MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2499515594 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-lb-180

Abstract LB-180: The genetic landscape of Wilms tumor

2016· article· en· W2499515594 sur OpenAlexaff
Samantha Gadd, Amy L. Walz, Ariadne H.A.G. Ooms, Vicki Huff, Daniela S. Gerhard, Malcolm A. Smith, Jaime M. Guidry Auvil, Leandro C. Hermida, Tanja M. Davidsen, Patee Gesuwan, Daoud Meerzaman, Yussanne Ma, Marco A. Marra, Jeffrey S. Dome, Charles G. Mullighan, David A. Wheeler, Oliver Hampton, Julie M. Gastier‐Foster, Nicole Ross, Elizabeth J. Perlman

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRenal and related cancers
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaplasiaWilms' tumorExome sequencingExomeCancerOncologyMedicineCopy-number variationGeneGenomeBiologyGeneticsInternal medicineMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: The National Cancer Institute's Therapeutically Applicable Research to Generate Effective Treatments (TARGET) initiative seeks to characterize the genomes of high-risk pediatric tumors to identify therapeutic targets. The High-Risk Renal Tumor TARGET initiative includes the analysis of pre-therapy favorable histology Wilms Tumors (FHWT) that relapsed and tumors with diffuse anaplasia (unfavorable histology; DAWT). These two tumor subsets have survival rates of approximately 50% and 60%, respectively. Experimental procedures: Genomic sequencing (whole genome [WGS] or exome [WXS]), global copy number analysis, and global gene expression analysis were performed on a discovery set of 117 (78 FHWT, 39 DAWT) pre-therapy high-risk WTs treated on National Wilms Tumor Study-5 (NWTS-5). To determine the frequency of recurrent variants, targeted sequencing (Illumina HiSeq2500) was performed on a validation set of pre-therapy tumor DNA from a case-cohort of all FHWT treated on NWTS-5 (531 FHWT) and all available 118 DAWT treated on NWTS-5 (these groups include tumors from the discovery set). Results: WGS and WXS revealed an average of 21.74 ± 22.6 high-quality variants per DAWT (range, 3-131) and 13.8 ± 10.9 per FHWT (range 2-58). Genes previously reported to be recurrently mutated in WT were mutated at the following frequencies in the validation set: WTX (6%), CTNNB1 (15%), WT1 (7.5%), DROSHA (11%), DGCR8 (4.5%), XPO5 (2%), SIX1/2 (7%), and MLLT1 (3%). In addition, mutations were identified in three genes that impact the NMYC pathway, which is known to be involved in renal development. These include MYCN P44L/H (4%), MAX R60Q (2%), and novel mutations in NONO (2%); these mutations were mutually exclusive. Novel mutations in BCOR, a transcriptional corepressor that regulates both gene expression during development and chromatin modification, were found in 3% of validation set tumors. Analysis of global gene expression revealed significant up-regulation of genes associated with kidney development, extracellular matrix organization, and epithelial tube development in BCOR-mutant tumors compared with precursor lesions (5 hyperplastic perilobar nephrogenic rests). TP53 mutations were identified in 48% of DAWTs and 1% of FHWTs. The above data do not include copy number changes, which were recurrently detected in WT1, WTX, NMYC, and TP53. Conclusions: Through the TARGET initiative, we have identified several novel, potential driver mutations that occur in WT and have not been reported in other pediatric tumors. The majority of these genes are known to function in processes critical to early development and/or specifically in renal development. Many of these mutations are accompanied by Wnt activating mutations or 11p15 biallelic expression. However, approximately 50% of WTs lack clear driver mutations. Future studies will need to focus on elucidating epigenetic alterations in these tumors as well as genetic changes outside of protein-coding regions. Citation Format: Samantha L. Gadd, Amy L. Walz, Ariadne HAG Ooms, Vicki Huff, Daniela S. Gerhard, Malcolm A. Smith, Jaime M. Guidry Auvil, Leandro Hermida, Tanja Davidsen, Patee Gesuwan, Daoud Meerzaman, Yussanne Ma, Marco A. Marra, Jeffrey S. Dome, Charles G. Mullighan, David A. Wheeler, Oliver A. Hampton, Julie M. Gastier-Foster, Nicole Ross, Elizabeth J. Perlman. The genetic landscape of Wilms tumor. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr LB-180.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetRenal and related cancersTravaux en français237 207