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Enregistrement W4308977735 · doi:10.1093/neuonc/noac209.019

BIOM-09. GUIDING PRECISION THERAPEUTICS THROUGH INTERROGATING ONCOGENIC PATHWAY ACTIVATION

2022· article· en· W4308977735 sur OpenAlexaff
Liana Nobre, Adrian Levine, Scott Milos, Monique Johnson, Ben Laxer, Scott Ryall, Julie Bennett, Michelle Ku, Robert Siddaway, Uri Tabori, Cynthia Hawkins

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPI3K/AKT/mTOR pathwayMAPK/ERK pathwayCancer researchProtein kinase BMedicineSignal transductionBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The deregulation of canonical oncogenic pathways are largely responsible for driving pediatric cancers and can be targeted for therapeutics. Currently, we interrogate these pathways clinically by looking for gene mutations, but these are not found in all cases, and in others multiple genes are. We hypothesized that assessing transcriptomic and proteomic-based pathway activation will allow a better understanding of the most active oncogenic pathways and help guide therapy. To do this, we developed and validated a nanostring based assay that interrogates 4 key actionable pathways (MAPK, PI3K-AKT-mTOR, JAK-STAT, and NFkB) including RNA, protein and phosphoprotein expression. The assay was clinically validated using isogenic cell lines and a cohort of 40 gliomas with previous RNAseq. We then interrogated over 400 tumor samples, including 15 ependymomas, 11 medulloblastomas, 250 low grade gliomas (LGG), 145 high grade gliomas and 10 control normal brain specimens. Interestingly, although pediatric LGG exhibited higher MAPK activation than control tissue and other tumor types, a subset of these tumors have increased activity in PI3K , JAK and NFKB pathways. Furthermore, high PI3K activation score was correlated with worse PFS in a subset of pediatric LGGs that required adjuvant chemotherapy (p=0.018). To further explore the therapeutic implication of the assay, we analyzed a cohort of patients treated with MEK inhibitors (n=20). Strikingly, on top of universal RAS/MAPK activation, crosstalk between additional activated pathways such as PI3K and JAK-STAT may contribute to lack of response. In particular, pre-treatment and post-progression PLGG who failed therapy, revealed mild reduction in MAPK signature accompanied by increased PI3K phospho-proteins (p-S6/p-4EBP1,p-AKT)(p< 0.01). We conclude that assessing oncogenic pathway activation can add to DNA sequencing to predict different outcome and response to targeted therapies in childhood brain tumors. This can inform future therapeutic strategies including the identification of potential responders and combination strategies for non-responders.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,261 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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