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Enregistrement W4384070182 · doi:10.1093/noajnl/vdad071.006

COMPREHENSIVE MULTIPLATFORM ANALYSIS OF CDKN2A ALTERATIONS IN MENINGIOMAS

2023· article· en· W4384070182 sur OpenAlexaff
Justin Z. Wang, Vikas Patil, Jeff Liu, Helin Dogan, Ghazaleh Tabatabai, Felix Behling, Elgin Hoffman, Severa Bunda, Rebecca Yakubov, Ramneet Kaloti, Sebastian Brandner, Andrew Gao, Aaron-Cohen Gadol, Jennifer Barnholtz-Sloan, Marco Skardelly, Marcos Tatagiba, David R. Raleigh, Felix Sahm, Paul C. Boutros, Kenneth Aldape, Farshad Nassiri, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCDKN2ADNA methylationCancer researchBiologyTranscriptomeBiomarkerMeningiomaMethylationGeneCopy-number variationGene expressionOncologyGeneticsMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BTFC travel award recipient In meningiomas, CDKN2A/B deletions are associated with poor clinical outcomes but are exceeding rare in most cohorts (1-5% of cases). Large molecular datasets are therefore required to explore these deletions and their relationship to other CDKN2A alterations that may be more common, but also prognostic on a transcriptomic, epigenomic, and/or copy number level. METHODS: We used multidimensional molecular data of 560 meningioma samples from 5 independent cohorts to comprehensively interrogate the spectrum of CDKN2A alterations through DNA methylation, copy number variation, transcriptomics, and proteomics using an integrated molecular approach, and utilized preclinical models to validate our findings. RESULTS: Meningiomas with either CDKN2A/B deletions (partial or homozygous loss) or an intact CDKN2A gene locus but elevated mRNA expression (CDKN2Ahigh) both had poor clinical outcomes. Increased CDKN2A mRNA expression was a poor prognostic factor independent of deletion status. CDKN2A expression and p16 protein also progressively increased with tumor grade and more aggressive molecular and methylation groups. CDKN2Ahigh meningiomas and meningiomas with CDKN2A deletions were enriched for similar cell cycling pathways but dysregulated at different checkpoints (G1/S vs G2/M). p16 immunohistochemistry was unreliable in differentiating between meningiomas with and without CDKN2A deletions, but increased positivity was associated with mRNA expression. CDKN2Ahigh meningiomas were associated with gene hypermethylation, Rb-deficiency, and lack of response to CDK inhibition. CONCLUSIONS: In meningiomas, CDKN2A mRNA expression consistently increases with biological aggressiveness, is prognostic independent of copy number loss, and may be used as an important prognostic biomarker with therapeutic implications for resistance to CDK4/6 inhibitors clinically.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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