跳到主要内容
访问密钥 NCBI主页 MyNCBI主页 主要内容 主导航
临床肿瘤学杂志。2010年6月20日；28(18): 3061–3068.
2010年5月17日在线发布。 数字对象标识：10.1200/JCO.2009.26.7252号
预防性维修识别码：项目经理2903336
PMID：20479398

儿童高级别胶质瘤的综合分子遗传学分析揭示了与成人疾病的关键差异

芭芭拉·巴夫, 区春旭, 克里斯·琼斯, 刘兆丽, 马蒂娜·阿达莫维奇-布里斯, 张俊元, 多琳·巴克斯, 贝斯·科伊尔, 詹妮弗·巴罗, 达伦·哈格雷夫, 詹姆斯·洛, 阿马尔·加贾尔, 魏昭, 阿尔贝托·布朗西塞, 大卫·W·埃里森, 理查德·格兰迪,和苏珊·贝克
作者信息 文章注释 版权和许可信息 PMC免责声明

关联数据

补充资料

摘要

目的

定义儿童高级别胶质瘤（HGG）的拷贝数改变和基因表达特征。

患者和方法

我们使用单核苷酸多态性微阵列分析对78例新发儿童HGG的基因组失衡进行了高分辨率分析，其中包括7例弥漫性固有脑桥胶质瘤，以及10例因既往癌症接受颅骨照射的儿童的HGG。用基因表达芯片分析53例肿瘤的基因表达。结果与成人肿瘤的公开数据进行了比较。

结果

拷贝数改变的显著差异可区分儿童和成人胶质母细胞瘤。PDGFRA公司是儿童HGG（包括弥漫性桥脑内胶质瘤）局灶性扩增的主要靶点，基因表达分析支持PDGFRα信号在儿童HGG中的去调控作用。不印尼盾1在儿童肿瘤中发现热点突变，突出了与成人继发性胶质母细胞瘤的分子差异。儿童和成人胶质母细胞瘤可通过频繁获得染色体1q（30%）明确区分v（v）分别为9%）和较低频率的7号染色体增益（13%v（v）分别为74%）和10q损耗（35%v（v）分别为80%）。PDGFRA公司在辐射诱导的肿瘤中，扩增和1q增益发生的频率明显较高，这表明这些是儿童胶质瘤发生的起始事件。儿科HGG的一个子集显示出最小的拷贝数变化。

结论

综合分子分析显示，儿童和成人HGG的分子特征存在显著差异，表明成人肿瘤的发现不能简单地推断给年轻患者。PDGFRα可能是儿童HGG的有用靶点，包括弥漫性桥脑胶质瘤。

简介

高级别胶质瘤（HGG）占中枢神经系统所有儿童肿瘤的15%至20%，70%至90%的患者在诊断后2年内死亡。因此，提高对儿童HGG的了解以确定相关治疗靶点至关重要。1

儿童和成人胶质瘤的发生频率、解剖位置和病理谱不同，这表明祖细胞和成熟细胞类型的代表性，以及发育中大脑内的微环境，可能会影响疾病进程。胶质母细胞瘤在成人疾病中占主导地位，而青少年毛细胞星形细胞瘤是儿童最常见的脑肿瘤。儿童胶质母细胞瘤通常发生在成人疾病中很少靶向的大脑区域。在成人中，大多数低度恶性弥漫性胶质瘤随着时间的推移会发生间变性进展为高度恶性肿瘤，但儿童低度恶性扩散性胶质瘤的进展是罕见的。2,三

基于阵列的成人胶质母细胞瘤研究确定了基因组获得和丢失的共同区域以及基因表达特征，允许肿瘤的分子亚类化。4–11综合拷贝数、基因表达和突变分析的综合研究表明，几乎所有胶质母细胞瘤都通过各种遗传机制破坏了p53、PI3K/受体酪氨酸激酶（RTK）和RB通路。12,13

相比之下，儿童HGG是一种研究不足的疾病。儿童HGG潜在的特定遗传改变主要通过对更常见的成人HGG中突变的基因进行定向分析来确定。中的突变TP53型,CDKN2A型、和PIK3CA公司常见于成人和儿童HGG。14–16 PTEN公司突变和表皮生长因子受体扩增在成人原发性胶质母细胞瘤中很常见，但在儿童HGG中不太常见，也会从头开始。15,17根据表达特征确定了儿童胶质母细胞瘤的两个疾病亚群，这两个亚群的存活率不同于成人胶质母细胞癌。18使用相对较小的样本量对儿童HGG进行的基于阵列的拷贝数研究支持儿童和成人肿瘤之间的差异。19,20

据我们所知，在这里，我们提供了第一份关于在大量收集的儿童HGG中对基因组失衡和基因表达特征进行高分辨率无偏见分析的报告。我们发现，儿童和成人的HGG是一种相关的疾病，由显著不同的基因组改变频率驱动。

患者和方法

样品和核酸提取

我们分析了来自圣犹德儿童研究医院（田纳西州孟菲斯市）和英国儿童癌症和白血病小组（数据补充）的78名儿童患者（<23岁）的snap-freed HGG样本。道德审查委员会已获得各机构/财团的批准。在对胶质瘤进行辅助治疗之前收集了所有肿瘤，包括10个胶质瘤，这些胶质瘤发生于之前接受过不同癌症放射治疗（IR诱导肿瘤）的患者。神经病理学家（D.W.E.和J.L.）对匹配的福尔马林固定石蜡包埋组织的切片进行了审查。如前所述，进行DNA提取，当有足够的材料可用时，进行RNA提取和组织涂片。21

拷贝数、mRNA表达谱分析和统计分析

DNA被标记并与Affymetrix 500K基因芯片杂交（Affymetix，Santa Clara，CA）。使用Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0阵列分析了53个具有合格RNA的肿瘤样本。附录中提供了单核苷酸多态性数据分析、定量聚合酶链反应（数据补充）和FISH验证以及表达和统计分析的详细信息（仅在线）。阵列数据保存在基因表达综合网站(网址：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/，加入编号。GSE19578标准).

结果

儿科HGG拷贝数变化的综合绘图

我们使用Affymetrix 500K基因芯片来确定58例WHO 4级肿瘤和20例WHO 3级儿童HGG的拷贝数失衡（数据补充）。癌症重要靶点的基因组鉴定（GISTIC）22用于识别显著的拷贝数畸变(图1). 我们从GISTIC分析中排除了10个IR诱导的肿瘤。为了确定儿童HGG癌候选基因，我们绘制了排除正常拷贝数变异后局部高水平扩增（拷贝数>5）或可能纯合子缺失（拷贝数<0.8的局部缺失）的区域（数据补充）。

保存图片、插图等的外部文件。对象名为zlj9991001120001.jpg

通过癌症重要靶点基因组鉴定（GISTIC）确定的儿童高级胶质瘤（HGG）中最显著的基因组改变。GISTIC在68例新生儿科HGG中发现的拷贝数（A）增加和（B）减少的显著性。染色体位置沿年-轴，计算的G分数高于x个-轴和错误发现率q值沿较低方向x个-轴。绿线表示q值阈值为0.25。

染色体1q周期性广泛低幅度增益和局部高幅度增益PDGFRA公司观察到的频率最高（分别为29%和12%；图1A） ●●●●。焦点放大的最小共同区域被限制为PDGFRA公司，扩增后持续过度表达(图2，数据补充）。仅在1%至4%的肿瘤中发现了其他显著性增加，显著性得分由高水平扩增驱动(图1A） ●●●●。其他扩增基因包括编码细胞周期进展蛋白的基因(CCND2号机组,川东北4,MYC公司、和MYCN公司)、RTK和配体(表皮生长因子受体,遇见,PDGFB公司、和1号核反应堆)，PI3K通路的成员(PIK3C2B型,PIK3C2G系列,PIK3R5型,KRAS公司,AKT1型、和S6K1系列)和p53通路调节(MDM4型; 数据补充）。

