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Enregistrement W7161770858 · doi:10.82308/17827

Identification of genetic and molecular events specific to pediatric gliomas and involved in gliomagenesis

2012· dissertation· en· W7161770858 sur OpenAlexaboutno aff
Karine Jacob

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenetic inheritanceChromosome abnormalityChromosome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chez les enfants atteints de cancer, les tumeurs cérébrales représentent la première cause de mortalité et de morbidité. Au Canada, près de 44% d'entre elles sont des astrocytomes. Quel que soit leur grade, ces tumeurs sont majoritairement délétères pour les enfants atteints. Les tumeurs de bas grade peuvent altérer de manière significative le développement sensoriel et cognitif de patients souvent très jeunes, alors que les enfants atteints d'un astrocytome de haut grade ont une survie globale variant entre 10%-30% à cinq ans. À la différence des astrocytomes de l'adulte, il existe peu de données génétiques et moléculaires sur les mécanismes du développement des astrocytomes pédiatriques. L'objectif principal de l'étude présentée dans cette thèse est de caractériser sur le plan génétique et moléculaire la pathogénèse des astrocytomes pédiatriques de haut grade (pHGA) et de bas grade (pLGA). Tout d'abord, nous avons décrit le génome des pHGA en utilisant une puce de polymorphismes d'un seul nucléotide (SNP), qui détecte les variations génétiques en termes de nombre de copie chromosomique. L'analyse des données montrent que les tumeurs pédiatriques présentent un taux élevé de perte d'hétérozygotie, alors que les amplifications et délétions sont des événements rares. De plus, la plupart des altérations chromosomiques détectées chez les pHGA sont différentes de celles décrites chez leurs homologues adultes. Cette étude a été la première à caractériser le profil génomique des pHGA avec la puce SNP. Dans un deuxième temps, en utilisant la même technique, nous avons identifié et caractérisé une duplication en tandem sur le chromosome 7q34, récurrente dans un sous-groupe de pLGA. Cette duplication produit un gène de fusion entre deux gènes adjacents: KIAA1549 and BRAF. Dans notre cohorte de pLGA, nous avons établi que cette duplication est spécifique aux astrocytomes pilocytaires (JPA) de l'enfant alors qu'elle est rare chez les autres tumeurs cérébrales de bas grade. De plus, cette duplication est prédominante dans les tumeurs pilocytaires du cervelet. Dans la dernière partie de cette thèse, en utilisant des modèles in vivo et in vitro de JPA, nous avons démontré que plusieurs marqueurs de sénescence sont surexprimés, suggérant une activation du programme de sénescence induite par l'oncogène (OIS) dans les cellules tumorales. Ces deux dernières études montrent que le gène de fusion BRAF est un marqueur des JPA. De plus, son activation constitutive, en induisant le phénomène d'OIS pourrait expliquer l'évolution spontanée des JPA vers l'arrêt de croissance tumorale. En conclusion, ces études ont mis en évidence de nouvelles altérations chromosomiques spécifiques aux pHGA et aux pLGA, contribuant à élargir notre connaissance des mécanismes moléculaires impliqués dans le développement de ces tumeurs.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2012
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