Oncogene Mutations, Copy Number Gains and Mutant Allele Specific Imbalance (MASI) Frequently Occur Together in Tumor Cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Activating mutations in one allele of an oncogene (heterozygous mutations) are widely believed to be sufficient for tumorigenesis. However, mutant allele specific imbalance (MASI) has been observed in tumors and cell lines harboring mutations of oncogenes. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: We determined 1) mutational status, 2) copy number gains (CNGs) and 3) relative ratio between mutant and wild type alleles of KRAS, BRAF, PIK3CA and EGFR genes by direct sequencing and quantitative PCR assay in over 400 human tumors, cell lines, and xenografts of lung, colorectal, and pancreatic cancers. Examination of a public database indicated that homozygous mutations of five oncogenes were frequent (20%) in 833 cell lines of 12 tumor types. Our data indicated two major forms of MASI: 1) MASI with CNG, either complete or partial; and 2) MASI without CNG (uniparental disomy; UPD), due to complete loss of wild type allele. MASI was a frequent event in mutant EGFR (75%) and was due mainly to CNGs, while MASI, also frequent in mutant KRAS (58%), was mainly due to UPD. Mutant: wild type allelic ratios at the genomic level were precisely maintained after transcription. KRAS mutations or CNGs were significantly associated with increased ras GTPase activity, as measured by ELISA, and the two molecular changes were synergistic. Of 237 lung adenocarcinoma tumors, the small number with both KRAS mutation and CNG were associated with shortened survival. CONCLUSIONS: MASI is frequently present in mutant EGFR and KRAS tumor cells, and is associated with increased mutant allele transcription and gene activity. The frequent finding of mutations, CNGs and MASI occurring together in tumor cells indicates that these three genetic alterations, acting together, may have a greater role in the development or maintenance of the malignant phenotype than any individual alteration.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».