LG-02MYB-QKI REARRANGEMENTS IN ANGIOCENTRIC GLIOMA DRIVE TUMORIGENICITY THROUGH A TRIPARTITE MECHANISM
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pediatric low-grade gliomas (PLGGs) are among the most common solid tumors in children, encompassing multiple histological subtypes of WHO Grade I and II gliomas. While BRAF mutations and MYBL1 rearrangements have recently been identified as oncogenic drivers in pediatric gangliogliomas and diffuse astrocytomas, respectively, the oncogenic drivers for the majority of diffuse PLGGs remain unknown. Angiocentric gliomas (AGs) are pediatric low-grade gliomas (PLGGs) without known recurrent genetic drivers. METHODS: Prior genomic studies were insufficiently powered to determine the true frequency of driver alterations in rare PLGG subtypes, to identify recurrent driver alterations that occur less frequently, or to associate specific alterations with specific histological subtypes. To address this, we performed a genomic analysis of the PLGG landscape by combining newly generated and previously published sequencing datasets. Our combined cohort included 249 PLGGs including 19 AGs. RESULTS: We identified MYB-QKI fusions as a specific and single candidate driver event in AGs. In vitro and in vivo functional studies show MYB-QKI rearrangements promote tumorigenesis through three mechanisms: expression of the oncogenic MYB-QKI fusion protein, H3K27ac enhancer translocation that contributes to aberrant MYB-QKI expression, and hemizygous loss of the tumor suppressor QKI that co-operates with MYB-QKI expression to promote cell proliferation. CONCLUSIONS: We have identified MYB-QKI fusions to be a specific and single candidate driver event in AGs. This finding has diagnostic and therapeutic significance. In addition, we present the first example of a single driver rearrangement simultaneously transforming cells via three genetic and epigenetic mechanisms in a cancer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».