Transcription factor networks of oligodendrogliomas treated with adjuvant radiotherapy or observation inform prognosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent international sequencing efforts have allowed for the molecular taxonomy of lower-grade gliomas (LGG). We sought to analyze The Cancer Genome Atlas (TCGA, 2015) gene expression datasets on molecularly defined oligodendrogliomas (IDH-mutated and 1p/19q-codeleted) patients treated with adjuvant radiation or those observed to discover prognostic markers and pathways. METHODS: mRNA expression and clinical information of patients with oligodendroglioma were taken from the TCGA "Brain Lower Grade Glioma" provisional dataset. Transcription factor network reconstruction and analysis were performed using the R packages "RTN" and "RTNsurvival." Elastic net regularization and survival modeling were performed using the "biospear," "plsRCox," "survival" packages. RESULTS: From our cohort of 137 patients, 65 received adjuvant radiation and 72 were observed. In the cohort that received adjuvant radiotherapy, a transcription factor activity signature, that correlated with hypoxia, was associated with shorter disease-free survival (DFS) (median = 45 months vs 108 months, P < .001). This increased risk was not seen in patients who were observed (P = .2). Within the observation cohort, a transcription factor activity signature was generated that was associated with poor DFS (median = 72 months. vs 143 months., P < .01). CONCLUSIONS: We identified a transcription factor activity signature associated with poor prognosis in patients with molecular oligodendroglioma treated with adjuvant radiotherapy. These patients would be potential candidates for treatment intensification. A second signature was generated for patients who were more likely to progress on observation. This potentially identifies a cohort who would benefit from upfront adjuvant radiotherapy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».