Biallelic Deleterious <i>BRCA1</i> Mutations in a Woman with Early-Onset Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: BRCA1 and BRCA2 are the most important breast and ovarian cancer susceptibility genes. Biallelic mutations in BRCA2 can lead to Fanconi anemia and predisposition to cancers, whereas biallelic BRCA1 mutations have not been confirmed, presumably because one wild-type BRCA1 allele is required during embryogenesis. This study describes an individual who was diagnosed with ovarian carcinoma at age 28 and found to have one allele with a deleterious mutation in BRCA1, c.2457delC (p.Asp821Ilefs*25), and a second allele with a variant of unknown significance in BRCA1, c.5207T>C (p.Val1736Ala). Medical records revealed short stature, microcephaly, developmental delay, and significant toxicity from chemotherapy. BRCA1 p.Val1736Ala cosegregated with cancer in multiple families, associated tumors showed loss of wild-type BRCA1, and BRCA1 p.Val1736Ala showed reduced DNA damage localization. These findings represent the first validated example of biallelic deleterious human BRCA1 mutations and have implications for the interpretation of genetic test results. SIGNIFICANCE: Accurate assessment of genetic testing data for BRCA1 mutations is essential for clinical monitoring and treatment strategies. Here, we report the fi rst validated example of an individual with biallelic BRCA1 mutations, early-onset ovarian cancer, and clinically significant hypersensitivity to chemotherapy.
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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 | 0,000 | 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)
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 ».