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Enregistrement W4281953957 · doi:10.1093/neuonc/noac079.371

LGG-60. Development and implementation of a complementary diagnostic tool to detect targetable pathways in pediatric glioma patients

2022· article· en· W4281953957 sur OpenAlexaff
Liana Nobre, Adrian Levine, Scott Milos, Monique Johnson, Benjamin Laxer, Scott Ryall, Robert Siddaway, Uri Tabori, Cynthia Hawkins

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGliomaPI3K/AKT/mTOR pathwayMAPK/ERK pathwayCancer researchConcordanceMedicineTranscriptomeBiologySignal transductionInternal medicineGene expressionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pediatric Low grade gliomas are mainly driven by MAPK alterations including mutations in BRAF (BRAF fusions and BRAFV600) and FGFR. This has led to the study of BRAF, MEK and more recently FGFR inhibitors resulting in variable responses. We hypothesize that differing levels of RAS_MAPK coupled with alternate pathway activation may be driving this variability. To address this, we designed a custom NanoString assay that integrates proteomic and transcriptomic profiling of 4 key cancer-related, actionable pathways (MAPK, PI3K-AKT-mTOR, JAK-STAT, and NFkB) with robust results on formalin-fixed paraffin embedded tissue, including archival samples up to approximately 15 years old. We validated this assay using 15 gold standard cell lines with defined changes in each pathway including both isogenic activating mutations and perturbation with inhibitors. These findings were confirmed using data from the Cancer Cell Line Encyclopedia. The panel was further validated using a cohort of 40 low grade glioma samples with available RNAseq data where the RNA expression signatures had high concordance between assays. We have currently run the assay on over 200 surgical tumor samples, including 206 gliomas, 15 ependymomas, 11 medulloblastomas, 14 high grade gliomas and 10 control normal brain specimens. Findings indicate significant variability in pathway activations between tumors, although PLGG overall have higher MAPK activation scores than control tissue and other tumor types, a subset of these tumors have increased activity in PIK , JAK and NFKB pathways, underscoring the importance of integrating transcriptomic and proteomic information in precision oncology treatments. Finally, single cell RNA sequencing data from pilocytic astrocytomas demonstrates significant heterogeneity in pathway activation states within the tumor cells, as well as high pathway activations in some tumor associated microglia. This raises further research questions regarding the role of tumor heterogeneity in treatment failures and the impact of targeted therapies on the tumor immune microenvironment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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