Integrated clinical and molecular landscape of disseminated pediatric low-grade glioma
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: BackgroundPediatric-type low-grade gliomas (PLGG) are the most common central nervous system (CNS) tumor in children. Many are indolent and have excellent outcomes; however, some inexplicably spread throughout the CNS leading to increased morbidity and mortality. METHODS: To better understand this rare and difficult-to-treat entity, as well as the features associated with dissemination in CNS tumors, we assembled a large international cohort (n = 269) of patients with disseminated PLGG with detailed clinical and molecular characterization, including DNA sequencing and methylome profiling. RESULTS: We identified three subgroups of patients based on the temporal and spatial distribution of dissemination. Tumors with diffuse leptomeningeal spread without a primary tumor mass and those occurring in infants had the worst clinical outcomes. The genetics overlapped substantially with that of non-disseminated PLGG, suggesting that non-genetic mechanisms are an important contributor to dissemination. Therapeutically, targeted RAS/MAPK-pathway inhibition was more effective than conventional chemotherapy as first or second-line treatment. CONCLUSIONS: In sum, this cohort increases our clinical and biological understanding of this rare disease, provides insights for improving patient care, and directs future clinical trials and basic science research.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».