Spatial progression and molecular heterogeneity of IDH-mutant glioblastoma determined by DNA methylation-based mapping
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma (GBM) is the most common malignant primary central nervous system (CNS) neoplasm in adults, and has an almost universally poor prognosis. Recently, an emphasis on genetic and epigenetic profiling has revealed a number of molecular features useful in the diagnostic and prognostic classification of GBM, advancing our understanding of the underlying features that make these tumors so aggressive and providing the rationale for the creation of better targeted therapeutics. One such method, DNA methylation profiling, has recently emerged as an important technique for the classification of CNS tumors, with diagnostic accuracy in some cases surpassing traditional methods. However, how DNA methylation profiles change with the course of the disease remains less understood. Here, we present a case of a 30-year-old male with primary IDH-mutant GBM with widespread recurrence and death two years later. Using unsupervised hierarchical clustering of methylation probes, we created a phylogenetic map to trace the tumor path as it spread from the initial biopsy site throughout the right hemisphere, across the corpus callosum to the contralateral hemisphere, and into the brainstem. We identified molecular divergence between the right and left hemisphere GBM samples marked by distinct copy number profile alterations, alterations in specific methylation sites, and regional loss of MGMT promoter methylation, providing a potential mechanism for treatment resistance in this case. In summary, this case both highlights the molecular diversity in GBM, and illustrates a novel use for methylation profiling in establishing a phylogenetic profile to allow for spatial mapping of tumor progression.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».