Genome-wide DNA methylation patterns reveal clinically relevant predictive and prognostic subtypes in human osteosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant methylation of genomic DNA has been reported in many cancers. Specific DNA methylation patterns have been shown to provide clinically useful prognostic information and define molecular disease subtypes with different response to therapy and long-term outcome. Osteosarcoma is an aggressive malignancy for which approximately half of tumors recur following standard combined surgical resection and chemotherapy. No accepted prognostic factor save tumor necrosis in response to adjuvant therapy currently exists, and traditional genomic studies have thus far failed to identify meaningful clinical associations. We studied the genome-wide methylation state of primary tumors and tested how they predict patient outcomes. We discovered relative genomic hypomethylation to be strongly predictive of response to standard chemotherapy. Recurrence and survival were also associated with genomic methylation, but through more site-specific patterns. Furthermore, the methylation patterns were reproducible in three small independent clinical datasets. Downstream transcriptional, in vitro, and pharmacogenomic analysis provides insight into the clinical translation of the methylation patterns. Our findings suggest the assessment of genomic methylation may represent a strategy for stratifying patients for the application of alternative therapies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».