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Enregistrement W4388589044 · doi:10.1093/neuonc/noad179.0639

PATH-09. THE IMPACT OF MISMATCH REPAIR DEFICIENCY ON GLIOMAS IN CHILDREN, ADOLESCENTS, AND YOUNG ADULTS; A MULTI-CENTRIC, COLLABORATIVE STUDY LED BY THE IRRDC AND GLIOMA TASKFORCE

2023· article· en· W4388589044 sur OpenAlexaffabout
Logine Negm, Jiil Chung, Liana Nobre, Julie Bennett, Nicholas Fernandez, Martin Komosa, Cindy Zhang, Michelle Ku, Monique Johnson, Vanessa Bianchi, Melyssa Aronson, Lucie Stengs, Mary-Jane Lim-Fat, Julia Keith, Derek S. Tsang, Andrew Gao, David G. Muñoz, Lananh Nguyen, Sunit Das, Adrian Levine, Anirban Das, Adam Resnick, Giles Robinson, Kim E. Nichols, David A. Wheeler, Cynthia Hawkins, Uri Tabori

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalMount Sinai HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrosatellite instabilityGermlineDNA mismatch repairGliomaGermline mutationMedicineSomatic hypermutationOncologyInternal medicineCancerMutationCancer researchGeneticsBiologyImmunologyAlleleMicrosatelliteGeneAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Primary mismatch repair deficiency (pMMRD) is a pan-cancer mechanism caused by somatic mutations or inherited as part of Lynch Syndrome (LS) or constitutional mismatch repair deficiency (CMMRD). PMMRD results in universal hypermutation and microsatellite instability leading to chemoradiation resistance but sensitivity to immunotherapy. The prevalence of pMMRD in gliomas of children, adolescents, and young adults (CAYA), and the impact of germline inheritance is unknown. METHODS We harnessed functional genomic tools across population-based (Toronto), and multiple institutional (SJ, CBTN) cancer databases (n=1276) to determine the prevalence, subgroups, and impact of germline mutations in pMMRD gliomas. RESULTS Data from Toronto, SJ and CBTN reveals prevalence of 10%, 5% and 5% in pediatric high-grade gliomas (HGG). Molecularly, pMMRD is absent in gliomas harboring pediatric-type fusions, BRAF-V600E, and histone mutations, but enriched in HGG harboring IDH and TP53 mutations. In AYA (n=660), pMMRD was detected in 5% of IDH-WT and IDH-mutant high-grade astrocytomas, but notably absent in all oligodendrogliomas and other low-grade gliomas. Across this entire CAYA dataset, all except one pMMRD gliomas harbored germline MMR mutations (97%). Strikingly, LS predominated over CMMRD with significant difference in age of glioma onset (LS: 29-years versus CMMRD: 11-years; p< 0.001, IRRDC dataset). Survival analysis (Kaplan-Meier) confirmed the poor overall survival (OS) for pMMRD and other pediatric subtypes of HGG (3-year OS < 25%). In contrast, IDH-mutant pMMRD HGG have significantly worse OS than IDH-mutant non-pMMRD counterparts. Remarkably, immunotherapy significantly improves survival not only in children, but also for AYA patients with refractory pMMRD HGG (3-year OS > 50%). CONCLUSION This large study demonstrates that pMMRD drives a significant proportion of HGG across CAYA with an alarming impact of germline predisposition. Specifically, unrecognized AYA LS patients with MMRD HGG. These findings support universal screening for MMRD in HGG to identify patients for surveillance and immunotherapy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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