Multiple myeloma is affected by multiple and heterogeneous somatic mutations in adhesion- and receptor tyrosine kinase signaling molecules
Notice bibliographique
Résumé
Multiple myeloma (MM) is a largely incurable plasma cell malignancy with a poorly understood and heterogeneous clinical course. To identify potential, functionally relevant somatic mutations in MM, we performed whole-exome sequencing of five primary MM, corresponding germline DNA and six MM cell lines, and developed a bioinformatics strategy that also integrated published mutational data of 38 MM patients. Our analysis confirms that identical, recurrent mutations of single genes are infrequent in MM, but highlights that mutations cluster in important cellular pathways. Specifically, we show enrichment of mutations in adhesion molecules of MM cells, emphasizing the important role for the interaction of the MM cells with their microenvironment. We describe an increased rate of mutations in receptor tyrosine kinases (RTKs) and associated signaling effectors, for example, in EGFR, ERBB3, KRAS and MAP2K2, pointing to a role of aberrant RTK signaling in the development or progression of MM. The diversity of mutations affecting different nodes of a particular signaling network appears to be an intrinsic feature of individual MM samples, and the elucidation of intra- as well as interindividual redundancy in mutations that affect survival pathways will help to better tailor targeted therapeutic strategies to the specific needs of the MM patient.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».