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Enregistrement W2883374574 · doi:10.1017/cjn.2018.293

13 The genetic landscape of pediatric low-grade gliomas: Incidence, prognosis and response to therapy - a SickKids pLGG Task Force update

2018· article· en· W2883374574 sur OpenAlexvenueno aff
Scott Ryall, Michal Zápotocký, Kohei Fukuoka, Ana Guerreiro Stücklin, Janeen Bennett, Anthony Arnoldo, P Kowalski, Matthew D. Johnson, Álvaro Lassaletta, Éric Bouffet, Ute Bartels, David H. Ellison, Uri Tabori, C. Hawkins

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroblastoma Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortMedicineIncidence (geometry)Internal medicineOncologyTargeted therapyGliomaCancerCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular characterization of pediatric low-grade glioma (pLGG) over the last decade has identified recurrent alterations, most commonly involving BRAF, and less frequently other pathways including MYB and MYBL1. Many of these molecular markers have been exploited clinically to aid in diagnosis and treatment decisions. However, their frequency and prognostic significance remain unknown. Further, a significant portion of cases do not have any of these alterations and what underlies these cases remains unknown. To address this we compiled a cohort of 562 patients diagnosed at SickKids from 1990-2017. We identified molecular alterations in 454 cases (81% of the cohort). The most frequent events were those involving BRAF; either as fusions (most commonly with KIAA1549 (30%)) or V600E mutations (17%) and NF-1 (22%). Less frequently, we identified recurrent FGFR1 fusions and mutations (3%), MYB/MYBL alterations (2%), H3F3AK27M (2%) or IDH1R132H (0.5%) mutations, as well as other novel rare events. Survival analysis revealed significantly better progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) of KIAA1549-BRAF fused patients compared to BRAFV600E with 10-year OS 97.7% (95%, CI 95.5-100) and 83.9% (95%, CI 72.5-95.6), respectively. In addition to survival, molecular alterations predicted differences in response to conventional therapeutics; BRAF fused patients showed a 46% response-rate, versus only 14% in V600E patients. pLGGs harboring H3F3AK27M progressed early with median PFS of 11 months. In patients with MYB/MYBL1, FGFR1/FGFR2 alterations, we observed only one death (FGFR1N546K case). The work here represents the largest cohort of pLGGs with molecular profiling and their impact on the clinical behaviour of the disease.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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