Prognostic Impact of Novel Molecular Subtypes of Small Intestinal Neuroendocrine Tumor
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Small intestinal neuroendocrine tumors (SINET) are the commonest malignancy of the small intestine; however, underlying pathogenic mechanisms remain poorly characterized. Whole-genome and -exome sequencing has demonstrated that SINETs are mutationally quiet, with the most frequent known mutation in the cyclin-dependent kinase inhibitor 1B gene (CDKN1B) occurring in only ∼8% of tumors, suggesting that alternative mechanisms may drive tumorigenesis. The aim of this study is to perform genome-wide molecular profiling of SINETs in order to identify pathogenic drivers based on molecular profiling. This study represents the largest unbiased integrated genomic, epigenomic, and transcriptomic analysis undertaken in this tumor type. EXPERIMENTAL DESIGN: Here, we present data from integrated molecular analysis of SINETs (n = 97), including whole-exome or targeted CDKN1B sequencing (n = 29), HumanMethylation450 BeadChip (Illumina) array profiling (n = 69), methylated DNA immunoprecipitation sequencing (n = 16), copy-number variance analysis (n = 47), and Whole-Genome DASL (Illumina) expression array profiling (n = 43). RESULTS: Based on molecular profiling, SINETs can be classified into three groups, which demonstrate significantly different progression-free survival after resection of primary tumor (not reached at 10 years vs. 56 months vs. 21 months, P = 0.04). Epimutations were found at a recurrence rate of up to 85%, and 21 epigenetically dysregulated genes were identified, including CDX1 (86%), CELSR3 (84%), FBP1 (84%), and GIPR (74%). CONCLUSIONS: This is the first comprehensive integrated molecular analysis of SINETs. We have demonstrated that these tumors are highly epigenetically dysregulated. Furthermore, we have identified novel molecular subtypes with significant impact on progression-free survival.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».