Comprehensive characterization of 412 muscle invasive urothelial carcinomas: Final analysis of The Cancer Genome Atlas (TCGA) project.
Notice bibliographique
Résumé
405 Background: We reported the integrated molecular analysis of 131 tumors in 2014 (Nature 507:315, 2014) and now report on the entire cohort of 412 tumors from the TCGA project in chemotherapy-naïve muscle invasive urothelial bladder cancer. Methods: Following strict clinical and pathologic quality control, tumors were analyzed for DNA copy number variants, somatic mutations (WES), DNA methylation, mRNA, microRNA and (phospho-) protein expression, transcript splicing, gene fusions, viral integration, pathway perturbation, clinical correlates, and histopathology Results: There was a high overall somatic mutation rate (8.0/Mb), as previously reported, with a median of 245 and mean of 348 coding region mutations per sample. There were 54 significantly mutated genes (SMGs) (MutSig_2CV), increased from 32 in the original report. TP53 remained the most commonly mutated gene, and chromatin-modifying genes (MLL2, ARID1A, KDM6A) were also frequently mutated. KRAS, ERBB2, RB1, and ELF3 showed significant increased frequencies of mutation. High mutation burden was associated with improved outcome (p = 0.0004). APOBEC mutagenesis explained 70% of the mutation burden and also was associated with survival. 167 genes were silenced by promoter DNA hypermethylation in at least 5% of tumors. Several SMGs were also epigenetically silenced at various frequencies (ZNF773, CDKN2A, FAT1, CASP8). The previously identified four mRNA subtypes were predicted on the larger set identifying a similar proportion of samples in each subtype. We identified 5 expression subtypes based on reverse-phase protein arrays(344 tumors). Five miR expression subtypes were strongly associated with 4 mRNA-based subtypes (P = 3.8E-37) and associated with overall survival (P = 0.05). Conclusions: This integrated analysis of 412 TCGA patient samples validates and extends observations from the first 131 patients and significantly increases our power to detect additional low-frequency aberrations. The results provide a robust basis for functional studies to further our understanding of the biology of bladder cancer, and aid in the development of more precisely targeted therapies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».