Mutation of ERBB2 Provides a Novel Alternative Mechanism for the Ubiquitous Activation of RAS-MAPK in Ovarian Serous Low Malignant Potential Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Approximately, 10% to 15% of serous ovarian tumors fall into the category designated as tumors of low malignant potential (LMP). Like their invasive counterparts, LMP tumors may be associated with extraovarian disease, for example, in the peritoneal cavity and regional lymph nodes. However, unlike typical invasive carcinomas, patients generally have a favorable prognosis. The mutational profile also differs markedly from that seen in most serous carcinomas. Typically, LMP tumors are associated with KRAS and BRAF mutations. Interrogation of expression profiles in serous LMP tumors suggested overall redundancy of RAS-MAPK pathway mutations and a distinct mechanism of oncogenesis compared with high-grade ovarian carcinomas. Our findings indicate that activating mutation of the RAS-MAPK pathway in serous LMP may be present in >70% of cases compared with approximately 12.5% in serous ovarian carcinomas. In addition to mutations of KRAS (18%) and BRAF (48%) mutations, ERBB2 mutations (6%), but not EGFR, are prevalent among serous LMP tumors. Based on the expression profile signature observed throughout our serous LMP cohort, we propose that RAS-MAPK pathway activation is a requirement of serous LMP tumor development and that other activators of this pathway are yet to be defined. Importantly, as few nonsurgical options exist for treatment of recurrent LMP tumors, therapeutic targeting of this pathway may prove beneficial, especially in younger patients where maintaining fertility is important.
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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 | 0,001 | 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 ».