Ultra high-risk PFA ependymoma is characterized by loss of chromosome 6q
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Within PF-EPN-A, 1q gain is a marker of poor prognosis, however, it is unclear if within PF-EPN-A additional cytogenetic events exist which can refine risk stratification. METHODS: Five independent non-overlapping cohorts of PF-EPN-A were analyzed applying genome-wide methylation arrays for chromosomal and clinical variables predictive of survival. RESULTS: Across all cohorts, 663 PF-EPN-A were identified. The most common broad copy number event was 1q gain (18.9%), followed by 6q loss (8.6%), 9p gain (6.5%), and 22q loss (6.8%). Within 1q gain tumors, there was significant enrichment for 6q loss (17.7%), 10q loss (16.9%), and 16q loss (15.3%). The 5-year progression-free survival (PFS) was strikingly worse in those patients with 6q loss, with a 5-year PFS of 50% (95% CI 45%-55%) for balanced tumors, compared with 32% (95% CI 24%-44%) for 1q gain only, 7.3% (95% CI 2.0%-27%) for 6q loss only and 0 for both 1q gain and 6q loss (P = 1.65 × 10-13). After accounting for treatment, 6q loss remained the most significant independent predictor of survival in PF-EPN-A but is not in PF-EPN-B. Distant relapses were more common in 1q gain irrespective of 6q loss. RNA sequencing comparing 6q loss to 6q balanced PF-EPN-A suggests that 6q loss forms a biologically distinct group. CONCLUSIONS: We have identified an ultra high-risk PF-EPN-A ependymoma subgroup, which can be reliably ascertained using cytogenetic markers in routine clinical use. A change in treatment paradigm is urgently needed for this particular subset of PF-EPN-A where novel therapies should be prioritized for upfront therapy.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».