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Enregistrement W3081061791 · doi:10.1101/2020.08.18.20172072

Clinical and molecular heterogeneity of pineal parenchymal tumors: a consensus study

2020· preprint· en· W3081061791 sur OpenAlexafffund
Anthony P. Y. Liu, Bryan Li, Elke Pfaff, Brian Gudenas, Alexandre Vasiljevic, Brent A. Orr, Christelle Dufour, Matija Snuderl, Matthias A. Karajannis, Marc K. Rosenblum, Eugene Hwang, Ho‐Keung Ng, Jordan R. Hansford, Alexandru Szathmári, Cécile Faure‐Conter, Thomas E. Merchant, Katja von Hoff, Martin Mynarek, Stefan Rutkowski, Felix Sahm, Cynthia Hawkins, Giles Robinson, Amar Gajjar, Stefan M. Pfister, Éric Bouffet, Paul A. Northcott, David Jones, Annie Huang

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAmerican Lebanese Syrian Associated CharitiesCanadian Cancer Society Research InstituteNational Cancer InstituteDeutsche KinderkrebsstiftungSt. Jude Children's Research HospitalMemorial Sloan-Kettering Cancer Center
Mots-clésBiologyDNA methylationInternal medicineParenchymamicroRNAOncologyCancer researchGeneBioinformaticsComputational biologyPathologyMedicineGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Recent genomic studies have shed light on the biology and inter-tumoral heterogeneity underlying pineal parenchymal tumors, in particular pineoblastomas (PBs) and pineal parenchymal tumors of intermediate differentiation (PPTIDs). Previous reports, however, had modest sample sizes and lacked power to integrate molecular and clinical findings. The different proposed subgroup structures also highlighted a need to reach consensus on a robust and relevant classification system. Methods We performed a meta-analysis on 221 patients with molecularly characterized PBs and PPTIDs. DNA methylation profiles were analyzed through complementary bioinformatic approaches and molecular subgrouping was harmonized. Demographic, clinical and genomic features of patients and samples from these pineal tumor subgroups were annotated. Findings Four clinically and biologically relevant consensus PB subgroups were defined: PB-miRNA1 (n=96), PB-miRNA2 (n=23), PB-MYC/FOXR2 (n=34) and PB-RB1 (n=25); with PPTID (n=43) remaining as a molecularly distinct entity. Genomic and transcriptomic profiling allowed the characterization of oncogenic drivers for individual subgroups, specifically, alterations in the microRNA processing pathway in PB-miRNA1/2, MYC amplification and FOXR2 overexpression in PB-MYC/FOXR2, RB1 alteration in PB-RB1, and KBTBD4 insertion in PPTID. Age at diagnosis, sex predilection and metastatic status varied significantly among tumor subgroups. While patients with PB-miRNA2 and PPTID had superior outcome, survival was intermediate for patients with PB-miRNA1, and dismal for those with PB-MYC/FOXR2 and PB-RB1. Interpretation We systematically interrogated the clinical and molecular heterogeneity within pineal parenchymal tumors and proposed a consensus nomenclature for disease subgroups, laying the groundwork for future studies as well as routine use in tumor classification.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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