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Enregistrement W2737542366 · doi:10.1038/nature22973

The whole-genome landscape of medulloblastoma subtypes

2017· article· en· W2737542366 sur OpenAlexafffund
Paul A. Northcott, Ivo Buchhalter, A. Sorana Morrissy, Volker Hovestadt, Joachim Weischenfeldt, Tobias Ehrenberger, Susanne Gröbner, Maia Segura‐Wang, Thomas Zichner, Vasilisa A. Rudneva, Hans-Jörg Warnatz, Nikos Sidiropoulos, Aaron H. Phillips, Steven E. Schumacher, Kortine Kleinheinz, Sebastian M. Waszak, Serap Erkek, David Jones, Barbara C. Worst, Marcel Kool, Marc Zapatka, Natalie Jäger, Lukas Chávez, Barbara Hutter, Matthias Bieg, Nagarajan Paramasivam, Michael C. Heinold, Zuguang Gu, Naveed Ishaque, Christina Jäger-Schmidt, Charles D. Imbusch, Alke Jugold, Daniel Hübschmann, Thomas S. Risch, Vyacheslav Amstislavskiy, F. Germán Rodríguez-González, Ursula Weber, Stephan Wolf, Giles Robinson, Xin Zhou, Gang Wu, David Finkelstein, Yanling Liu, Florence M.G. Cavalli, Betty Luu, Vijay Ramaswamy, Xiaochong Wu, Jan Köster, Marina Ryzhova, Yoon-Jae Cho, Scott L. Pomeroy, Christel Herold‐Mende, Martin U. Schuhmann, Martin Ebinger, Linda M. Liau, Jaume Mora, Roger E. McLendon, Nada Jabado, Toshihiro Kumabe, Eric Chuah, Yussanne Ma, Richard A. Moore, Andrew J. Mungall, Karen Mungall, Nina Thiessen, Kane Tse, Tina Wong, Steven J.M. Jones, Olaf Witt, Till Milde, Andreas von Deimling, David Capper, Andrey Korshunov, Marie-Laure Yaspo, Richard W. Kriwacki, Amar Gajjar, Jinghui Zhang, Rameen Beroukhim, Ernest Fraenkel, Jan O. Korbel, Benedikt Brors, Matthias Schlesner, Roland Eils, Marco A. Marra, Stefan M. Pfister, Michael D. Taylor, Peter Lichter

Notice bibliographique

RevueNature · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Cancer AgencyMcGill UniversityCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteGarron Family Cancer CentreBrain Tumour ResearchHospital for Sick ChildrenTerry Fox Research InstituteBundesministerium für Bildung und ForschungBrain Tumour CharityNational Institutes of HealthCanada Research ChairsDeutsche KrebshilfeAlexander and Margaret Stewart TrustGovernment of OntarioAmerican Lebanese Syrian Associated CharitiesGenome CanadaHeidelberger Zentrum für Personalisierte Onkologie Deutsches Krebsforschungszentrum In Der Helmholtz-GemeinschaftBC Cancer FoundationStichting Kinderen KankervrijOntario Institute for Cancer ResearchChildren's Hospital FoundationPediatric Brain Tumor FoundationGenome British ColumbiaDeutsches Krebsforschungszentrum
Mots-clésMedulloblastomaBiologyGenomeComputational biologyGenomicsGeneGeneticsBioinformaticsOncologyCancer researchMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current therapies for medulloblastoma, a highly malignant childhood brain tumour, impose debilitating effects on the developing child, and highlight the need for molecularly targeted treatments with reduced toxicity. Previous studies have been unable to identify the full spectrum of driver genes and molecular processes that operate in medulloblastoma subgroups. Here we analyse the somatic landscape across 491 sequenced medulloblastoma samples and the molecular heterogeneity among 1,256 epigenetically analysed cases, and identify subgroup-specific driver alterations that include previously undiscovered actionable targets. Driver mutations were confidently assigned to most patients belonging to Group 3 and Group 4 medulloblastoma subgroups, greatly enhancing previous knowledge. New molecular subtypes were differentially enriched for specific driver events, including hotspot in-frame insertions that target KBTBD4 and ‘enhancer hijacking’ events that activate PRDM6. Thus, the application of integrative genomics to an extensive cohort of clinical samples derived from a single childhood cancer entity revealed a series of cancer genes and biologically relevant subtype diversity that represent attractive therapeutic targets for the treatment of patients with medulloblastoma. Genomic analysis of 491 medulloblastoma samples, including methylation profiling of 1,256 cases, effectively assigns candidate drivers to most tumours across all molecular subgroups. Medulloblastomas are highly malignant brain tumours that develop during childhood. Paul Northcott and colleagues analysed the whole-genome sequences of 491 medulloblastomas in order to characterize the genomic landscape across tumours and identify new drivers and mutational signatures. Their integrative genomic analyses, including methylation profiling of 1,256 medulloblastomas, identifies subgroup-specific driver mutations and suggests additional tumour subtypes. The authors assign driver mutations to a high proportion of the less well characterized Group 3 and Group 4, which together contribute to more than 60% of all medulloblastomas.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,263 · 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 182
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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