保存图片、插图等的外部文件。对象名为zlj9991001120002.jpg

PDGFRA公司是常见放大的目标。（A） 显示了每个肿瘤的放大程度。（B） 最小共同区域内的基因，上游500千碱基，下游900千碱基。（C） 最大扩增区内所有探针的表达。所有面板中的最小公共放大区域均以灰色条显示。仅显示具有匹配表达数据的肿瘤。

相反，大多数重大损失涉及广泛的区域，包括染色体10q（38%）、13q（34%）和14q（29%）；图1B） ●●●●。唯一一个高显著性的窄峰确定的局灶性纯合子缺失包括CDKN2A/CDKN2B在19%的肿瘤中，与这两个基因的缺失表达相关（数据补充）。胶质瘤中已知重要的肿瘤抑制基因的其他纯合缺失包括CDKN2C型,NF1型,PTEN公司,RB1型,TP53型、和TP73型，反映了通用信号通路的废除，12,13和酪氨酸磷酸酶PTPRD公司.23,24其他候选酶包括其他酪氨酸磷酸酶(PTPRE公司和PTPN2号机组)，DNA修复基因(自动标签阅读器,顶部bp1、和KU80型)和Notch通道的成员(数据链路1和NEDD4L公司; 数据补充）。

7例胶质母细胞瘤样本为弥漫性桥脑内胶质瘤，这是一种研究不足的肿瘤类型，很少进行活检。1聚焦放大PDGFRA公司在7例肿瘤中，有2例（29%）被观察到。该亚组的拷贝数失衡与其他胶质母细胞瘤没有显著差异(P（P）>.1所有单个染色体臂的增减，PDGFRA公司放大，以及CDKN2A型删除；数据补充）。

总的来说，每个肿瘤平均有5.7个大的拷贝数不平衡区域（中位数，四个区域；范围，0到23个区域），组织学或肿瘤分级之间没有差异(P（P）>.3；数据补充）。在IR诱导的肿瘤中，每个肿瘤的大规模增加和减少的总数没有显著差异(P（P）>.19，非参数Wilcoxon检验）。然而，与其他HGG相比，IR-诱导的肿瘤中染色体1q和9q的特异性增加以及13q和1p的丢失更为频繁(表1;P（P）= .03,P（P）= .01,P（P）=.04，以及P（P）分别为0.01）。单个染色体臂的所有其他拷贝数失衡在IR诱导的肿瘤和其他HGG之间没有显著差异(P（P）>.1，费希尔精确测试）。共观察到196个具有焦点像差的区域，包括66个扩增和130个缺失。焦点放大PDGFRA公司和删除CDKN2A/B型在IR诱导的肿瘤中更常见(表1;P（P）=.01和P（P）分别为0.05）。

表1。

小儿和成人HGG的拷贝数变化

地区百分比
P（P）‖
红外诱导HGG*（n=10）儿科HGG†（n=68）儿科GBM†（n=46）成人GBM§（n=189）
%%%%
利润
    第1季度7029309.001
    70151374< .001
    9个407981
损失
    1便士501292.05
    第4季度2021222< .001
    9便士20181733< .05
    10个20383580< .001
    13克70343531.7
    14个季度40292826.9
    16个季度2022247.003
    22个季度0191523.13
频繁更换焦点
    PDGFRA公司50121711.2
    表皮生长因子受体0三043< .001
    CDKN2A型50192055< .001

缩写：IR，辐照；HGG，高级别胶质瘤；GBM，胶质母细胞瘤。

*先前因不同癌症接受头颅照射的患者中出现的儿童HGG。
†包括所有HGG肿瘤亚型，但之前患有IR的肿瘤除外。
†仅限儿科GBM，不包括既往IR的肿瘤。
§成人GBM拷贝数数据从癌症基因组图谱（TCGA）下载。SNP6平台上分析的189个样本的数据可用（2009年2月），并用于大规模损益比较。对于局部基因畸变，使用了来自TCGA的206个成人GBM的数据。
‖儿童GBM和成人GBM的Fisher双尾检验比较。
样本大小为206个肿瘤。

胶质母细胞瘤患者（不包括IR诱导的肿瘤）的1q增加与生存率降低之间存在显著相关性(P（P）=.04；数据补充）；然而，我们无法确定这种影响是否独立于可用样本量的治疗。

儿童HGG基因组与原发性和继发性成人胶质母细胞瘤重叠但有区别

我们比较了儿童HGG失衡与成人胶质母细胞瘤拷贝数变化的已发表结果。我们考虑了所有儿童HGG和儿童胶质母细胞瘤（不包括变异性胶质母细胞肿瘤）的发病率，以与成人胶质母细胞癌进行比较(表1和数据补充）。儿童胶质母细胞瘤与成人胶质母细胞癌的区别在于，1q染色体的频繁扩增以及7号染色体的扩增和10q染色体的缺失。最常见的焦点放大不同PDGFRA公司和表皮生长因子受体分别在儿童和成人中占优势。相反，儿童和成人胶质母细胞瘤中13q和14q丢失的频率相似。儿童胶质母细胞瘤和所有新生的儿童HGG之间的拷贝数失衡没有显著差异(P（P）> .2;表1).

在成人中，继发性胶质母细胞瘤表现为过度表达或扩增PDGFRA公司但很少包含表皮生长因子受体放大，三提示小儿HGG与PDGFRA公司扩增在分子上可能与成人继发性胶质母细胞瘤相似。印尼盾1第132密码子突变强烈区分成人继发性胶质母细胞瘤和原发性胶质瘤，其频率分别为85%和5%。12,25–28我们测序了印尼盾1外显子4，包含密码子132，来自78例儿童HGG和11例儿童低度胶质瘤。没有检测到密码子132的突变，这与之前的报告一致，只是罕见印尼盾1儿童HGG小样本标本的突变。26,28唯一的印尼盾1在我们的儿科标本中发现的变异是HGG153，其中包含两个反式的错义突变，编码R49C和G97D，这两个突变在匹配的种系DNA中没有发现（数据补充），以及包括印尼盾1在HGG10中。没有热点突变印尼盾1儿童HGG与成人继发性胶质母细胞瘤有明显区别。

尽管大多数儿童HGG表现出多重基因组失衡，但我们收集的15个肿瘤显示出相对稳定的基因组（数据补充）。用于提取DNA和RNA的冷冻样品的组织涂片可用于15个稳定样品中的9个，9个涂片中的7个显示大于75%的肿瘤细胞（由D.W.E.审查），这强烈表明肿瘤样品的纯度足以检测拷贝数失衡。原发肿瘤样本中的正常组织可以掩盖拷贝数失衡的检测，尤其是纯合缺失。29一些稳定的病例通过检测纯合子缺失、杂合性丢失和点突变，显示出对正常组织污染最小的确凿证据（数据补充）。因此，在相对纯净的肿瘤样本中，儿科HGG的一个子集显示出最小的拷贝数失衡。

儿科HGG的表达谱确定了三个主要亚类

我们分析了我们收集的53个肿瘤的基因表达谱。无监督分层聚类确定了三个主要的肿瘤亚群（HC1-HC3；数据补充）。对最能区分每个亚组和其他亚组的上调基因进行的基因本体分析（数据补充）表明，最显著的过度表达基因与HC1中的细胞周期调节、HC2中的神经元分化以及HC3中的细胞外基质-受体相互作用和细胞粘附有关。我们使用基因集富集分析表明，这些儿科亚群明显重述了先前在成人HGG中定义的亚群，称为增殖亚群（Prolif）、原神经亚群（PN）和间充质亚群（Mes）9（数据补充）。

