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Enregistrement W2164320457 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs14-s2-04

Abstract S2-04: Comprehensive molecular characterization of invasive lobular breast tumors

2015· article· en· W2164320457 sur OpenAlexaff
Giovanni Ciriello, Michael L. Gatza, Katherine A. Hoadley, Hailei Zhang, Suhn K. Rhie, Reanne Bowlby, Matthew D. Wilkerson, Cyriac Kandoth, Michael D. McLellan, Andrew D. Cherniack, Peter W. Laird, Chris Sander, Tari A. King, Charles M. Perou

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCDH1PTENInvasive lobular carcinomaCancer researchCarcinogenesisBreast cancerFOXA1BiologyEpigeneticsProtein kinase BPI3K/AKT/mTOR pathwayCancerPhosphorylationGeneGeneticsCadherinInvasive ductal carcinomaSignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Invasive lobular breast cancer (ILC) is the second most common histological subtype of breast cancer accounting for 10-15% of invasive breast tumors. ILC is typically ER+ and beyond the known mutation and/or loss of E-cadherin function, which contributes to a highly discohesive morphology, little is known about the additional mechanisms driving ILC tumorigenesis, or alterations that differentiate ILC from invasive ductal carcinomas (IDC). Methods A dataset of 817 breast tumors from the TCGA Project, including 490 IDC, 127 ILC and 88 samples with a mixed IDC-ILC histology, were profiled on six genomic platforms to develop a comprehensive atlas of mutational, epigenetic, transcriptional and proteomic data. Integrative genomic analyses, both supervised and unsupervised, of ILC tumors and across histological subtypes were performed to identify genomic drivers of ILC oncogenesis. Results Comprehensive multi-platform analyses identified distinct molecular events associated with ILC tumors. As expected, lack of E-cadherin protein, as determined by Reverse Phase Protein Array (RPPA), and CDH1 mRNA expression was uniformly observed in ILC cases associated with distinct alterations targeting CDH1. In addition to previously reported CDH1 and PIK3CA mutations, we identified a number of novel ILC-enriched recurrent mutations targeting PTEN, RUNX1, TBX3, and FOXA1. An increased incidence of PTEN inactivating events, both mutations and copy number changes, were identified in ILC (13%) compared to IDC ER+ (7%), which corresponded with altered PTEN protein expression. These alterations were largely mutually exclusive with PIK3CA mutations and correlate with increased Akt activation as evident by increased Akt phosphorylation (pS473 and pT308), thus identifying a potential therapeutic opportunity for ILC patients. GATA3 signaling, which regulates epithelial cell differentiation, is frequently altered in luminal/ER+ breast cancers. Our analyses determined GATA3 mutations are more frequent in IDC luminal tumors as compared to ILC (19 % vs 5%). ILC luminal tumors show significantly lower GATA3 protein expression, but a higher frequency of mutations in FOXA1 (9% vs 2% in Luminal IDC), a transcription factor required to promote ER transcriptional programs. Within ILC tumors, FOXA1 mutations were found to cluster into a specific region of the Forkhead (FK) DNA binding domain. A broader analysis of FOXA1 mutations in breast and prostate cancer confirm two specific hotspots in the FK domain and the C-terminal transactivation domain. Interestingly, these mutational classes are associated with distinct transcriptional changes suggesting different functional effects. Finally, mRNA-seq analyses identified three robust molecular subclasses that are characterized by distinct genetic, genomic and proteomic patterns, including an increased immune-related group (Class 2), as well as differences in prognosis. Conclusions In this study, we developed a comprehensive atlas of genomic alterations that reveals key molecular differences differentiating ILC (FOXA1) from IDC (GATA3) tumorigenesis, a potential therapeutic target for ILC (Akt), and novel ILC subclasses based on underlying biological events. These findings provide further insight into the molecular heterogeneity of ER+ breast cancer. Citation Format: Giovanni Ciriello, Michael L Gatza, Katherine A Hoadley, Hailei Zhang, Suhn K Rhie, Reanne Bowlby, Matthew D Wilkerson, Cyriac Kandoth, Michael McLellan, Andrew Cherniack, Peter W Laird, Chris Sander, Tari A King, Charles M Perou. Comprehensive molecular characterization of invasive lobular breast tumors [abstract]. In: Proceedings of the Thirty-Seventh Annual CTRC-AACR San Antonio Breast Cancer Symposium: 2014 Dec 9-13; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(9 Suppl):Abstract nr S2-04.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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