Detection of <i>PIK3CA</i> Mutations in Breast Cancer Bone Metastases
Notice bibliographique
Résumé
Background. An important goal of personalized cancer therapy is to tailor specific therapies to the mutational profile of individual patients. However, whole genome sequencing studies have shown that the mutational profiles of cancers evolve over time and often differ between primary and metastatic sites. Activating point mutations in the PIK3CA gene are common in primary breast cancer tumors, but their presence in breast cancer bone metastases has not been assessed previously. Results. Fourteen patients with breast cancer bone metastases were biopsied by three methods: CT-guided bone biopsies; bone marrow trephine biopsies; and bone marrow aspiration. Samples that were positive for cancer cells were obtained from six patients. Three of these patients had detectable PIK3CA mutations in bone marrow cancer cells. Primary tumor samples were available for four of the six patients assessed for PIK3CA status in their bone metastases. For each of these, the PIK3CA mutation status was the same in the primary and metastatic sites. Conclusions. PIK3CA mutations occur frequently in breast cancer bone metastases. The PIK3CA mutation status in bone metastases samples appears to reflect the PIK3CA mutation status in the primary tumour. Breast cancer patients with bone metastases may be candidates for treatment with selective PIK3CA inhibitors.
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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 | 0,001 | 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 ».