A diverse landscape of FGFR alterations and co-mutations defines novel therapeutic strategies in pediatric low-grade gliomas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alterations in Fibroblast growth factor receptor (FGFR)-family proteins frequently occur as oncogenes in many cancers, including a subset of pediatric gliomas. Here, we performed a genomic analysis of 11,635 gliomas across ages and found that 4.5% of all gliomas harbor FGFR alterations including structural variants (SV) and single nucleotide variants (SNV), with an incidence of almost 10% in pediatric gliomas. FGFR family members are differentially enriched by age, tumor grade, and histological subtype, with FGFR1-alterations associated with glioneuronal histologies and pediatric low-grade gliomas. Across development, we find FGFR1 expression in both neuronal and glial precursors, while FGFR3 expression is largely restricted to astrocytic lineages. Leveraging novel isogenic model systems, we confirm FGFR1 alterations to be sufficient to activate MAPK and mTOR signaling, drive gliomagenesis, activate neuronal transcriptional programs and exhibit sensitivity to MAPK pathway inhibitors, including pan-FGFR inhibitors. Models driven by FGFR1 SVs exhibited different patterns of sensitivity compared to those driven by SNVs. Finally, we performed a retrospective analysis of clinical responses in children diagnosed with FGFR-driven gliomas and found that targeted MAPK or FGFR-inhibition with currently available inhibitors is largely associated with stability of disease. This study provides key insights into the biology of FGFR1-altered gliomas, therapeutic strategies to target them and associated challenges that still need to be overcome.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».