Hotspot Mutation Panel Testing Reveals Clonal Evolution in a Study of 265 Paired Primary and Metastatic Tumors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We used a clinical next-generation sequencing (NGS) hotspot mutation panel to investigate clonal evolution in paired primary and metastatic tumors. EXPERIMENTAL DESIGN: A total of 265 primary and metastatic tumor pairs were sequenced using a 46-gene cancer mutation panel capable of detecting one or more single-nucleotide variants as well as small insertions/deletions. Mutations were tabulated together with tumor type and percentage, mutational variant frequency, time interval between onset of primary tumor and metastasis, and neoadjuvant therapy status. RESULTS: Of note, 227 of 265 (85.7%) tumor metastasis pairs showed identical mutation calls. Of the tumor pairs with identical mutation calls, 160 (60.4%) possessed defining somatic mutation signatures and 67 (25.3%) did not exhibit any somatic mutations. There were 38 (14.3%) cases that showed at least one novel mutation call between the primary and metastasis. Metastases were almost two times more likely to show novel mutations (n = 20, 7.5%) than primary tumors (n = 12, 4.5%). TP53 was the most common additionally mutated gene in metastatic lesions, followed by PIK3CA and SMAD4. PIK3CA mutations were more often associated with metastasis in colon carcinoma samples. CONCLUSIONS: Clinical NGS hotspot panels can be useful in analyzing clonal evolution within tumors as well as in determining subclonal mutations that can expand in future metastases. PIK3CA, SMAD4, and TP53 are most often involved in clonal divergence, providing potential targets that may help guide the clinical management of tumor progression or metastases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».