EPCO-02. DNA METHYLATION PROFILING OF BRAIN METASTASIS REVEALS UNDERLING TUMOR RECURRENCE SIGNAL AND ASSOCIATED PATHWAYS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Brain metastases, the most common form of intracranial neoplasms, carry a poor survival rate, mostly attributed to their high recurrence rates. Currently there are no reliable methods to determine which patients will progress. DNA methylation profiling (DNAmp) has become a useful tool in the diagnosis and stratification of intracranial neoplasms, and has the potential to provide clues on the epigenetic mechanisms that govern tumor behavior. METHODS A cohort of 58 BM tumor samples were selected for analysis. The cohort was composed of three groups: N=21 primary metastatic tumors (PMT), N=21 matched paired recurrent tumors (RMT), and a cohort of N= 16 primary metastatic tumors without any evidence of recurrence (NRMT). All tumor samples underwent DNAmp on the Illumina Infinium EPIC array to determine their methylation status at 850,000 CpG sites. Tumors were profiled via unsupervised hierarchical clustering, pathway enrichment analysis, and cell deconvolution analysis. RESULTS Differential methylation analysis revealed over 32617 differentially methylated CpG sites between grouped PMT and RMT samples, and 835424 sites between PMT and NRMT samples. When comparing PMT with NRMT samples, we revealed a distinct DNAmp that was upheld upon hierarchical clustering analysis. NRMT samples show a significant downregulation of pathways involved in DNA-binding and transcriptional regulation. Paired analysis of PMT and RMT revealed a relative paucity of differentially methylated CpG sites shared across paired samples: a total of 257 probes were differentially methylated across 14/19 samples. These probes however showed enrichment primarily for DNA-binding and transcription factor regulation, in reverse from the non-recurrent samples. CONCLUSION Our data suggests that DNAmp may be capable of differentiating tumors destined to progress from those with less aggressive features, and that DNAmp appear to remain stable through to recurrence. This work demonstrates the potential for DNA methylation to be utilized to uncover pathways associated with BM recurrence.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,002 |
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 ».