Cross-Species Genomics Reveals Oncogenic Dependencies in ZFTA/C11orf95 Fusion–Positive Supratentorial Ependymomas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Molecular groups of supratentorial ependymomas comprise tumors with ZFTA–RELA or YAP1-involving fusions and fusion-negative subependymoma. However, occasionally supratentorial ependymomas cannot be readily assigned to any of these groups due to lack of detection of a typical fusion and/or ambiguous DNA methylation–based classification. An unbiased approach with a cohort of unprecedented size revealed distinct methylation clusters composed of tumors with ependymal but also various other histologic features containing alternative translocations that shared ZFTA as a partner gene. Somatic overexpression of ZFTA-associated fusion genes in the developing cerebral cortex is capable of inducing tumor formation in vivo, and cross-species comparative analyses identified GLI2 as a key downstream regulator of tumorigenesis in all tumors. Targeting GLI2 with arsenic trioxide caused extended survival of tumor-bearing animals, indicating a potential therapeutic vulnerability in ZFTA fusion–positive tumors. Significance: ZFTA–RELA fusions are a hallmark feature of supratentorial ependymoma. We find that ZFTA acts as a partner for alternative transcriptional activators in oncogenic fusions of supratentorial tumors with various histologic characteristics. Establishing representative mouse models, we identify potential therapeutic targets shared by ZFTA fusion–positive tumors, such as GLI2. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 2113
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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) | 0,001 | 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 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 ».