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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».