我们将基因组拷贝数不平衡与该表达亚组分类相结合(图3). 最常见的异常分布于各亚组。然而，八个扩增中有七个（88%）针对PDGFR信号级联PDGFRA公司和/或PDGFB公司发现于Prolif/HC1亚组（与该亚组相关，比值比=8.44，P（P）=0.05），表明该途径是儿童肿瘤增殖的强大驱动因素。在Prolif/HC1肿瘤（52%）和PN/HC2组（23%）中发现1q的高频率增益，但在Mes/HC3亚类中明显不足（8%；比值比=0.12；P（P）=.04，Fisher精确测试）。

保存图片、插图等的外部文件。对象名为zlj9991001120003.jpg

综合基因表达亚群和拷贝数失衡。重要拷贝数特征和年龄信息在通过无监督分层聚类确定的表达亚组之间的分布，树状图和肿瘤识别号如上所示。拷贝号功能包括放大表皮生长因子受体,PDGFRA公司、和PDGFB公司（红色）；纯合子缺失CDKN2A型; 局灶性缺失或遗传性突变NF1型（蓝色）；以及增益（红色、chr1q和chr7）和损耗（蓝色、chr10q、chr13q和chr 14q）的宽区域。“婴儿”是指诊断时年龄小于3岁的患者。“稳定”表示肿瘤没有大规模基因组改变。红外，辐射诱导。

胶质母细胞瘤与间变性星形细胞瘤的监督比较显示，胶质母细胞癌中与血管生成相关的基因表达显著增加，这是与这些肿瘤的特征性微血管增殖相关的一个强分子标志（数据补充）。15个肿瘤中有9个肿瘤的基因表达谱显示出整体基因组稳定性，并且在每个表达亚组中都有表达谱(图3). 作为一个群体，基因组稳定的肿瘤显示与细胞周期和DNA修复相关的基因表达减少（数据补充）。

年龄小于3岁的HGG患者的预后优于年龄较大的儿童。3011个婴儿HGG中没有一个出现染色体1q增长，与较大儿童HGG相比有显著差异(P（P）= .03). 在基因表达水平上，婴儿肿瘤基因表达谱是异质的，分布在所有三个表达亚类中(图3). 婴儿HGG过度表达与神经系统发育和钙离子结合有关的基因，并显示多个HGG的协同表达不足HOX公司基因与较大儿童的HGG进行比较（数据补充）。

作为一个群体，与其他儿童HGG相比，IR诱导的肿瘤显著过度表达与基因表达和代谢过程控制相关的基因（数据补充）。映射到1q号染色体的基因有明显的过度表达(P（P）<.001）和包括PDGFRA公司(P（P）<.001），反映了在IR诱导的肿瘤中这些拷贝数增加的发生率较高。

儿童与成人HGG差异基因表达特征驱动因素

我们使用在同一平台（n=32，22,31 图4). PCA的第一个组成部分主要与儿童和成人肿瘤中PN、Prolif和Mes亚组之间的差异有关。然而，第二个主要成分显示出将儿童和成人肿瘤分开的趋势。与放大频率的差异一致，PDGFRA公司显著过度表达（q=0.000002）表皮生长因子受体在儿童肿瘤中显著抑制（q=0.0003；数据补充）。基因本体分析强调了差异表达基因中过度表达的通路，包括免疫反应、细胞外刺激反应、细胞粘附、细胞因子和趋化因子介导的信号通路以及钙介导的通路。

保存图片、插图等的外部文件。对象名为zlj9991001120004.jpg

主成分分析（PCA）显示了儿童和成人胶质母细胞瘤之间的差异和相似性。PCA是使用来自我们儿科队列的1000个最可变的探针和胶质母细胞瘤以及来自成人胶质母细胞瘤的已发表数据生成的。22,31儿童和成人肿瘤分别以橙色和绿色显示。肿瘤亚群的形状如下：前神经（菱形）、增殖（Prolif；球体）、间叶（Mes；立方体）和Prolif/Mes（锥体）。成人肿瘤亚组基于Lee等人。31星号表示辐射诱导的肿瘤。箭头表示肿瘤来自53岁的患者。黑框表示婴儿肿瘤。

为了确定儿童HGG的基因表达特征是否与成人胶质母细胞瘤的较小亚群更相似PDGFRA公司扩增，我们确定了区分成人胶质母细胞瘤和PDGFRA公司来自那些表皮生长因子受体使用已发布数据进行放大13（数据补充），并将基因集富集分析应用于我们的儿科收集数据和用于图4儿童胶质母细胞瘤，无论PDGFRA公司扩增状态，显示成人上调的基因表达显著增加PDGFRA公司-放大的肿瘤(图5A） 而成年人上调的基因集表皮生长因子受体-儿童HGG和成人PN亚类中的放大肿瘤下调(图5B） ●●●●。成人PN亚类也显示成人体内某些基因的过度表达PDGFRA公司-扩增基因集，尽管这些基因与儿科HGG中上调的基因相比包含一个不同的亚群(图5A；数据补充）。值得注意的是，一名53岁患者的成人肿瘤在TCGA的表达方面与儿童肿瘤相似PDGFRA公司在PCA分析中，基因集和显示出与儿童肿瘤相似的位置(图4和​和5）。5). 的子集PDGFRA公司-与成人胶质母细胞瘤相比，扩增的基因集在儿童中的富集程度最高，与细胞周期调控和多细胞生物发育有关。

保存图片、插图等的外部文件。对象名为zlj9991001120005.jpg

的差异表达PDGFRA公司和表皮生长因子受体儿童与成人胶质母细胞瘤的基因特征。基因集在PDGFRA公司-放大肿瘤（癌症基因组图谱PDGFRA公司set）或在表皮生长因子受体-肿瘤放大（TCGA表皮生长因子受体set）使用来自成人胶质母细胞瘤的TCGA数据进行鉴定，并用于基因集富集分析（GSEA），以比较我们的儿童胶质母细胞肿瘤数据与已发表的成人胶质瘤数据。22,31（A）TCGA的表达式热图PDGFRA公司设置基因和（B）TCGA表皮生长因子受体显示成人和儿童胶质母细胞瘤中的set基因。肿瘤亚组由前神经（PN；I）、增殖性（Prolif；II）、Prolif/间充质（Prolif/Mes；III）和Mes（IV）表示。成人肿瘤亚群基于Lee等人，31和儿科肿瘤亚组是基于无监督的分层聚类。Arrow表示肿瘤来自53岁患者。GSEA显示TCGA的表达显著增加PDGFRA公司套（标称P（P）=.116，错误发现率[FDR]=0.121），而TCGA表皮生长因子受体set在儿童高级别胶质瘤（正常P（P）=229，FDR=0.238）以及成人PN亚类。TCGA过度表达PDGFRA公司TCGA的设置和表达不足表皮生长因子受体set显示，如果从分析中删除Mes亚组的儿童肿瘤（上调PDGFRA公司基因集；名义上的P（P）=0.048，FDR=0.108和下调表皮生长因子受体基因集，标称P（P）=.108，FDR=0.108）。

讨论

本文报道的对拷贝数和基因表达特征的高分辨率分析表明，儿童和成人HGG代表一个相关的疾病谱，通过拷贝数变化频率的差异、特定基因表达特征以及缺乏印尼盾1热点突变。在儿科HGG中，p53、PI3K/RTK和RB通路中的许多基因都是局部增益或丢失的靶点（数据补充），但以下基因除外PDGFRA公司和CDKN2A型，其他改变仅在低频率下发现。

