Genetic and Epigenetic Alterations of Familial Pancreatic Cancers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the genetic and epigenetic changes that contribute to familial pancreatic cancers. The aim of this study was to compare the prevalence of common genetic and epigenetic alterations in sporadic and familial pancreatic ductal adenocarcinomas. METHODS: DNA was isolated from the microdissected cancers of 39 patients with familial and 36 patients with sporadic pancreatic adenocarcinoma. KRAS2 mutations were detected by BstN1 digestion and/or cycle sequencing. TP53 and SMAD4 status were determined by immunohistochemistry on tissue microarrays of 23 archival familial pancreatic adenocarcinomas and in selected cases by cycle sequencing to identify TP53 gene mutations. Methylation-specific PCR analysis of seven genes (FoxE1, NPTX2, CLDN5, P16, TFPI-2, SPARC, ppENK) was done on a subset of fresh-frozen familial pancreatic adenocarcinomas. RESULTS: KRAS2 mutations were identified in 31 of 39 (80%) of the familial versus 28 of 36 (78%) of the sporadic pancreatic cancers. Positive immunolabeling for p53 was observed in 57% of the familial pancreatic cancers and loss of SMAD4 labeling was observed in 61% of the familial pancreatic cancers, rates similar to those observed in sporadic pancreatic cancers. The mean prevalence of aberrant methylation in the familial pancreatic cancers was 68.4%, which was not significantly different from that observed in sporadic pancreatic cancers. CONCLUSION: The prevalence of mutant KRAS2, inactivation of TP53 and SMAD4, and aberrant DNA methylation of a seven-gene panel is similar in familial pancreatic adenocarcinomas as in sporadic pancreatic adenocarcinomas. These findings support the use of markers of sporadic pancreatic adenocarcinomas to detect familial pancreatic adenocarcinomas.
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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 | 0,001 |
| 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 ».