Patterns of genomic loss of heterozygosity predict homologous recombination repair defects in epithelial ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Defects in BRCA1, BRCA2, and other members of the homologous recombination pathway have potential therapeutic relevance when used to support agents that introduce or exploit double-stranded DNA breaks. This study examines the association between homologous recombination defects and genomic patterns of loss of heterozygosity (LOH). METHODS: Ovarian tumours from two independent data sets were characterised for defects in BRCA1, BRCA2, and RAD51C, and LOH profiles were generated. Publically available data were downloaded for a third independent data set. The same analyses were performed on 57 cancer cell lines. RESULTS: Loss of heterozygosity regions of intermediate size were observed more frequently in tumours with defective BRCA1 or BRCA2 (P=10(-11)). The homologous recombination deficiency (HRD) score was defined as the number of these regions observed in a tumour sample. The association between HRD score and BRCA deficiency was validated in two independent ovarian cancer data sets (P=10(-5) and 10(-29)), and identified breast and pancreatic cell lines with BRCA defects. CONCLUSION: The HRD score appears capable of detecting homologous recombination defects regardless of aetiology or mechanism. This score could facilitate the use of PARP inhibitors and platinum in breast, ovarian, and other cancers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».