METABOLOGENOMIC CHARACTERIZATION UNCOVERS HETEROGENEITY AMONG IDH MUTANT GLIOMAS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mutations in isocitrate dehydrogenase (IDH) enzymes are recognised to drive the molecular footprint of diffuse gliomas, and patients with IDH-mutant gliomas have overall favorable outcomes compared to patients with IDH wildtype tumors. Nonetheless, survival can vary widely even amongst patients with IDH-mutant tumors. A comprehensive metabologenomic characterization of IDH-mutant gliomas has not been performed to date. METHOD: Glioma samples from a cohort of 154 patients that underwent surgery at the UHN in Toronto, ON, underwent multiplatform molecular analysis, including metabolomic studies, genome- wide DNA methylation profiling and bulk RNA sequencing. A comprehensive, integrative analysis was performed, and validated through the use of an independent cohort derived from The Cancer Genome Atlas. RESULTS: We discovered a group of IDH-mutant gliomas with globally altered metabolism that highly resembled IDH wildtype tumors. Notably, these IDH-mutant gliomas with dysregulated metabolism were distinguished from their IDH-mutant counterparts by significantly shorter overall survival. The prognostic relevance of dysregulated metabolism complements, but was not wholly explained by canonically recognized prognostic classifications in IDH-mutant gliomas including 1p/19q codeletion, glioma CpG Island Hypermethylator (GCIMP) status and CDKN2A homozygous deletion. IDH-mutant tumors with dysregulated metabolism harbored distinct epigenetic alterations that converged to drive proliferative and stem-like transcriptional profiles. CONCLUSION: Utilizing a cross-platform analysis we have uncovered a novel subtyping of IDH-mutant gliomas with dysregulated cellular metabolism with similar survival to IDH-wildtype tumors. The metabolic profile provides unique information on glioma phenotypes, which may can facilitate a more comprehensive understanding of glioma biology, and provide a window to target novel dependencies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».