Mutational Profile of Advanced Primary and Metastatic Radioactive Iodine-Refractory Thyroid Cancers Reveals Distinct Pathogenetic Roles for <i>BRAF, PIK3CA</i> , and <i>AKT1</i>
Notice bibliographique
Résumé
Patients with poorly differentiated thyroid cancers (PDTC), anaplastic thyroid cancers (ATC), and radioactive iodine-refractory (RAIR) differentiated thyroid cancers have a high mortality, particularly if positive on [(18)F]fluorodeoxyglucose (FDG)-positron emission tomography (PET). To obtain comprehensive genetic information on advanced thyroid cancers, we designed an assay panel for mass spectrometry genotyping encompassing the most significant oncogenes in this disease: 111 mutations in RET, BRAF, NRAS, HRAS, KRAS, PIK3CA, AKT1, and other related genes were surveyed in 31 cell lines, 52 primary tumors (34 PDTC and 18 ATC), and 55 RAIR, FDG-PET-positive recurrences and metastases (nodal and distant) from 42 patients. RAS mutations were more prevalent than BRAF (44 versus 12%; P = 0.002) in primary PDTC, whereas BRAF was more common than RAS (39 versus 13%; P = 0.04) in PET-positive metastatic PDTC. BRAF mutations were highly prevalent in ATC (44%) and in metastatic tumors from RAIR PTC patients (95%). Among patients with multiple metastases, 9 of 10 showed between-sample concordance for BRAF or RAS mutations. By contrast, 5 of 6 patients were discordant for mutations of PIK3CA or AKT1. AKT1_G49A was found in 9 specimens, exclusively in metastases. This is the first documentation of AKT1 mutation in thyroid cancer. Thus, RAIR, FDG-PET-positive metastases are enriched for BRAF mutations. If BRAF is mutated in the primary, it is likely that the metastases will harbor the defect. By contrast, absence of PIK3CA/AKT1 mutations in one specimen may not reflect the status at other sites because these mutations arise during progression, an important consideration for therapies directed at phosphoinositide 3-kinase effectors.
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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 ».