Lung Adenocarcinoma of Never Smokers and Smokers Harbor Differential Regions of Genetic Alteration and Exhibit Different Levels of Genomic Instability
Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence suggests that the observed clinical distinctions between lung tumors in smokers and never smokers (NS) extend beyond specific gene mutations, such as EGFR, EML4-ALK, and KRAS, some of which have been translated into targeted therapies. However, the molecular alterations identified thus far cannot explain all of the clinical and biological disparities observed in lung tumors of NS and smokers. To this end, we performed an unbiased genome-wide, comparative study to identify novel genomic aberrations that differ between smokers and NS. High resolution whole genome DNA copy number profiling of 69 lung adenocarcinomas from smokers (n = 39) and NS (n = 30) revealed both global and regional disparities in the tumor genomes of these two groups. We found that NS lung tumors had a greater proportion of their genomes altered than those of smokers. Moreover, copy number gains on chromosomes 5q, 7p, and 16p occurred more frequently in NS. We validated our findings in two independently generated public datasets. Our findings provide a novel line of evidence distinguishing genetic differences between smoker and NS lung tumors, namely, that the extent of segmental genomic alterations is greater in NS tumors. Collectively, our findings provide evidence that these lung tumors are globally and genetically different, which implies they are likely driven by distinct molecular mechanisms.
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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 ».