Abstract B09: DNA polymerase mutations trigger rapid onset of ultra-hypermutant malignant brain tumors in children with biallelic mismatch repair deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Biallelic Mismatch Repair Deficiency (bMMRD) is a childhood cancer predisposition syndrome caused by germline mutations in MSH2, MSH6, MLH1, and PMS2. The leading cause of death is malignant brain tumors. The genomic landscape and secondary somatic mutations of bMMRD brain tumors are unknown. Methods: We analyzed 27 cancers and corresponding normal tissues from bMMRD patients using genome, exome sequencing and SNP-arrays. Additionally, we performed sequential sequencing from five primary and recurrent tumor pairs. Results: BMMRD malignant brain tumors harbored massive numbers of substitution mutations (>250/Mb), greater than all childhood and most adult cancers (>7,000 analyzed). These cancers lacked copy number alterations (p<0.01) and microsatellite instability as seen in sporadic glioblastoma and adult deficient MMR cancers respectively. All ultra-hypermutated bMMRD brain cancers acquired early and conserved somatic mutations in DNA polymerases ε or δ. We examined a panel of eight genes involved in brain tumor pathogenesis (TP53, EGFR,NF1, RB1, ATRX, PDGFRA, BRAF, ACVR1) and found that 80% of ultra-hypermutant tumors carried a mutation in five or more of these genes, with 70% of the mutations fitting the bMMRD/POL signature. Sequential tumor analysis revealed that brain tumors acquired over 20,000 mutations in less than 6 months during malignant transformation. However, recurrent glioblastomas did not display a higher mutation load than ultra-hypermutant primary tumors with a polymerase mutation. Conclusions/Significance: Early-onset brain tumors from bMMRD patients have a unique mechanism of malignant progression through secondary mutations in DNA polymerases. During transformation, brain tumors quickly reach a threshold of mutations developed in a rapid burst once a mutation in a DNA polymerase is acquired. The high mutation load and threshold of bMMRD cancers may be its Achilles' heel, exploitable for diagnosis and therapeutic intervention. Note: This abstract was not presented at the conference. Citation Format: Adam Shlien, Brittany B. Campbell, Richard de Borja, Ludmil B. Alexandrov, Daniele Merico, David Wedge, Peter Van Loo, Patrick S. Tarpey, Paul Coupland, Aaron Pollett, Tatiana Lipman, Abolfazl Heidari, Shriya Deshmukh, Moritz Gerstung, Diana Merino, Manasa Ramakrishna, Marc Remke, Roland Arnold, Gagan B. Panigrahi, Samina Afzal, Valerie Larouche, Harriet Druker, Jordan Lerner-Ellis, Matthew Mistry, Rina Dvir, Ronald Grant, Ronit Elhasid, Roula Farah, Glenn P. Taylor, Paul C. Nathan, Sarah Alexander, Shay Ben-Shachar, Nada Jabado, Steven Gallinger, Shlohmi Constantini, Peter Dirks, Annie Huang, Steven W. Scherer, Richard G. Grundy, Carol Durno, Melyssa Aronson, M Stephen Meyn, Michael D. Taylor, Zachary F. Pursell, Christopher E. Pearson, David Malkin, P Andrew Futreal, Cynthia Hawkins, Eric Bouffet, Michael D. Taylor, Peter J. Campbell, Uri Tabori. DNA polymerase mutations trigger rapid onset of ultra-hypermutant malignant brain tumors in children with biallelic mismatch repair deficiency. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Advances in Brain Cancer Research; May 27-30, 2015; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(23 Suppl):Abstract nr B09.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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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machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
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