尽管我们系列中的大多数儿童HGG表现出多重基因组失衡，但一组肿瘤（78个肿瘤中的15个，19%）缺乏大规模拷贝数变化。其他儿童肿瘤表现出基因组图谱平衡的亚群，包括室管膜瘤和中枢神经系统幕上原始神经外胚层肿瘤，32–34尤因肉瘤，35和Wilms肿瘤。36基因组平衡的肿瘤可能具有遗传性或后天性倾向，容易产生拷贝中性突变，例如DNA错配修复背景下出现的结直肠癌子集。37或者，可能需要相对较少的突变来驱动疾病，如小儿急性髓细胞白血病，其表现为低频拷贝数失衡和序列改变。38

频繁获得1q号染色体清楚地区分了儿童期和成人期HGG，并显示了涉及整个染色体臂的相应基因表达上调，从而排除了确定局部靶点的可能性。室管膜瘤与成人脑瘤相比，儿童的1q增益差异模式类似，32,33,391q增加在其他儿童恶性肿瘤中很常见。40–43

PDGFRA公司与成人胶质母细胞瘤相比，儿童HGG的主要靶点是局灶性扩增，其中表皮生长因子受体是最常见的目标。先前的研究表明，过度表达可能是儿童胶质母细胞瘤中激活EGFR的另一种机制。44–46然而，我们发现表皮生长因子受体与成人胶质母细胞瘤相比，在儿童中的表达明显不足。成人肿瘤相关基因表达特征表皮生长因子受体扩增在儿童胶质母细胞瘤中相对表达不足，而基因表达特征与PDGFRA公司扩增在儿童胶质母细胞瘤中显著过度表达，即使在未显示该基因扩增的肿瘤中也是如此。总的来说，拷贝数和基因表达分析都表明PDGFRα可能是儿童HGG（包括弥漫性桥脑内胶质瘤）的重要治疗靶点。经主成分分析评估，Mes亚组中的一小部分儿童胶质母细胞瘤与同一亚组的成人肿瘤相似(图4). 这些肿瘤的中位发病年龄为11.6岁，其中一个肿瘤来自婴儿，因此这种相似性与年龄无关。有趣的是，这一儿童肿瘤亚群中的基因表达特征也显示出与成人胶质母细胞瘤的最大相似性表皮生长因子受体放大(图5B） 并且可能表明EGFR抑制剂在一个小的儿科亚组中可能有更大的作用。

优先瞄准PDGFRA公司和表皮生长因子受体儿童和成人的HGG分别表明，发育中的大脑更容易受到PDGFR信号异常触发的致癌转化。这些差异可能反映了生长因子受体及其配体在发育和分化过程中表达的细胞类型群体的变化，以及复杂的调控导致细胞对受体激活信号的不同反应。这两种生长因子受体在神经系统发育和谱系承诺中发挥重要作用。47–49小鼠模型表明，异常的PDGF信号传导，而不是EGFR激活，足以触发神经胶质瘤的形成。50–54这与人类肿瘤中的观察结果一致，其中表皮生长因子受体低度恶性胶质瘤中很少有扩增，而PDGF和PDGFR在低度恶性和高度恶性星形细胞瘤中都有过表达/扩增，这表明PDGFR信号的激活是胶质瘤发生的早期事件。三

引起肿瘤发生的突变将通过扩大可能获得额外突变的可用细胞库，更快地导致肿瘤形成。这可能与儿童早期发病特别相关。我们研究中的10个肿瘤发生在之前接受过头颅IR（IR诱导）治疗的患者身上，这是一种诱变暴露，会增加脑瘤的风险。55IR诱导的肿瘤与其他儿童HGG相似，其基因表达谱通过PCA将其与成人胶质母细胞瘤区分开来(图4)组织病理学特征。染色体1q增益和PDGFRA公司IR-induced HGG的扩增可能反映了辐射诱导的启动突变，这些突变大大增加了儿童HGG发生的可能性。同样的突变也赋予了儿童自发HGG肿瘤强烈的选择性优势。许多儿童HGG缺乏扩增PDGFRA公司或PDGFB公司仍然显示出与PDGFRA公司放大(图5A） 支持该通路在儿童HGG中起中心作用并可能被多种机制激活的假设。

补充材料

[数据补充]

确认

肿瘤样本来自St Jude儿童研究医院和儿童癌症和白血病组肿瘤库。我们感谢Marie-Anne Brundler博士、Keith Robson博士和Safa Al-Sarraj博士对组织病理学的审查；Lisa Storer博士和Sarah Leigh-Nicholson博士提供样品信息帮助；Lara Perryman和Suzie Little提供技术援助。

附录

其他方法：拷贝数分析

买入价。

使用带有马氏体的贝叶斯稳健线性模型（BRLMM）改进了Affymetrix基因分型分析软件（GTYPE 4.0版；Affymetrix，Santa Clara，CA）的动态模型（Di X，Matsuzaki H，Webster TA，et al.21:1958-19632005）映射算法的基因型调用距离分类器算法（Rabbee N，Speed TP.生物信息学22:7-122006；http://www.biostat.jhsph.edu/～iruczins/teaching/misc/2008.140.668/papers/affmetrix2006.pdf). 除了本研究中收集的样本外，我们还包括圣犹德儿童研究医院另一项研究（Mullighan CG，Kennedy A，Zhou X等，白血病21:2000-2009，2007）中的43个正常样本，用于使用BRLMM的多芯片分析方法估计基因型调用，这在Affymetrix拷贝编号管道软件（v1.5.6）中实现。通话率显著提高，大多数芯片的通话率都高于95%。

规范化和分段。

首先，使用dChipSNP（Zhao X，Li C，Paez JG，et al.Cancer Res 64:3060-3071，2004；Lin M，Wei LJ，Sellers WR，et al.Bioinformatics 20:1233-1240，2004）和本研究中使用的Affymetrix CEL文件和BRLMM单核苷酸多态性（SNP）基因型调用文件进行拷贝数分析。我们使用了标准的dChipSNP归一化和基于模型的表达式算法。使用不变集模型，将每个阵列的探头强度数据归一化为具有中值信号强度的基线阵列。使用完美匹配/失配模型进行基于模型的表达，以总结每个探针组的信号强度。对于拷贝数推断，通过比较每个肿瘤样本的每个SNP探针集的信号强度与正常标本的中位数SNP数据来计算原始拷贝数。检测原始和中间光滑拷贝数，以确定一组正常（二倍体）染色体。

然后，我们使用dChipSNP计算每个标记探针集的非正常信号，并使用参考标准化算法对这些信号进行标准化（Pounds S、Cheng C、Mullighan C等，生物信息学25:315-3212009）。因为阵列是分两个主要批次进行的，所以我们应用了5近邻归一化22消除批量效应的方法。对于每一个肿瘤，在全部43个正常样本中确定了五个最相似的正常样本。在大多数情况下，所选的五个正常样品来自同一批次。然后我们计算了日志2使用样本信号和五个最近的正常样本信号的中位数，并应用循环二进制分割算法（DNAcopy，Bioconductor；Olshen AB，Venkatraman ES，Lucito R等，生物统计学5:557-5722004）计算每个样本的比率。平滑对数的分割2使用阈值执行比率P（P）=.01（显著性水平α=.01）。我们将增益或损耗状态分配给具有至少三个SNP和绝对对数的段2比值大于0.2，正常样本几乎没有增益或损耗区域。

副本编号变体标识。

在应用癌症重要靶点的基因组识别（GISTIC）分析或病灶识别之前，我们首先删除了与拷贝数变异（CNV）相关的基因组区域。排除区域的识别与癌症基因组图谱（TCGA）使用的方法类似。13这些区域包括：在所有HapMap正常人的SNP6.0分析中发现的CNV（McCarroll SA、Kuruvilla FG、Korn JM等，Nat Genet 40:1166-11742008）；基因组变异数据库中列出的至少两份独立出版物中发现的CNV(http://projects.tcga.ca/variation网站，版本3）；人工检测23个匹配正常和20个不相关正常样本中发现CNV。这些区域通常在五个以上的样本中常见，或者在一个以上的样品中出现短片段（<30个标记）。

