Abstract 02: Pan-cancer analysis of hotspot mutations in genes encoding the members of mitogen activated protein kinase (MAPK) and phosphoinosidtide-3 kinase (PI3K) pathways among smokers and non-smokers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: In lung cancer, the MAPK pathway is activated mainly by KRAS and EGFR mutations in smokers and non-smokers, respectively. It is relatively unknown how smoking affects MAPK and PI3K pathways across multiple cancers. Methods: Mutation data and smoking status were available from 854 solid tumor patients whose tumors were profiled by NGS with Illumina MiSeq TruSeq Amplicon Cancer Panel (48 genes, 212 amplicons) in the Princess Margaret Cancer Centre Integrated Molecular Profiling in Advanced Cancer Trial (IMPACT). The panel included hotspot exons of EGFR, ERBB2, KRAS, NRAS, BRAF, PIK3CA, PTEN and AKT1. Mutation frequencies between smokers and non-smokers (never smoker + former light smoker [<5pack year]) were compared using Chi-Square test or Fisher's exact test. Results: Lung cancers (N=101) from smokers contained more KRAS mutations (38% vs.12%, P=0.004) while those from non-smokers had more EGFR mutations (34% vs. 10%, P=0.003). In contrast, non-lung cancers (N=753) had no difference in KRAS mutation frequencies between smokers and non-smokers (19% vs.17%, P=0.47). Too few EGFR and NRAS mutations were found in this cohort for meaningful analysis. Across the cohorts, there was no difference in BRAF, PIK3CA, or PTEN mutation frequency between smokers and non-smokers (BRAF, 5% vs. 4.5%, P=0.6; PIK3CA, 14% vs.15%, P=0.8; PTEN, 4.5% vs. 3.6%, P=0.6). Five non-lung cancers (4 non-smokers, 1 smoker) had AKT1 mutations. All nine cases with ERBB2 mutations (2 lung and 7 non-lung cancers) were non-smokers. No difference in KRAS, BRAF, PIK3CA and PTEN mutation frequencies between smokers and non-smokers was observed within specific cancers; breast, cervix, colorectal, endometrium, ovarian, pancreatobiliary and upper aerodigestive (P values>0.05, N= 107, 36, 126, 55, 167, 70, 81 respectively). Conclusions: Our data suggest that, with the exception of lung cancer, there is no difference in frequencies of hotspot mutations in critical genes encoding MAPK and PI3K pathways members between smokers and non-smokers across multiple cancers analysed. ERBB2 hotspot mutations (N=9) were exclusively found in non-smokers. Citation Format: Kyaw L. Aung, Trevor J. Pugh, Tracy Stockley, Lisa Wang, Greg Korpanty, Stefano Serra, Patricia Shaw, Ming S. Tsao, Neesha Dhani, Helen Mackay, Frances A. Shepherd, Suzanne Kamel-Reid, Lillian L. Siu, Philippe L. Bedard. Pan-cancer analysis of hotspot mutations in genes encoding the members of mitogen activated protein kinase (MAPK) and phosphoinosidtide-3 kinase (PI3K) pathways among smokers and non-smokers. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Precision Medicine Series: Integrating Clinical Genomics and Cancer Therapy; Jun 13-16, 2015; Salt Lake City, UT. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2016;22(1_Suppl):Abstract nr 02.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».