MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2619229835 · doi:10.1093/neuonc/nox083.044

DIPG-29. GENOMIC LANDSCAPE OF DIFFUSE INTRINSIC PONTINE GLIOMA: AN ANALYSIS OF THE DIPG-BATS COHORT

2017· article· en· W2619229835 sur OpenAlexaff
Pratiti Bandopadhayay, Noah F. Greenwald, Jeremiah A. Wala, Ofer Sharpira, Adam Tracy, Mariella G. Filbin, Ryan O’Rourke, Patricia Ho, Claire Sinai, Hayley Malkin, Lianne Greenspan, Kristen Lawler, Kristine Pelton, Anu Banerjee, Oren J. Becher, K. Ayyanar, William Gump, Anne Bendel, Daniel C. Bowers, Mahmoud G. Nagib, Bradley E. Weprin, Amy‐Lee Bredlau, Sridharan Gururangan, Herbert E. Fuchs, Kenneth J. Cohen, Melanie Comito, Mark S. Dias, Jason Fangusaro, Stewart Goldman, Jennifer Elster, Paul G. Fisher, Tadanori Tomita, Tord D. Alden, Arthur J. DiPatri, Sharon L. Gardner, Matthias A. Karajannis, David H. Harter, Michael H. Handler, Karen Gauvain, David D. Limbrick, Russ Geyer, Sarah Leary, Ziab Khatib, Samuel R. Browd, John Ragheb, Sanjiv Bhatia, Tobey McDonald, Dolly Aguilera, Barun Brahma, Peter Manley, Karen Wright, Susan Chi, Sabine Mueller, Jeff Murray, Kellie J. Nazemi, Lissa Baird, Michelle Monje, Nathan Robison, Erin N. Kiehna, Mark D. Krieger, Eric Sandler, Philipp R. Aldana, Joshua B. Rubin, Matija Snuderl, Zhihong Joanne Wang, Sandeep Sood, Donna Neuberg, Mario L. Suvà, Rosalind A. Segal, Nada Jabado, Mäneka Puligandla, Michael D. Prados, Karen J. Marcus, Daphne A. Haas‐Kogan, Liliana Goumnerova, Nalin Gupta, Keith L. Ligon, Rameen Beroukhim, Mark W. Kieran

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPTENBiopsyMedicineCohortKRASGliomaPathologyAutopsyOncologyBiologyInternal medicineMutationCancer researchGeneGeneticsPI3K/AKT/mTOR pathway

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG) remains a devastating and incurable disease. The DIPG-BATs clinical trial incorporates diagnostic biopsy with molecularly determined treatment stratification. Here we present the initial genomic analysis of the DIPG-BATs cohort. METHODS: Children enrolled on the DIPG-BATs clinical trial underwent upfront diagnostic biopsies prior to commencement of therapy. RNA and DNA were extracted from single core biopsies and subjected to whole-genome sequencing (WGS) and RNA-sequencing. Tumor samples were also collected at autopsy if there was parental consent. RESULTS: Fifty-three patients were enrolled on study, of whom 50 underwent biopsy. There were no biopsy-related deaths. A mean of 5ug of RNA and 10ug of DNA were extracted from single frozen cores. WGS on 41 DIPG samples (including eight autopsy samples) revealed a mean mutation rate of 0.753 mutations per Mb. We confirmed TP53, PIK3CA, H3F3A, ACVR1, PPM1D, and HIST1H3B to be recurrently mutated in DIPG. Additional mutations were found in epigenetic modifiers including ASXL1. Copy-number analysis revealed PDGFRA to meet statistical significance as a recurrent amplification peak in DIPG (q<0.25). Gene-set analysis revealed mutations in the TERT pathway, ARF pathway, AKT/PTEN pathway, TP53 pathway, cell cycle and apoptosis pathways to be statistically enriched across the cohort (q<0.10). Analysis of paired diagnosis and autopsy samples revealed evolution of tumors following treatment. Samples obtained at autopsy exhibited a significantly increased mean mutation rate compared to untreated biopsies (p<0.0001). CONCLUSIONS: Whole-genome sequencing of DIPG-BATs samples confirms driver mutations in multiple pathways implicated in cancer. Initial investigation of paired biopsy and autopsy samples allows the analysis of the genomic evolution of DIPG. These findings shed insight into both oncogenic and resistance drivers in DIPG. *equal contribution

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuro-Oncology→Même sujetGlioma Diagnosis and Treatment→Travaux en français237 207→