吉斯蒂克。

对分割后的数据进行预处理，首先通过合并相邻片段来去除SNP小于4的短片段。然后，我们将相邻片段与日志合并2比值在0.2以内。我们应用了GISTIC算法22处理后的分段数据。沿着每条染色体绘制G得分图，并标记G得分和q值。q=0.25以上的区域被视为重要区域。

全球变化。

我们比较了儿童高级别胶质瘤（HGG）和成人HGG的染色体臂变化。如果染色体臂上超过一半的标记有拷贝数增加或丢失，那么整个臂被归类为增加或丢失。对于成人HGG，我们使用了从TCGA门户下载的3级（分段）SNP6.0 TCGA数据(http://cancergenome.nih.gov/dataportal/data/about/)2009年2月。

焦点放大或删除的候选目标。

除GISTIC外，我们还导出了局部扩增（拷贝数>5）或局部纯合子缺失（拷贝数<0.8）的最小公共区域。如前所述，删除了与已知CNV相关的区域。手动检查所有剩余区域的癌症/胶质瘤相关基因，并根据PubMed和GeneGo数据库的仔细手动评估选择扩增或删除的候选靶点。数据补充中列出了每个候选基因的支持出版物。此外，基于miRbase和加州大学圣克鲁斯分校的基因组浏览器，列出了该区域内或该区域10千碱基内的微小RNA。

如果片段的SNP或对数少于四个，则通过将分段数据合并到相邻片段来确定拷贝数不平衡的大区域2节段比例在相邻节段的0.5以内。然后我们用对数计算碎片的数量2比率小于–0.2或大于0.2表示拷贝数不平衡的大区域。

基因组稳定的肿瘤。

使用成人胶质母细胞瘤报告的质量控制方法鉴定了一组基因组稳定的肿瘤。22简而言之，日志2通过在运行窗口中取平均值来平滑比率H（H）窗口（=501）个标记。直方图是使用箱子大小生成的H（H）箱子（=0.01），并通过与标准偏差为的高斯分布卷积进行平滑H（H）西格玛(= 0.05). 没有检测到峰值的样本被指定为基因组稳定的肿瘤。

实时定量聚合酶链反应

我们使用定量实时聚合酶链反应（PCR）对41个基因座的推断拷贝数分析进行了验证（数据补充）。引物和探针（数据补充）是使用Primer Express 3.0（加利福尼亚州福斯特市应用生物系统公司）或Primer 3软件设计的(http://frodo.wi.mit.edu/cgi-bin/primer3/primer3_www.cgi). GAPDH或FLJ16124(铬2)被用作内部标准来规范数据。使用Taqman 7900实时PCR系统和7900系统软件（Applied Biosystems）从HGG样本或对照正常DNA中扩增出两纳克DNA。测试的每个基因座的标准曲线由对照人WBC DNA的三倍系列稀释液产生。对每个引物集进行三次定量实时PCR，并报告平均值。对于CDKN2A型-外显子3和RB1型-引物集2，使用Fast SYBR Green试剂盒（Applied Biosystems），PCR条件如下：95°C 20秒，然后95°C 40个循环5秒，60°C 30秒。在PCR结束时，对样品进行熔融分析，以确认这些扩增子的特异性。使用TaqMan Universal PCR Master Mix对以下基因进行标准模式定量PCR（50°C 2分钟，然后95°C 10分钟，然后40个95°C循环15秒，60°C 1分钟）：中国银行,chr 13q系列,CNTN2公司,数据链路1,DLEU7系列,船边交货,FBXL7型,GALNT13号机组,HTR2A型,吉隆坡12,KLF6型,MRPL36型,MYC公司,NEDD4L公司,PDGFB公司,SLITRK6系列,TP53型、和问题资产救助计划对于所有其他基因座，使用Applied Biosystems的TaqMan fast Universal PCR Master Mix进行快速模式定量PCR（95°C持续20秒，然后95°C 40个周期持续5秒，60°C持续30秒）。

荧光原位杂交

在有福尔马林固定石蜡包埋材料的地方，荧光原位杂交用于探针识别PDGFRA公司（第4季度12），遇见（第7季度31日），CDKN2A/B型（第9页第21页），PTEN公司（第10季度23），皇家银行（13q），以及数据链路1（14q32）按说明进行（Lambros MB、Simpson PT、Jones C等，实验室投资86:398-4082006；McManamy CS、Pears J、Weston CL等，脑病理学17:151-1642007）。探针被指向PDGFRA公司（BAC克隆RP11-819D11和RP11-58C6的池）和遇见（荷兰阿姆斯特丹Kreatech）和分别用Cy5（英国Amersham GE Healthcare）和Platinmbright 495（Kreatech）标记，而4号染色体和7号着丝粒探针分别用荧光素（GE Healthcare）与Platinumbright 550（Kreatech）标记。其他探针来自BAC克隆（Invitrogen，Carlsbad，CA）RP11-149I2(CDKN2A型)，RP11-235C23（9q31.2），CTD-2553L21(PTEN公司)，RP11-254A5/322I2（10p11.21），RP11-1008O15(KCNRG公司)，RP11-936K15/539J14（13q12.11），RP11-90G22(数据链路1)和RP11-659J20（14q11.2），并用异硫氰酸荧光素或罗丹明荧光色素标记。对于RB1型，使用商业探针（Abbott Laboratories，Des Plaines，IL；目录号05J15-001）。使用冷却的电荷耦合设备摄像头拍摄图像。

表达式分析

使用Affymetrix Microarray Suite软件分析表达数据。基因表达信号被缩放到目标强度500。没有对任何样本进行当前调用的探针集被排除在外。然后通过添加25和log来稳定信号的方差2转换后进行后续分析。

特征基因的无监督层次聚类分析、鉴定和功能注释

我们使用对数计算了每个探针集的中位数绝对偏差得分2转换数据并选择前1000个变量最大的探针集进行无监督层次聚类分析。使用GeneMaths软件（Applied Maths，Austin，TX）进行无监督层次聚类分析，以Pearson相关作为相似系数，Ward作为聚类方法。确定了三个主要肿瘤亚群。

然后，我们通过比较一组和另两组，确定了每个亚组中上调最多的探针组。LIMMA（微阵列分析线性模型；Smyth GK.Stat Appl Genet Mol Biol 3:Article 3，2004）和经验贝叶斯t吨在生物导体中实施的测试(http://www.bioconductor.org; Gentleman RC，Carey VJ，Bates DM，et al.Genome Biol 5:R80，2004）用于识别差异表达探针集，Benjamini-Hochberg假发现率（q值）小于0.01，倍变大于2。热图是使用每组350个探针组生成的。

为了描述每个亚组的特征，我们使用注释、可视化和集成发现数据库（DAVID）生物信息学资源进行了基因本体（GO）和通路分析(http://david.abcc.ncifcrf.gov/home.jsp; Dennis G Jr、Sherman BT、Hosack DA等，《基因组生物学》4:P3，2003年；Huang W、Sherman BT、Lempicki RA。国家协议4:44-572009）16,17每一组特定的上调基因。数据补充中提供了探针组的完整列表以及GO和通路分析的结果。

