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Enregistrement W3012355718 · doi:10.1093/neuonc/noaa059

MGMT promoter methylation level in newly diagnosed low-grade glioma is a predictor of hypermutation at recurrence

2020· article· en· W3012355718 sur OpenAlexaff
Radhika Mathur, Yalan Zhang, Matthew Grimmer, Chibo Hong, Michael Zhang, Saumya Bollam, Kevin Petrecca, Jennifer Clarke, Mitchel S. Berger, Joanna J. Phillips, Nancy Ann Oberheim-Bush, Annette M. Molinaro, Susan M. Chang, J Costello

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of HealthNational Institute of General Medical SciencesUniversity of Oklahoma
Mots-clésSomatic hypermutationMethyltransferaseBiologyTemozolomideMethylationCancer researchGliomaO-6-methylguanine-DNA methyltransferaseDNA methylationBisulfite sequencingOncologyMedicineGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emerging data suggest that a subset of patients with diffuse isocitrate dehydrogenase (IDH)-mutant low-grade glioma (LGG) who receive adjuvant temozolomide (TMZ) recur with hypermutation in association with malignant progression to higher-grade tumors. It is currently unclear why some TMZ-treated LGG patients recur with hypermutation while others do not. MGMT encodes O6-methylguanine-DNA methyltransferase, a DNA repair protein that removes cytotoxic and potentially mutagenic lesions induced by TMZ. Here, we hypothesize that epigenetic silencing of MGMT by promoter methylation facilitates TMZ-induced mutagenesis in LGG patients and contributes to development of hypermutation at recurrence. METHODS: We utilize a quantitative deep sequencing assay to characterize MGMT promoter methylation in 109 surgical tissue specimens from initial tumors and post-treatment recurrences of 37 TMZ-treated LGG patients. We utilize methylation arrays to validate our sequencing assay, RNA sequencing to assess the relationship between methylation and gene expression, and exome sequencing to determine hypermutation status. RESULTS: Methylation level at the MGMT promoter is significantly higher in initial tumors of patients that develop hypermutation at recurrence relative to initial tumors of patients that do not (45.7% vs 34.8%, P = 0.027). Methylation level in initial tumors can predict hypermutation at recurrence in univariate models and multivariate models that incorporate patient age and molecular subtype. CONCLUSIONS: These findings reveal a mechanistic basis for observed differences in patient susceptibility to TMZ-driven hypermutation. Furthermore, they establish MGMT promoter methylation level as a potential biomarker to inform clinical management of LGG patients, including monitoring and treatment decisions, by predicting risk of hypermutation at recurrence.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations94
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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