Inhibitor-Sensitive FGFR2 and FGFR3 Mutations in Lung Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive description of genomic alterations in lung squamous cell carcinoma (lung SCC) has recently been reported, enabling the identification of genomic events that contribute to the oncogenesis of this disease. In lung SCC, one of the most frequently altered receptor tyrosine kinase families is the fibroblast growth factor receptor (FGFR) family, with amplification or mutation observed in all four family members. Here, we describe the oncogenic nature of mutations observed in FGFR2 and FGFR3, each of which are observed in 3% of samples, for a mutation rate of 6% across both genes. Using cell culture and xenograft models, we show that several of these mutations drive cellular transformation. Transformation can be reversed by small-molecule FGFR inhibitors currently being developed for clinical use. We also show that mutations in the extracellular domains of FGFR2 lead to constitutive FGFR dimerization. In addition, we report a patient with an FGFR2-mutated oral SCC who responded to the multitargeted tyrosine kinase inhibitor pazopanib. These findings provide new insights into driving oncogenic events in a subset of lung squamous cancers, and recommend future clinical studies with FGFR inhibitors in patients with lung and head and neck SCC.
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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 ».