HG-71ULTRA-SENSITIVE DETECTION OF HOTSPOT MUTATIONS IN PEDIATRIC THALAMIC TUMOURS TO REVEAL NEGATIVE PROGNOSTIC MARKERS
Notice bibliographique
Résumé
Pediatric gliomas are the most commonly diagnosed brain cancer in children. Despite accounting for only 5% of pediatric brain neoplasms, gliomas arising in the thalamus present a significant challenge for treating physicians. We collected a population-based cohort of 66 radiologically confirmed thalamic tumours with long-term follow-up. No bi-thalamic cases were included. On central review, the cohort consisted of 43 low grade astrocytomas (LGA) and 23 high grade astrocytomas (HGA). Genomic alterations were characterized using newly optimized digital droplet and nanoString assays. Five (12%) LGAs and eleven (48%) HGAs tested positive for H3-K27M. Kaplan-Meier analysis revealed significantly worse survival of thalamic glioma patients harbouring the H3-K27M mutation versus wild type samples (log rank p < 0.001) with a median survival of 1.02 vs. 9.12 years, respectively. When separated by histologic grade, H3-K27M status remained a prognostic marker in LGA (p < 0.0001), but failed to maintain statistical significance in the HGA cohort (p = 0.0599). BRAF-V600E and BRAF-Fusion events were detected in 10 and 14 patients respectively. Interestingly, tumours with BRAF-fusion events showed robust survival, with no patients succumbing to their disease (median follow-up 11.5 years). Multivariate analysis demonstrated H3-K27M status and histology to be the most significant predictors of survival with hazard ratios of 8.7 and 12.7 (P < 0.001), respectively. This work substantiates the need for H3-K27M testing in conjunction with histological grading in dictating appropriate diagnosis. Further, we show that low grade malignancies harbouring H3-K27M mutations represent a newly identified subset of thalamic tumours with a unique survival pattern when compared to low grade H3-WT cases.
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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 | 0,001 |
| 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 ».