Genomic profiles and clinical presentation of chordoma
Notice bibliographique
Résumé
Chordoma is a rare bone cancer with variable clinical outcomes. Here, we recruited 184 sporadic chordoma patients from the US and Canada and collected their clinical and treatment data. The average age at diagnosis was 45.5 years (Range 5-78) and the chordoma site distribution was 49.2% clivus, 26.2% spinal, and 24.0% sacral. Most patients (97.5%) received surgery as the primary treatment, among whom 85.3% also received additional treatment. Except for the most prevalent cancers like prostate, lung, breast, and skin cancer, there was no discernible enrichment for any specific cancer type among patients or their family members. Among a subset of patients (N = 70) with tumor materials, we conducted omics analyses and obtained targeted panel sequencing and SNP array genotyping data for 51 and 49 patients, respectively. The most recurrent somatic driver mutations included PIK3CA (12%), followed by chromatin remodeling genes PBRM1 and SETD2. Amplification of the 6q27 region, containing the chordoma susceptibility gene TBXT, was detected in eight patients (16.3%). Clival patients appeared to be less likely to carry driver gene mutations, chromosome arm level deletion events (e.g., 5p, 5p, and 9p), or 6q27 amplification compared to sacral patients. After adjusting for age, sex, tumor site, and additional treatment, patients with somatic deletions of 14q (OR = 13.73, 95% CI 1.96-96.02, P = 0.008) and 18p (OR = 13.68, 95% CI 1.77-105.89, P = 0.012) were more likely to have persistent chordoma. The study highlights genomic heterogeneity in chordoma, potentially linked to location and clinical progression.
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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 | 0,000 |
| 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 ».