Somatic and Germline <i>TP53</i> Alterations in Second Malignant Neoplasms from Pediatric Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Second malignant neoplasms (SMNs) are severe late complications that occur in pediatric cancer survivors exposed to radiotherapy and other genotoxic treatments. To characterize the mutational landscape of treatment-induced sarcomas and to identify candidate SMN-predisposing variants, we analyzed germline and SMN samples from pediatric cancer survivors. Experimental Design: We performed whole-exome sequencing (WES) and RNA sequencing on radiation-induced sarcomas arising from two pediatric cancer survivors. To assess the frequency of germline TP53 variants in SMNs, Sanger sequencing was performed to analyze germline TP53 in 37 pediatric cancer survivors from the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS) without any history of a familial cancer predisposition syndrome but known to have developed SMNs. Results: WES revealed TP53 mutations involving p53′s DNA-binding domain in both index cases, one of which was also present in the germline. The germline and somatic TP53-mutant variants were enriched in the transcriptomes for both sarcomas. Analysis of TP53-coding exons in germline specimens from the CCSS survivor cohort identified a G215C variant encoding an R72P amino acid substitution in 6 patients and a synonymous SNP A639G in 4 others, resulting in 10 of 37 evaluable patients (27%) harboring a germline TP53 variant. Conclusions: Currently, germline TP53 is not routinely assessed in patients with pediatric cancer. These data support the concept that identifying germline TP53 variants at the time a primary cancer is diagnosed may identify patients at high risk for SMN development, who could benefit from modified therapeutic strategies and/or intensive posttreatment monitoring. Clin Cancer Res; 23(7); 1852–61. ©2016 AACR.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».