Molecular subgrouping of atypical teratoid/rhabdoid tumors—a reinvestigation and current consensus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Atypical teratoid/rhabdoid tumors (ATRTs) are known to exhibit molecular and clinical heterogeneity even though SMARCB1 inactivation is the sole recurrent genetic event present in nearly all cases. Indeed, recent studies demonstrated 3 molecular subgroups of ATRTs that are genetically, epigenetically, and clinically distinct. As these studies included different numbers of tumors, various subgrouping techniques, and naming, an international working group sought to align previous findings and to reach a consensus on nomenclature and clinicopathological significance of ATRT subgroups. METHODS: We integrated various methods to perform a meta-analysis on published and unpublished DNA methylation and gene expression datasets of ATRTs and associated clinicopathological data. RESULTS: In concordance with previous studies, the analyses identified 3 main molecular subgroups of ATRTs, for which a consensus was reached to name them ATRT-TYR, ATRT-SHH, and ATRT-MYC. The ATRT-SHH subgroup exhibited further heterogeneity, segregating further into 2 subtypes associated with a predominant supratentorial (ATRT-SHH-1) or infratentorial (ATRT-SHH-2) location. For each ATRT subgroup we provide an overview of its main molecular and clinical characteristics, including SMARCB1 alterations and pathway activation. CONCLUSIONS: The introduction of a common classification, characterization, and nomenclature of ATRT subgroups will facilitate future research and serve as a common ground for subgrouping patient samples and ATRT models, which will aid in refining subgroup-based therapies for ATRT patients.
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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 | 0,029 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».