儿童HGG成人HGG标志基因的基因集富集分析

R中实施的基因集富集分析（GSEA）(http://www.r-projects.org)用于评估儿童HGG中先前确定的成人HGG特征基因的富集情况（Freije WA、Castro-Vargas FE、Fang Z等，《癌症研究》64:6503-6510，2004）。9与非监督分析得出的亚组不同，成人亚组最初是通过比较不同生存时间的肿瘤亚组得出的。我们使用这些亚组的特征基因生成了七个基因集，并将GSEA应用于儿科HGG，其中一个亚组与另两个亚组进行比较。所有的基因集都在其中一个肿瘤亚群中显著富集，这些基因集由Phillips等人9亚组得分高于每个儿科亚组。

成人胶质母细胞瘤的选择

有许多已发表的研究，包括成人胶质母细胞瘤基因表达阵列（Freije WA，Castro-Vargas FE，Fang Z，et al.Cancer Res 64:6503-6510，2004；Sun L，Hui AM，Su Q，et al.Cancer Cell 9:287-300，2006）。9,22,31为了尽量减少我们分析中的任何跨平台伪影，我们限制了儿童胶质母细胞瘤与成人肿瘤的比较，成人肿瘤与我们的研究，Affymetrix人类基因组U133 Plus 2.0阵列，如Sun等人（Sun L，Hui AM，Su Q，et al.Cancer Cell 9:287-300，2006），Beroukhim等人，22Lee等人。31尽管如此，由于阵列实验是在不同的中心和不同的时间进行的，因此我们仍然关注数据集成中非生物实验变异的可能批量效应。然而，由于批量效应和生物效应（儿童或成人）是混淆的，我们无法使用基于模型的方法进行纠正，例如Combat（Johnson we，Li C，Rabinovic a.Biostatistics 8:118-1272007），或者简单地结合z在每个数据集中计算的分数，假设两个数据集的平均值相同。相反，我们选择了两个数据集之间通用的一组变量最少的探测集，以检查可能存在的任何批处理影响的程度。首先，我们过滤了所有样本中缺少的所有探针集。然后，我们根据绝对偏差中位数得分对每个数据集中的探针集进行排序，从最小变量到最大变量。最后，我们选择一个数据集中位于前1000个内的探测集和另一个数据集位于前4000个内的探测器集作为常用的最小变量探测集。

此前曾报道过HG-U133 Plus 2.0阵列上的10个、27个和81个胶质母细胞瘤样本（Sun L、Hui AM、Su Q等，《癌症细胞》9:287-300，2006）。22,31在合并数据时，我们注意到Beroukhim等人22与Lee等人的研究结果相同31（使用md5sum验证相同的CEL文件）。因此，我们在删除了Beroukhim等人的五个重复数组后，将这两个数据集组合在一起22（集合1，n=32）。在Set1和我们的儿童胶质母细胞瘤（n=33）之间，有660个探针组被选为变量最小的探针组。这个P（P）两个样本的值t吨测试结果为.7589，表明Set1和儿科样本之间没有显著的批量效应。同样，Sun等人（Sun L，Hui AM，Su Q，et al.Cancer Cell 9:287-300，2006）和儿童胶质母细胞瘤（n=33）之间选择了650个探针组作为变量最小的探针组。然而P（P）两个样本的值t吨测试值小于.001，表明存在显著的批量效应。由于Set1和儿童胶质母细胞瘤的样本大小相似，没有显著的批处理效应，因此我们选择Set1作为成人胶质母细胞肿瘤数据集进行比较。

儿童和成人胶质母细胞瘤差异表达基因及其功能注释

我们应用LIMMA/Bioconder鉴定儿童和成人胶质母细胞瘤之间差异表达的基因。我们选择了3039个探针组，q值截止值小于0.01，最小折叠变化为2。为了进一步表征这组基因，我们将这些基因映射到GeneGo-MetaCore典型基因路径图（Ekins S，Nikolsky Y，Bugrim A，et al.Methods Mol Biol 356:319-350，2007），以确定变化最显著的基因网络（数据补充）。

特征基因与PDGFRA公司或表皮生长因子受体过度表达

TCGA试点项目已经分析了200多个成人胶质母细胞瘤样本。13根据2009年2月下载的数据(http://tcga-data.nci.nih.gov/tcga/homepage.htm)，我们选择了14个肿瘤PDGFRA公司放大和76个肿瘤表皮生长因子受体放大。我们将LIMMA/Bioconductor应用于下载的日志2-来自Affymetrix Human Genome HTS U133A 2.0阵列的转换探针集级别（2级）数据。以q值小于0.01和2倍变化为界，确定两个肿瘤组之间差异表达的基因。选择了693个探针组（数据补充）。随后，产生了两个基因集，包括PDGFRA公司-肿瘤放大与基因上调表皮生长因子受体-肿瘤放大。

成人基因集富集分析PDGFRA公司/表皮生长因子受体-儿童和成人胶质母细胞瘤的相关基因

因为表皮生长因子受体是成人胶质母细胞瘤中最常见的扩增基因PDGFRA公司是儿童胶质母细胞瘤中最常见的扩增基因，我们检查了表皮生长因子受体-和PDGFRA公司-使用GSEA检测成人胶质母细胞瘤（Set1）和儿童胶质母细胞肿瘤中的相关基因。GSEA是一种计算方法，用于确定一组先验定义的基因是否在两种生物状态之间显示出统计意义上的一致差异。这个表皮生长因子受体-和PDGFRA公司-相关基因定义为两个独立的基因集，儿童和成人胶质母细胞瘤样本定义为两种生物学状态。

基于肿瘤分级、稳定基因组、患者年龄或辐射诱导肿瘤确定的差异表达基因

我们应用LIMMA/Bioconductor鉴定差异表达基因。我们使用的截止值为P（P）<.01，最小折叠变化为2。为了进一步表征这组基因，我们使用DAVID生物信息学资源进行了GO分析(http://david.abcc.ncifcrf.gov/home.jsp). 分别对上调和下调基因进行评估，并使用低于0.01的表达分析系统探索者评分截止值（数据补充）选择代表性过强的GO术语。

辐射（IR）诱导的肿瘤包含显著较高的1q增益频率和PDGFRA公司与其他HGG相比的放大。为了确定在IR诱导的肿瘤中过度表达的基因集是否包含映射到这些区域的基因的过度表达，我们确定了分析选择的转录物总数（n=1386）以及分析平台覆盖的转录物总量（n=20607）。根据Affymetrix注释版本NA27，不考虑没有染色体位置的探针集。1386个过表达基因中有139个（10%）来自1q染色体，而平台上20607个总转录本中有933个（4.5%）来自1号染色体；1386个过表达基因中有15个（1.1%）来自4q12，而20607个总转录本中有48个（0.2%）定位于4q12。因此，在IR诱导的肿瘤中过度表达的转录物包含来自1q染色体的转录物的显著过度表达(P（P）<.001）和包括PDGFRA公司(P（P）< .001; 费希尔精确测试）。

统计分析

所有统计测试均在R2.8.0中进行(http://www.r-project.org/). 所有类别变量之间的关联性检验均采用Fisher精确检验；所有测试都是双尾的，并且P（P）<0.05被认为具有统计学意义。在R中实现的GSEA用于比较我们的基因表达数据和已发布的独立数据集之间的基因集的坐标表达。A标称值P（P）<.25被认为对GSEA具有统计学意义。

生存协会。

为了确定任何拷贝数失衡是否与脑干外胶质母细胞瘤的长期存活者（>3年，n=5）或短期存活者（<1年，n=19）有关，我们评估了每个染色体臂的增减频率，或局部增减PDGFRA公司或CDKN2A型分别在这些组中的每一个中。没有显著关联(P（P）>.1）拷贝数失衡与短期或长期存活者之间，除了长期存活者与短期存活者相比，5p增加的频率更高（五分之二，40%）（十九分之零，0%；P（P）=.04，Fisher精确测试）。短生存期（<1年）和长生存期（>3年）的患者也分布在所有三个表达亚类中。我们使用LIMMA/Bioconductor来鉴定这两组之间差异表达的基因。由于样本量小和显著的异质性，只有一个基因被鉴定出错误发现率低于0.1。

