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Enregistrement W4404230846 · doi:10.1093/neuonc/noae165.1282

TMOD-18. FUNCTIONAL DISSECTION OF RECURRENT COPY-NUMBER-ALTERATIONS INFORMS MECHANISMS OF LOW-GRADE-GLIOMA PROGRESSION

2024· article· en· W4404230846 sur OpenAlexaff
Shahan Haider, Kristen Drucker, Thomas M. Kollmeyer, Ricky Tsai, Khalid N. Al‐Zahrani, Cynthia H. Chiu, Andrew Elia, Robert P. Jenkins, Daniel Schramek

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGliomaDissection (medical)MedicineCancer researchBiologyNeuroscienceSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low-grade gliomas (LGG) are slowly growing brain cancers that ultimately undergo a malignant progression to lethal secondary glioblastomas with a dismal prognosis. Despite intensive research, very little progress has been made in our understanding of this transformation. Hence, outside of known alternations in well-characterized driver genes CDKN2A, PTEN and PDGFRA, genetic drivers that underlie LGG transformation are largely unknown. Contrary to other types of cancer, LGGs exhibit very few driver mutations (30-40 mutations) as they progress. Interestingly, LGGs also exhibit a highly prevalent and heterogenous pattern of copy-number-alterations (CNAs) suggesting that they might be driven by changes in gene dosages that result from widespread chromosomal instability observed within these tumors. Through analysis of the human Mayo Clinic and TCGA LGG datasets (~1500 patients), we have identified eleven highly recurrent CNAs affecting LGG patients, many of which correlate with patient survival. We hypothesized that these CNAs contain driver genes that confer a growth advantage resulting in the highly recurrent CNA pattern and prognostic associations. To investigate the tumor suppressive potential of the ~1800 genes located in recurrently deleted regions and the oncogenic potential of the ~1200 genes located in recurrently amplified regions, our lab developed a novel in vivo ‘CRISPR-Knock Out and Activation Linked Assay’ (CRISPR-KOALA). Stereotaxic delivery of arm-level CNA lentiviral gRNA libraries targeting the mouse orthologs of genes in CNAs into the brain of our animal model (rs557mut;IDHmut;P53KO;AtrxKO;Cas9GFP: Yanchus et. al Science 2022) resulted in rapid formation of tumors compared to animals injected with control libraries. Deconvoluting the screen revealed enrichment of immune modulators such as Them6 as well as a modulator of NMDA receptors (Grina) implicating immune system and glutamate dysregulation in LGG malignant transformation. Taken together, our study provides insights into mechanisms underlying LGG progression which may serve to inform intervention strategies for this lethal disease.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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