Abstract 841: Meningioma subgroups associated with functional genomic elements defined by DNA methylation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although most meningioma are non-malignant, there is a high recurrence rate among atypical and anaplastic (malignant) meningiomas (grades II/III). In addition, malignant meningioma usually progresses after treatment. Recently, based on DNA methylation, two subgroups of meningioma were described with recurrence-free survival differences. Epigenetic deregulation at distinct genomic elements can affect changes in gene expression and alter the transcriptional profile of the cancer cells. We seek to understand the mechanisms of meningioma recurrence and progression after initial treatment. In order to address this, we will use DNA methylation data to identify candidate noncoding elements and their connection with genes that might explain differences in meningioma prognostic subgroups. Using published DNA methylation data we compared favorable and unfavorable meningioma subgroups and identified 3,045 differentially methylated probes (p< 0.0001, difference mean-methylation beta-value> 0.2). Focusing on probes within known functional genomics, we identified 18 highly conserved genomic enhancers known to be activated in cancer that can potentially drive meningioma recurrence. We next investigated links between these enhancers and their targeted genes by incorporating GeneHancer annotation. We found that the unfavorable subgroup of meningiomas presented hypomethylation within enhancer regions that have the potential to target PARK7, ARID4B, and FBH1. ARID4B was previously shown to be highly active in high-grade meningiomas. We also identified 16 enhancer regions that overlap known prognostic cancer enhancer, previously identified in other tumor types. Our findings were validated in independent cohort comprised by public and unpublished DNA methylation datasets. Our preliminary results are the first to suggest that DNA methylation changes can be used to identify noncoding regions associated with meningioma prognosis. Identification of noncoding regions associated with meningioma recurrence will provide knowledge of the role of epigenomics in the development of malignant meningioma and of opportunities for targeted therapy. Citation Format: Tathiane M. Malta, James Snyder, Michael Wells, Ana deCarvalho, Laila Poisson, Camila Souza, Gelareh Zadeh, Kenneth Aldape, Daniela Tirapelli, Carlos Carlotti, Yan Lee, Steven Kalkanis, Tobias Walbert, Houtan Noushmehr. Meningioma subgroups associated with functional genomic elements defined by DNA methylation [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr 841.
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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) | 0,003 | 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 ».