outcome was assessed via the full scale intelligent quotient composite (FSIQ) from the Wechsler Intelligence scale for Children. A machine learning algorithm2 was used to explore the relationship between genes and intellectual outcome. RESULTS: We identified five polymorphisms on the PPARδ gene that were significantly associated with changes in intellectual outcome. Variant alleles predicted declines in intellectual functioning while wild-type or heterozygous alleles predicted a net-zero change. Our findings are consistent with recent studies suggesting a putative role for PPARδ in the regulation of injury-related neurotoxicity. DISCUSSION: PPARδ accounts for the variability in outcome in medulloblastoma survivors. Our results lay the foundation for animal studies investigating the molecular mechanisms by which PPARδ confers protection against the effects of treatment for brain tumors.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».