生存分析用于调查生存率与1q增加、10q减少、13q减少、14q减少、，PDGFRA公司放大，或CDKN2A型在所有HGG中缺失，或者对于更相似的肿瘤组，在所有胶质母细胞瘤中缺失，不包括IR诱导的病例。这些比较的统计检验是探索性的P（P）未针对多次测试调整值。log-rank检验表明，1q增加与HGG患者的不良生存率略微相关（n=69，P（P）=0.08），并且该测试在胶质母细胞瘤亚组患者中变得显著（n=44，P（P）=.04）。进一步分析试图测试1q增加与不良生存率的相关性是否独立于手术切除或辅助治疗。然而，当包括这两个因素中的任何一个时，样本数量在各亚组之间的分布是不均匀的，因此无法进行有意义的生存分析。因此，我们不能断定1q增加与低生存率的相关性是否独立于手术切除或辅助治疗。

脚注

参见第页的随附文章3054

由儿童脑肿瘤基金会（s.J.B.）资助，国家卫生研究院P01 CA096832号资助，国家脑肿瘤学会悉尼Schlobohm研究主席，Ryan McGee基金会，音乐家对抗儿童癌症，Noyes脑肿瘤基金，和美国黎巴嫩叙利亚联合慈善机构。儿童脑瘤研究中心由萨曼莎·迪克森脑瘤信托基金会、空中与地面基金会、康妮与艾伯特·泰勒信托基金会和乔·富特基金会支持。儿童癌症和白血病小组肿瘤库由英国癌症研究所支持。癌症研究所由英国癌症研宄所和国家卫生服务局资助，由国家卫生研究院生物医学研究中心资助。

于2009年10月2日在北卡罗来纳州阿什维尔市举行的儿童神经病学基础和转化研究会议上，以及于2009年12月13日至15日在加利福尼亚州圣地亚哥举行的美国癌症研究遗传学和脑癌生物学会议上，部分发表。

作者对潜在利益冲突和作者贡献的披露在本文末尾。

作者对潜在利益冲突的披露

提交人表示没有潜在的利益冲突。

作者贡献

概念和设计：Barbara S.Paugh、Chunxu Qu、Zhaoli Liu、David W.Ellison、Richard G.Grundy、Suzanne J.Baker

财务支持：Amar Gajjar、Richard G.Grundy、Suzanne J.Baker

行政支持：阿马尔·加贾尔

提供研究材料或患者：Chris Jones、Darren Hargrave、Amar Gajjar、Alberto Broniscer、David W.Ellison、Richard G.Grundy

数据收集和汇编：Barbara S.Paugh、Zhaoli Liu、Martyna Adamowicz Brice、Junyuan Zhang、Dorine A.Bax、Darren Hargrave、James Lowe、Alberto Broniscer、David W.Ellison、Richard G.Grundy

数据分析和解释：芭芭拉·S·鲍（Barbara S.Paugh）、曲春旭（Chunxu Qu）、克里斯·琼斯（Chris Jones）、刘兆丽（Zhaoli Liu

手稿撰写：Barbara S.Paugh、Chunxu Qu、Chris Jones、David W.Ellison、Richard G.Grundy、Suzanne J.Baker

