Intra- and Inter-Tumor Heterogeneity of BRAFV600EMutations in Primary and Metastatic Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
The rationale for using small molecule inhibitors of oncogenic proteins as cancer therapies depends, at least in part, on the assumption that metastatic tumors are primarily clonal with respect to mutant oncogene. With the emergence of BRAF(V600E) as a therapeutic target, we investigated intra- and inter-tumor heterogeneity in melanoma using detection of the BRAF(V600E) mutation as a marker of clonality. BRAF mutant-specific PCR (MS-PCR) and conventional sequencing were performed on 112 tumors from 73 patients, including patients with matched primary and metastatic specimens (n = 18). Nineteen patients had tissues available from multiple metastatic sites. Mutations were detected in 36/112 (32%) melanomas using conventional sequencing, and 85/112 (76%) using MS-PCR. The better sensitivity of the MS-PCR to detect the mutant BRAF(V600E) allele was not due to the presence of contaminating normal tissue, suggesting that the tumor was comprised of subclones of differing BRAF genotypes. To determine if tumor subclones were present in individual primary melanomas, we performed laser microdissection and mutation detection via sequencing and BRAF(V600E)-specific SNaPshot analysis in 9 cases. Six of these cases demonstrated differing proportions of BRAF(V600E)and BRAF(wild-type) cells in distinct microdissected regions within individual tumors. Additional analyses of multiple metastatic samples from individual patients using the highly sensitive MS-PCR without microdissection revealed that 5/19 (26%) patients had metastases that were discordant for the BRAF(V600E) mutation. In conclusion, we used highly sensitive BRAF mutation detection methods and observed substantial evidence for heterogeneity of the BRAF(V600E) mutation within individual melanoma tumor specimens, and among multiple specimens from individual patients. Given the varied clinical responses of patients to BRAF inhibitor therapy, these data suggest that additional studies to determine possible associations between clinical outcomes and intra- and inter-tumor heterogeneity could prove fruitful.
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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 ».