LGG-16. LOCATION AND HISTOLOGY DICTATE THE LIKELIHOOD OF MOLECULAR EVENTS IN PEDIATRIC LOW-GRADE GLIOMA
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade, a plethora of genetic information in pediatric low-grade gliomas (pLGG) has been uncovered. Clinically, many of these molecular markers have been implicated in aiding in patient diagnosis, predicting prognosis, and stratifying the most effective therapeutic strategy. However, there has yet to be a consensus on what molecular markers to test for, how to test for them, or their incidence across tumour locations and histologies. We compiled a cohort of low-grade gliomas treated at the Hospital for Sick Children. MRI and pathology reviews confirmed tumour location and diagnosis. Molecular testing was conducted using a combination of the QX200 Bio-Rad Droplet-Digital PCR, NanoString nCounter, FISH, and RNA-seq depending on the alteration being tested for and the available material. Our cohort consisted of 480 patients with complete clinical and molecular data. The most frequent alteration in our cohort was KIAA1549-BRAF fusions (37%), followed by BRAF_V600E (20%). BRAF fusion events were most commonly seen in pilocytic and pilomyxoid astrocytoma (67% and 69%, respectively), whereas BRAF_V600E was primarily observed in ganglioglioma and PXA (52% and 85%, respectively). Interestingly, both low grade glioma, NOS and diffuse astrocytoma showed a wide array of molecular events, including BRAF_V600E, BRAF fusions, MYBL1 alterations and H3F3A_K27M. With respect to tumour location, the cerebellum showed significant enrichment for BRAF fusions (80%). In the hemispheres, diencephalon, brainstem and spinal cord, more mutational diversity was seen, with BRAF fusion and BRAF_V600E appearing most frequently, while additional events such as H3F3A_K27M, MYBL1 alterations, and FGFR1 fusions are also present. The work here shows the utility of targeted non-NGS techniques by which hotspot mutations and fusion events can be detected. Further, we show in which histological grades and locations specific events tend to cluster, providing a stepwise procedure by which the most likely molecular marks can be tested for.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».