稿件最终审批：芭芭拉·S·鲍（Barbara S.Paugh）、曲春旭（Chunxu Qu）、克里斯·琼斯（Chris Jones

参考文献

1Broniscer A，Gajjar A.幕上高级别星形细胞瘤和弥漫性脑干胶质瘤：儿科肿瘤学家面临的两大挑战。肿瘤学家。2004;9:197–206.[公共医学][谷歌学者]
2Broniscer A，Baker SJ，West AN等。儿童低级别胶质瘤恶性转化的临床和分子特征。临床肿瘤学杂志。2007;25:682–689.[公共医学][谷歌学者]
三。Furnari FB、Fenton T、Bachoo RM等。恶性星形细胞胶质瘤：遗传学、生物学和治疗途径。基因发育。2007;21:2683–2710.[公共医学][谷歌学者]
4Bredel M、Bredel C、Juric D等。人类胶质脑肿瘤遗传改变的高分辨率全基因组绘图。癌症研究。2005;65:4088–4096.[公共医学][谷歌学者]
5Kotliarov Y、Steed ME、Christopher N等。178例胶质瘤的高分辨率全球基因组调查揭示了拷贝数改变和等位基因失衡的新区域。癌症研究。2006;66:9428–9436. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
6Maher EA、Brennan C、Wen PY等。标记的基因组差异表征了原发性和继发性胶质母细胞瘤亚型，并确定了两种不同的分子和临床继发性神经母细胞瘤实体。癌症研究。2006;66：11502–11513。[公共医学][谷歌学者]
7Nigro JM，Misra A，Zhang L，等。综合阵列比较基因组杂交和表达阵列图谱确定胶质母细胞瘤的临床相关分子亚型。癌症研究。2005;65:1678–1686.[公共医学][谷歌学者]
8Liang Y，Diehn M，Watson N，等。基因表达谱揭示了多形性胶质母细胞瘤的分子和临床不同亚型。美国国家科学院院刊。2005;102:5814–5819. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
9Phillips HS、Kharbanda S、Chen R等。高级胶质瘤的分子亚类预测预后，描述疾病进展模式，并与神经发生的阶段相似。癌细胞。2006;9:157–173.[公共医学][谷歌学者]
10Rich JN、Hans C、Jones B等。胶质母细胞瘤存活的基因表达谱和遗传标记。癌症研究。2005;65:4051–4058.[公共医学][谷歌学者]
11Ruano Y，Mollejo M，Ribalta T，等。通过表达和CGH微阵列分析检测多形性胶质母细胞瘤扩增物中新候选靶基因的鉴定。摩尔癌症。2006;5:39. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
12Parsons DW、Jones S、Zhang X等。人类多形性胶质母细胞瘤的综合基因组分析。科学。2008;321:1807–1812. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
13癌症基因组图谱研究网络。全面的基因组特征定义了人类胶质母细胞瘤基因和核心途径。自然。2008;455:1061–1068. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
14Pollack IF、Finkelstein SD、Burnham J等。儿童恶性胶质瘤的年龄和TP53突变频率：多机构队列研究结果。癌症研究。2001;61:7404–7407.[公共医学][谷歌学者]
15Newcomb EW、Alonso M、Sung T等。高级别成人和儿童星形细胞瘤中p14ARF基因缺失的发生率。Hum Pathol（Hum病态）。2000;31:115–119.[公共医学][谷歌学者]
16Gallia GL、Rand V、Siu IM等。儿童和成人多形性胶质母细胞瘤中的PIK3CA基因突变。摩尔癌症研究。2006;4:709–714.[公共医学][谷歌学者]
17Pollack IF、Hamilton RL、James CD等。儿童恶性胶质瘤中PTEN缺失和EGFR扩增的罕见性：来自儿童癌症组945队列的结果。神经外科杂志。2006;105:418–424.[公共医学][谷歌学者]
18Faury D，Nantel A，Dunn SE等。分子图谱确定了儿童胶质母细胞瘤的预后亚组，并显示YB-1在肿瘤中的表达增加。临床肿瘤学杂志。2007;25:1196–1208.[公共医学][谷歌学者]
19Rickert CH、Strater R、Kaatsch P等。儿童高级别星形细胞瘤表现出与成人不同的染色体失衡。《美国病理学杂志》。2001;158:1525–1532. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
20Wong KK，Tsang YT，Chang YM，等。用单核苷酸多态性等位基因阵列分析儿童胶质瘤的全基因组等位基因失衡。癌症研究。2006;66:11172–11178.[公共医学][谷歌学者]
21Torchia EC、Boyd K、Rehg JE等。EWS/FLI-1在小鼠中诱导髓系/红系白血病的快速发作。分子细胞生物学。2007;27:7918–7934. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
22Beroukhim R，Getz G，Nghiemphu L，等。评估染色体畸变在癌症中的意义：方法学及其在胶质瘤中的应用。美国国家科学院院刊。2007;104:20007–20012. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
23Veeriah S、Brennan C、Meng S等。酪氨酸磷酸酶PTPRD是一种肿瘤抑制因子，在胶质母细胞瘤和其他人类癌症中经常失活和突变。美国国家科学院院刊。2009;106:9435–9440. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
24Solomon DA、Kim JS、Cronin JC等。多形性胶质母细胞瘤和恶性黑色素瘤中PTPRD的突变失活。癌症研究。2008;68:10300–10306. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
25Ichimura K、Pearson DM、Kocialkowski S等。IDH1突变存在于大多数常见的成人胶质瘤中，但在原发性胶质母细胞瘤中罕见。神经肿瘤学。2009;11:341–347. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
26Balss J，Meyer J，Mueller W等。脑肿瘤中IDH1密码子132突变的分析。神经病理学报。2008;116:597–602.[公共医学][谷歌学者]
27Watanabe T、Nobusawa S、Kleihues P等。IDH1突变是星形细胞瘤和少突胶质细胞瘤发生的早期事件。《美国病理学杂志》。2009;174:1149–1153. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
28Yan H，Parsons DW，Jin G，等。胶质瘤中的IDH1和IDH2突变。N英格兰医学杂志。2009;360:765–773. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
29Solomon DA、Kim JS、Ressom HW等。癌症基因组分析中的样本类型偏差。癌症研究。2009;69:5630–5633. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
30Sanders RP、Kocak M、Burger PC等。幼儿高密度星形细胞瘤。小儿血癌。2007;49:888–893.[公共医学][谷歌学者]
31Lee Y、Scheck AC、Cloughesy TF等。胶质母细胞瘤的基因表达分析确定了年轻人预后益处的主要分子基础。BMC医学基因组学。2008;1:52. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
32Dyer S、Prebble E、Davison V等。小儿颅内室管膜瘤的基因组失衡定义了临床相关组。《美国病理学杂志》。2002;161:2133–2141. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
33Carter M、Nicholson J、Ross F等。通过比较基因组杂交检测室管膜瘤中的遗传异常。英国癌症杂志。2002;86:929–939. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
34Li M，Lee KF，Lu Y，等。侵袭性原始神经外胚层脑肿瘤中chr19q13.41 microRNA多顺反子的频繁扩增。癌细胞。2009;16:533–546. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
35Ferreira BI、Alonso J、Carrillo J等。阵列CGH和基因表达谱分析揭示了尤因肉瘤中与DNA修复和细胞周期检查点通路相关的独特基因组不稳定模式。致癌物。2008;27:2084–2090.[公共医学][谷歌学者]
36Natrajan R、Williams RD、Hing SN等。良好组织学Wilms肿瘤的阵列CGH分析揭示了与复发相关的新的收益和损失。病理学杂志。2006;210:49–58.[公共医学][谷歌学者]
37Bardelli A、Cahill DP、Lederer G等。致癌物特异性诱导遗传不稳定。美国国家科学院院刊。2001;98:5770–5775. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
38Radtke I、Mullighan CG、Ishii M等。基因组分析显示，儿童急性髓细胞白血病的遗传改变很少。美国国家科学院院刊。2009;106:12944–12949. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
39Mendrzyk F、Korshunov A、Benner A等。将1q增益和表皮生长因子受体过度表达作为颅内室管膜瘤独立预后标志物的鉴定。临床癌症研究。2006;12:2070–2079.[公共医学][谷歌学者]
40Roberts P，Burchill SA，Brownhill S等。多倍体和核型复杂性是尤因肉瘤家族肿瘤的有力预后指标：英国癌症细胞遗传学和儿童癌症和白血病小组的一项研究。基因染色体癌。2008;47:207–220.[公共医学][谷歌学者]
41Hattinger CM、Potschger U、Tarkkanen M等。尤文肿瘤染色体畸变对预后的影响。英国癌症杂志。2002;86:1763–1769. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
42Hing S，Lu YJ，Summersgill B，等。在组织学良好的Wilms肿瘤中，1q的增加与不良结果相关。《美国病理学杂志》。2001;158:393–398. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
43Clifford SC、O'Toole K、Ellison DW。染色体1q增加与儿童髓母细胞瘤预后不良无关：潜在预后生物标志物的验证要求。细胞周期。2009;8:787.[公共医学][谷歌学者]
44Thorarinsdottir HK，Santi M，McCarter R等。血小板衍生生长因子受体的蛋白表达与恶性组织学相关，PTEN与儿童胶质瘤的生存相关。临床癌症研究。2008;14:3386–3394. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
45Bredel M、Pollack IF、Hamilton RL等。儿童高级别非脑干胶质瘤中表皮生长因子受体的表达和基因扩增。临床癌症研究。1999;5:1786–1792.[公共医学][谷歌学者]
46Khatua S，Peterson KM，Brown KM，等。通过血管生成基因分析确定儿童星形细胞瘤中EGFR/FKBP12/HIF-2alpha通路的过度表达。癌症研究。2003;63:1865–1870.[公共医学][谷歌学者]
47Jackson EL、Garcia-Verdugo JM、Gil-Perotin S等。PDGFRα阳性B细胞是成人SVZ中的神经干细胞，在PDGF信号增强的情况下形成胶质样生长。神经元。2006;51:187–199.[公共医学][谷歌学者]
48Burrows RC、Wancio D、Levit P等。皮层EGFR表达的发育变化调节了反应多样性和祖细胞成熟的时间。神经元。1997;19:251–267.[公共医学][谷歌学者]
49Sun Y，Goderie SK，Temple S.有丝分裂期间EGFR受体的不对称分布会产生不同的CNS祖细胞。神经元。2005;45:873–886.[公共医学][谷歌学者]
50Tchougounova E、Kastemar M、Brasater D等。Arf缺失导致PDGFB诱导的少突胶质瘤的肿瘤进展。致癌物。2007;26:6289–6296.[公共医学][谷歌学者]
51Dai C、Celestino JC、Okada Y等。PDGF自分泌刺激可使培养的星形胶质细胞脱分化，并诱导体内神经祖细胞和星形胶质细胞的少突胶质瘤和少突胶质细胞瘤。基因发育。2001;15:1913–1925. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
52Lindberg N、Kastemar M、Olofsson T等。少突胶质细胞祖细胞可以作为实验性胶质瘤的来源细胞。致癌物。2009;28:2266–2275.[公共医学][谷歌学者]
53丁H，香农P，刘N，等。少突胶质瘤是由RAS转基因小鼠星形细胞瘤模型中激活的突变表皮生长因子受体的表达引起的。癌症研究。2003;63:1106–1113.[公共医学][谷歌学者]
54Holland EC、Hively WP、DePinho RA等。一种构成性活性表皮生长因子受体与G1细胞周期阻滞通路的破坏协同作用，诱导小鼠出现胶质瘤样病变。基因发育。1998;12:3675–3685. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者]
55Walter AW、Hancock ML、Pui CH等。圣犹德儿童研究医院接受急性淋巴细胞白血病治疗的儿童继发性脑肿瘤。临床肿瘤学杂志。1998;16:3761–3767.[公共医学][谷歌学者]
文章来自临床肿瘤学杂志由以下人员提供美国临床肿瘤学会