Clinically and biologically relevant subgroups of Wilms tumour defined by genomic and epigenomic analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although cure rates for Wilms tumours (WT) are high, many patients receive therapy with attendant long-term complications. Our goal was to stratify WT using genome-wide analyses to identify candidate molecular features for patients who would benefit from a reduction in therapy. METHODS: We generated DNA methylation and exome sequencing data on WT-kidney pairs (n = 57) and unpaired tumours (n = 27) collected either at our centre or by the Children's Oncology Group. Samples were divided into a discovery set (n = 32) and validation set (n = 52). RESULTS: Analysis of DNA methylation revealed two subgroups of WT with distinct features. Subgroup A has a similar DNA methylation profile to mature kidney, while Subgroup B has genome-wide dysregulation of DNA methylation. The rate of non-synonymous missense mutations and segmental chromosomal aberrations was higher in Subgroup B tumours, suggesting that this group has genome instability related to its epigenetic state. Subgroup A had a higher proportion of cases of bilateral disease. Tumours with high-risk histology or from patients who relapsed were only found in Subgroup B. CONCLUSION: We have identified subgroup-specific molecular events that could inform future work supporting more targeted therapeutic approaches and patient stratification. We propose a novel developmental tumour model based on these findings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».