Genome-wide DNA methylation patterns reveal clinically relevant predictive and prognostic subtypes in osteosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Osteosarcoma (OSA) is an aggressive malignancy predominantly affecting children and young-adults. Genetic analysis has characterized very few recurrent mutations in OSA, and an improved understanding of interpatient tumor heterogeneity is needed for clinical management. Methods We analyzed genome-wide DNA methylation in primary OSA tumors from the NCI Therapeutically Applicable Research to Generate Effective Treatments (TARGET) program (n = 83) profiled using the Illumina 450K methylation array. We tested if broad genomic methylation predicted outcomes and defined supervised methylomic signatures predictive of Recurrence Free Survival (RFS), Chemotherapy Response (CR), and Metastatic disease at Diagnosis (MetDx). We assessed methylation pattern reproducibility in two independent clinical datasets (n = 28 and 34) and in an in vitro dataset (n = 11). Correlations between genomic methylation and transcription were tested using TARGET RNA-seq data. An in silico pharmacogenomic screen was performed to identify agents for future stratified application. Results Genome-wide methylation defined two subgroups. Relatively hypomethylated tumors experienced better chemotherapy response (Odds Ratio = 6.429, Fisher’s p = 0.007), longer RFS (metastatic, median 2.3 vs 26.7 months, localized, median 63.5 vs 104.7 months, stratified log-rank p = 0.006), and Overall Survival (p = 5×10-4) than hypermethylated tumors. Robust genomic methylation signatures predictive of RFS and CR were defined, and the signatures’ methylation patterns were reproducible in the independent clinical and in vitro datasets. The RFS signature was enriched for intragenic sites, whereas the CR signature and clinically relevant genome-wide methylation patterns were enriched for intergenic sites. Normal-tissue-like methylation patterns were associated with poor prognosis and in vitro analysis suggested that the methylation signatures are associated with tumor aggressiveness. Downstream transcriptional analysis revealed that genes annotated to the RFS methylation signature were also predictive survival. The transcriptional program represented in the RFS signature included several critical cellular pathways, whereas the CR signature was associated with much fewer known pathways, possibly reflecting a much broader cellular “methylation state” related to chemoresponse. A pharmacogenomic screen identified potential therapies, including epigenomic modifiers, for future stratified clinical application. Conclusion Genomic methylation offers insight into patient prognosis and could be a useful tool for developing alternate adjuvant therapeutic strategies.
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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 ».