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Enregistrement W7135057516 · doi:10.1093/neuped/wuaf001.122

EPEN-10. Open Sea DNA Hypomethylation/Island Hypermethylation ratio as a Predictor of Chromosomal Instability and Survival in PFA ependymoma

2025· article· en· W7135057516 sur OpenAlexaff
Andrew M. Donson, Tzu Phang, Andrea M. Griesinger, Vladimir Amani, Enrique Grimaldo, Timothy Ritzmann, John-Paul Kilday, Kristian W Pajtler, David R. Ghasemi, Amy Smith, Nicholas K. Foreman, Vijay Ramaswamy

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Pediatrics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA methylationMethylationChromosome instabilityCorrelationPhenotypeCpG siteDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Posterior fossa group A ependymoma (PFA) recur in more than 50% of cases. At recurrence a significant number of cases acquire high-risk chromosomal copy number variants (CNV), specifically gain of chromosome 1q (1q+) and/or loss of 6q (6q-). Analysis of DNA methylation profiles at presentation showed a correlation between open sea hypomethylation and island hypermethylation with acquisition of 1q+ and/or 6q- at recurrence. We hypothesize that hypomethylation of open sea DNA methylation sites results in chromosomal instability in PFA, and subsequent acquisition of 1q+ and/or 6q-. Identification of 1q+/6q- predisposed cases at presentation would provide a tool for stratification into a high-risk arm for upcoming clinical trials. Using a training set of 1q+ and/or 6q- predisposed (n = 24) and non-predisposed (“stable”, n = 29) we developed a DNA methylation-based predictive classifier, predominantly based on the ratio of island to open sea methylation sites, that correctly classified 96% (51/53) of training set cases. The performance of this classifier was tested in an independent multi-institutional dataset of approximately 500 PFA for which DNA methylation from presentation samples and survival data were available. Although this dataset did not contain information regarding the CNV status of recurrences thus preventing our ability to test prediction of high-risk CNV acquisition, we could infer acquisition of a high-risk CNV phenotype by outcome analysis. Multivariate analysis of outcome from presentation showed that samples classed as “predisposed” had a significantly shorter overall survival than those classed as “stable”. This result suggests the PFA high-risk DNA methylation classifier will be of utility in identification of those cases that are predisposed to high-risk CNV acquisition. We hope to definitively test the classifier in correlative studies of both the COG ependymoma clinical trial ACNS0831and the European BIOMECA study (SIOP EPN II trial related) for which recurrence CNV status is pending.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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