MOMC-3. Hypermethylation and overexpression of HOX genes are poor prognosticators in Lower-Grade Glioma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diffuse gliomas represent over 80% of malignant brain tumors ranging from low-grade to aggressive high-grade lesions. Molecular characterization of these tumors led to the development of new classification system comprising specific glioma subtypes. While this provides novel molecular insight into gliomas it does not fully explain the variability in patient outcome. To identify and characterize a predictive signature of outcome in diffuse gliomas, we utilized an integrative molecular analysis (methylation, mRNA, copy number variation (CNV) and mutation data) using multiple molecular platforms, including a total of 310 IDH mutant glioma samples from University Health Network (UHN) and German Cancer Research Center (DKFZ) together with 419 samples from The Cancer Genome Atlas (TCGA). Cox regression analysis of methylation data from the UHN cohort identified CpG-based signatures that split the glioma cohort into two prognostic groups strongly predicting survival (p-value < 0.0001). The CpG-based signatures were reliably validated using two independent datasets from TCGA and DKFZ cohorts (both p-values < 0.0001). The results show that the methylation signatures that predict poor outcome also correlated with G-CIMP low status, elevated CNV instability and hypermethylation of a set of HOX gene probes. Further study in diffuse lower-grade glioma (LGG) using integrated mRNA and methylation (iRM) analyses showed that parallel HOX gene overexpression and hypermethylation in the same direction were significantly associated with increased mutational load, high aneuploidy and worse survival (p-value < 0.0001). Furthermore, this iRM high group was characterized by a 7-HOX gene signature showed significant survival differences not only in IDH mutant LGG but also in IDH wildtype LGG. These results demonstrate the importance of HOX genes in predicting the outcome of diffuse gliomas to identify relevant molecular subtyping independent of histology.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».