Heterogeneity in the inter-tumor transcriptome of high risk prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genomic analyses of hundreds of prostate tumors have defined a diverse landscape of mutations and genome rearrangements, but the transcriptomic effect of this complexity is less well understood, particularly at the individual tumor level. We selected a cohort of 25 high-risk prostate tumors, representing the lethal phenotype, and applied deep RNA-sequencing and matched whole genome sequencing, followed by detailed molecular characterization. RESULTS: Ten tumors were exposed to neo-adjuvant hormone therapy and expressed marked evidence of therapy response in all except one extreme case, which demonstrated early resistance via apparent neuroendocrine transdifferentiation. We observe high inter-tumor heterogeneity, including unique sets of outlier transcripts in each tumor. Interestingly, outlier expression converged on druggable cellular pathways associated with cell cycle progression, translational control or immune regulation, suggesting distinct contemporary pathway affinity and a mechanism of tumor stratification. We characterize hundreds of novel fusion transcripts, including a high frequency of ETS fusions associated with complex genome rearrangements and the disruption of tumor suppressors. Remarkably, several tumors express unique but potentially-oncogenic non-ETS fusions, which may contribute to the phenotype of individual tumors, and have significance for disease progression. Finally, one ETS-negative tumor has a striking tandem duplication genotype which appears to be highly aggressive and present at low recurrence in ETS-negative prostate cancer, suggestive of a novel molecular subtype. CONCLUSIONS: The multitude of rare genomic and transcriptomic events detected in a high-risk tumor cohort offer novel opportunities for personalized oncology and their convergence on key pathways and functions has broad implications for precision medicine.
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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 | 0,000 | 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 ».