PATH-42. UNCOVERING AN ASSOCIATION BETWEEN OLIGODENDROGLIOMA AND THE HUMAN PAPILLOMAVIRUS (HPV) THROUGH MOLECULAR SUBPOPULATION ANALYSIS USING NETRAAI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Oligodendrogliomas (OGs) are a rare subset of primary brain tumors, accounting for approximately 5% of all brain tumors. While the etiology of OG has yet to be fully characterized, genomic heterogeneity is linked to clinical heterogeneity with variability in progression and survival. Currently, OGs are stratified into three molecular subtypes based on IDH mutation and 1p/19q co-deletion with additional molecular heterogeneity related to EGFR, PTEN, 10q deletion, and several other markers observed among 1p/19q co-deleted OGs. Using a public OG dataset, we assembled a set consisting of 156 primary OG tumors, 14 primary glioma samples, and 9 normal samples profiled using mRNA expression arrays. Using NetraAI, a novel machine learning platform, we identified three OG patient subpopulations based on survival and differentially expressed genes. Examining low- versus high-grade OG, we identified two subpopulations: (1) 26 low-grade and 21 high-grade OGs characterized by higher RPS6KV1 expression, and (2) 6 low-grade and 61 high-grade OGs characterized by higher LFNG expression. A third subpopulation emerged examining 1p/19p co-deletion, consisting of 60 no co-deletion and 3 co-deletion OGs characterized by higher HDAC1 expression. These driving genes have a common link to human papillomavirus (HPV) infection based on functional genomic analysis. HDAC1 is a histone deacetylase involved in gene expression regulation, LFNG is implicated in the Notch signaling pathway, and RPS6KB1 is a kinase regulating protein synthesis and cell growth. We hypothesize that concomitant HPV infection may negatively impact OG prognosis, warranting further investigation into the precise molecular interactions linking HPV infection to clinical outcomes. Furthermore, exploring the link between HPV infection and vaccination to OG outcomes on a population basis may provide valuable insights. The identification of these subpopulations, not previously described by other groups, demonstrates the utility of the NetraAI approach in uncovering subpopulations with potential implications in developing targeted therapies for OG.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».