Infant High-Grade Gliomas Comprise Multiple Subgroups Characterized by Novel Targetable Gene Fusions and Favorable Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Infant high-grade gliomas appear clinically distinct from their counterparts in older children, indicating that histopathologic grading may not accurately reflect the biology of these tumors. We have collected 241 cases under 4 years of age, and carried out histologic review, methylation profiling, and custom panel, genome, or exome sequencing. After excluding tumors representing other established entities or subgroups, we identified 130 cases to be part of an “intrinsic” spectrum of disease specific to the infant population. These included those with targetable MAPK alterations, and a large proportion of remaining cases harboring gene fusions targeting ALK (n = 31), NTRK1/2/3 (n = 21), ROS1 (n = 9), and MET (n = 4) as their driving alterations, with evidence of efficacy of targeted agents in the clinic. These data strongly support the concept that infant gliomas require a change in diagnostic practice and management. Significance: Infant high-grade gliomas in the cerebral hemispheres comprise novel subgroups, with a prevalence of ALK, NTRK1/2/3, ROS1, or MET gene fusions. Kinase fusion–positive tumors have better outcome and respond to targeted therapy clinically. Other subgroups have poor outcome, with fusion-negative cases possibly representing an epigenetically driven pluripotent stem cell phenotype. See related video: https://vimeo.com/438254885 See related commentary by Szulzewsky and Cimino, p. 904. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 890
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».