Multiple region whole-exome sequencing reveals dramatically evolving intratumor genomic heterogeneity in esophageal squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is a disease of genome instability and genomic alterations; now, genomic heterogeneity is rapidly emerging as a defining feature of cancer, both within and between tumors. Motivation for our pilot study of tumor heterogeneity in esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) is that it is not well studied, but the highest incidences of esophageal cancers are found in China and ESCC is the most common type. We profiled the mutations and changes in copy number that were identified by whole-exome sequencing and array-based comparative genomic hybridization in multiple regions within an ESCC from two patients. The average mutational heterogeneity rate was 90% in all regions of the individual tumors in each patient; most somatic point mutations were nonsynonymous substitutions, small Indels occurred in untranslated regions of genes, and copy number alterations varied among multiple regions of a tumor. Independent Sanger sequencing technology confirmed selected gene mutations with more than 88% concordance. Phylogenetic analysis of the somatic mutation frequency demonstrated that multiple, genomically heterogeneous divergent clones evolve and co-exist within a primary ESCC and metastatic subclones result from the dispersal and adaptation of an initially non-metastatic parental clone. Therefore, a single-region sampling will not reflect the evolving architecture of a genomically heterogeneous landscape of mutations in ESCC tumors and the divergent complexity of this genomic heterogeneity among patients will complicate any promise of a simple genetic or epigenetic diagnostic signature in ESCC. We conclude that any potential for informative biomarker discovery in ESCC and targeted personalized therapies will require a deeper understanding of the functional biology of the ontogeny and phylogeny of the tumor heterogeneity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».