Clinical and pre-clinical utility of genomics in medulloblastoma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Integrated genomics has significantly advanced our understanding of medulloblastoma heterogeneity. It is now clear that it actually comprises at least four distinct molecular subgroups termed Wnt/Wingless (WNT), Sonic Hedgehog (SHH), Group 3, and Group 4 with stark clinical and biological differences. Areas covered: This paper reviews advances in the classification and risk stratification of medulloblastoma, specifically integrating subgroup with clinical and cytogenetic risk factors, with a summary of the potential to lead to more precise therapies. Moreover, the current state of preclinical modeling is summarized with respect to their utility in generating new treatments and correlation with genomic discoveries. Opportunities and challenges in developing new treatment paradigms are summarized and discussed, specifically new therapies for very high-risk metastatic/MYC-amplified Group 3 and TP53-mutant SHH and reductions in therapy for lower risk groups. Expert commentary: Survival across medulloblastoma has been stagnant for over 30 years, and new treatment paradigms are urgently required. Current therapy significantly over treats a high proportion of patients leaving them with lifelong side effects; while many patients still succumb to their disease. Applying biological advances could improve quality of life for a significant proportion of patients while offering new upfront approaches to the highest risk patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».