Personalized Oncogenomics: Clinical Experience with Malignant Peritoneal Mesothelioma Using Whole Genome Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Peritoneal mesothelioma is a rare and sometimes lethal malignancy that presents a clinical challenge for both diagnosis and management. Recent studies have led to a better understanding of the molecular biology of peritoneal mesothelioma. Translation of the emerging data into better treatments and outcome is needed. From two patients with peritoneal mesothelioma, we derived whole genome sequences, RNA expression profiles, and targeted deep sequencing data. Molecular data were made available for translation into a clinical treatment plan. Treatment responses and outcomes were later examined in the context of molecular findings. Molecular studies presented here provide the first reported whole genome sequences of peritoneal mesothelioma. Mutations in known mesothelioma-related genes NF2, CDKN2A, LATS2, amongst others, were identified. Activation of MET-related signaling pathways was demonstrated in both cases. A hypermutated phenotype was observed in one case (434 vs. 18 single nucleotide variants) and was associated with a favourable outcome despite sarcomatoid histology and multifocal disease. This study represents the first report of whole genome analyses of peritoneal mesothelioma, a key step in the understanding and treatment of this disease.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».