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Enregistrement W1527088201 · doi:10.1001/jamaoto.2013.3210

High Frequency of Activating <emph type="ital">PIK3CA</emph> Mutations in Human Papillomavirus–Positive Oropharyngeal Cancer<alt-title><emph type="ital">PIK3CA</emph> in HPV+ Oropharyngeal Squamous Cell Carcinoma</alt-title>

2013· article· en· W1527088201 sur OpenAlexaff
Anthony C. Nichols

Notice bibliographique

RevueJAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensVictoria Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSanger sequencingMutationGeneCancerOncogeneHead and neck squamous-cell carcinomaPolymerase chain reactionHuman papillomavirusCancer researchGenotypeStop codonMolecular biologyBiologyHead and neck cancerMedicineGeneticsInternal medicineCell cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Large-scale whole-exome sequencing studies of head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC) have established that the disease is dominated by frequent mutations in tumor suppressor genes with rare activating mutations in oncogenes that would be easily targetable with molecular agents. There was evidence in these reports, however, that activating mutations in phosphoinositide 3-kinase catalytic subunit p110α (PIK3CA) were common in patients with human papillomavirus (HPV)-positive tumors. We set out to test this prediction in oropharyngeal patient samples from our institution. OBJECTIVE: To confirm whether activating mutations in PIK3CA are frequent in HPV-positive HNSCC because this mutated oncogene represents a potential therapeutic target. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: A retrospective search of the London Health Sciences Centre pathology database was performed to identify oropharyngeal cancer samples. DNA from pretreatment primary site biopsy samples from 87 patients were tested for high-risk HPV types 16 and 18 by real-time polymerase chain reaction. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Samples were tested for activating mutations at the 3 mutational hot spots (codons 542, 545, and 1047) by polymerase chain reaction followed by Sanger sequencing using forward and reverse primers. RESULTS: Only 4 of 41 HPV-negative tumors (10%) demonstrated PIK3CA hot spot mutations, including 3 at codon 1047 and 1 at codon 542. Of 46 HPV-positive tumors, 13 (28%) demonstrated activating PIK3CA mutations, including 7 at codon 542, 5 at codon 545, and 1 at codon 1047. The difference in PIK3CA mutation frequency was significantly different between HPV-positive and HPV-negative cancers (P = .03). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: Although there has been a suggestion that activating PIK3CA mutations are common in HPV-positive HNSCC, to our knowledge, this is the first study to clearly identify this phenomenon. Targeting PIK3CA with molecular agents in HPV-positive patients may be a mechanism to improve cure rates and decrease treatment toxic effects in this rapidly growing cohort of patients.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,411
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations84
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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