The genomic and transcriptomic landscape of anaplastic thyroid cancer: implications for therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anaplastic thyroid carcinoma is the most undifferentiated form of thyroid cancer and one of the deadliest of all adult solid malignancies. Here we report the first genomic and transcriptomic profile of anaplastic thyroid cancer including those of several unique cell lines and outline novel potential drivers of malignancy and targets of therapy. METHODS: We describe whole genomic and transcriptomic profiles of 1 primary anaplastic thyroid tumor and 3 authenticated cell lines. Those profiles augmented by the transcriptomes of 4 additional and unique cell lines were compared to 58 pairs of papillary thyroid carcinoma and matched normal tissue transcriptomes from The Cancer Genome Atlas study. RESULTS: The most prevalent mutations were those of TP53 and BRAF; repeated alterations of the epigenetic machinery such as frame-shift deletions of HDAC10 and EP300, loss of SMARCA2 and fusions of MECP2, BCL11A and SS18 were observed. Sequence data displayed aneuploidy and large regions of copy loss and gain in all genomes. Common regions of gain were however evident encompassing chromosomes 5p and 20q. We found novel anaplastic gene fusions including MKRN1-BRAF, FGFR2-OGDH and SS18-SLC5A11, all expressed in-frame fusions involving a known proto-oncogene. Comparison of the anaplastic thyroid cancer expression datasets with the papillary thyroid cancer and normal thyroid tissue transcriptomes suggested several known drug targets such as FGFRs, VEGFRs, KIT and RET to have lower expression levels in anaplastic specimens compared with both papillary thyroid cancers and normal tissues, confirming the observed lack of response to therapies targeting these pathways. Further integrative data analysis identified the mTOR signaling pathway as a potential therapeutic target in this disease. CONCLUSIONS: Anaplastic thyroid carcinoma possessed heterogeneous and unique profiles revealing the significance of detailed molecular profiling of individual tumors and the treatment of each as a unique entity; the cell line sequence data promises to facilitate the more accurate and intentional drug screening studies for anaplastic thyroid cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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.
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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 ».