59 THE BC RESEARCH CONSORTIUM OF NEURO-ONCOLOGY (RECON)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High-grade gliomas (HGGs) are deadly primary brain tumours in pediatric and adults with the lowest survival rates in allcancer (< 10%). The Research Consortium for Neuro-oncology (ReCoN) is a team consist of clinicians and researchers in BC Cancer and Vancouver General Hospital aiming to identify disease mechanisms of poorly defined “histone H3- and IDH-WT” HGGs. The study aims to accelerate the derivation of patient-specific avatar glioma models, agnostically nominate therapeutic targets through genomics, and to empirically evaluate therapeutic efficacy/cytotoxicity using patient-derived cell models. As a proof-of-concept study, 12 primary resected grade IV glioblastoma tumour and tumour-derived cell models will undergo matched molecular profiling, including long read whole genome sequencing and single cell ATAC- and RNA-seq. Computational tools such as GRETTA will be used to nominate targetable genetic network vulnerabilities via small molecule compounds. The nominated compounds will be evaluated for efficacy/cytotoxicity using patient-derived models. Through this pilot, we aim to develop an end-to-end workflow to enhance the detection of driver mutations and design of driver-specific therapies in “WT” HGGs to improve patient-specific care.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,034 |
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 ».