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Enregistrement W4380302352 · doi:10.1093/neuonc/noad073.245

MDB-12. TRANS-SPECIES ANALYSIS OF REPLICATION-REPAIR DEFICIENT (RRD) MEDULLOBLASTOMA AND RESPONSE TO IMMUNE-CHECKPOINT INHIBITION: AN IRRDC REPORT

2023· article· en· W4380302352 sur OpenAlexaff
Anirban Das, Nicholas R. Fernandez, Adrian Levine, Kyle Smith, Evan Y. Wang, Melissa A. Galati, Zoya Aamir, Jill Chung, Logine Negm, Owen Crump, Quang M. Trinh, Nuno M. Nunes, Vanessa Bianchi, Lucie Stengs, Melissa Edwards, Lincoln Stein, Éric Bouffet, Michael D. Taylor, Paul A. Northcott, Vijay Ramaswamy, Cynthia Hawkins, Uri Tabori

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedulloblastomaCancer researchBiologySonic hedgehogTranscriptomeMicrosatellite instabilityImmune checkpointChromosome instabilityImmune systemImmunotherapyGeneticsGeneGene expressionChromosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Replication-repair deficiency (RRD) stemming from mismatch repair and polymerase-proofreading gene defects (MMRD/PPD) lead to hypermutant childhood cancers, most frequently brain tumors. While medulloblastoma is reported, the clinical, genomic and immune landscape remains unknown. METHODS We analysed the genome, methylome, transcriptome (bulk, single-nuclei) and immune-microenvironment of the largest cohort of RRD-medulloblastoma patients enrolled by the International RRD Consortium, and correlated these to clinical outcomes. RRD mice-models were used to preclinically assess response to immunotherapy. RESULTS RRD-medulloblastoma (n=40) were enriched for anaplasia (55%) and localised disease (85%). Methylation/nano-string-based subgrouping failed to classify 40%, while the remaining clustered with the SHH-subgroup. Copy-number changes were notably infrequent (<20%). All tumors harboured hypermutation and microsatellite instability in contrast to non-RRD controls (p<0.0001). Pathogenic variants were frequent in POLE/POLD1 (80%), TP53 (48%) and SHH-pathway genes (PTCH1, SUFU, SMO: 56%). Interestingly, some tumors additionally had glioma-driver alterations (ATRX, NF1: ~50%), similar to RRD cerebellar glioblastoma, but distinct from both non-RRD medulloblastoma (n=791) and hemispheric glioblastoma (n=733) controls. Moreover, although bulk-transcriptome matched non-RRD SHH-medulloblastoma, single-nuclei analyses suggested an earlier cell-of-origin potentially explaining the heterogenous phenotypes resulting from the driver mutations. Uniquely, immune analyses (gene expression and immunohistochemistry) demonstrated high intra-tumoral CD8 T-cell infiltration. Three-year progression-free survival was 60%. Outcome was worse for RRD-medulloblastoma harbouring TP53-mutation (p=0.04) and failing subgroup-classification (p=0.004). Nestin/Cre MSH2-/- POLE;p.S459F mice developing medulloblastoma recapitulated human disease and demonstrated response to anti-PD1 monotherapy. Recurrent/progressive human tumors including those harbouring TP53-mutations exhibited radiological responses to anti-PD1 monotherapy, which was associated with prolonged ongoing survival in comparison to those not treated with checkpoint-inhibitors (p=0.02). CONCLUSIONS Hypermutant RRD-medulloblastoma reveal heterogenous phenotypes due to unique spectrum of driver mutations and an early cell of origin. Their immune-hot microenvironment allows successful salvage treatment with checkpoint-inhibitors for those failing chemo-radiation, including the high-risk SHH/TP53-mutant and unclassified subgroups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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