Elucidating Genomic Characteristics of Lung Cancer Progression from In Situ to Invasive Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
To examine the diversity of somatic alterations and clonal evolution according to aggressiveness of disease, nineteen tumor-blood pairs of 'formerly bronchiolo-alveolar carcinoma (BAC)' which had been reclassified into preinvasive lesion (adenocarcinoma in situ; AIS), focal invasive lesion (minimally invasive adenocarcinoma; MIA), and invasive lesion (lepidic predominant adenocarcinoma; LPA and non-lepidic predominant adenocarcinoma; non-LPA) according to IASLC/ATS/ERS 2011 classification were explored by whole exome sequencing. Several distinct somatic alterations were observed compare to the lung adenocarcinoma study from the Cancer Genome Atlas (TCGA). There were higher numbers of tumors with significant APOBEC mutation fold enrichment (73% vs. 58% TCGA). The frequency of KRAS mutations was lower in our study (5% vs. 32% TCGA), while a higher number of mutations of RNA-splicing genes, RBM10 and U2AF1, were found (37% vs. 11% TCGA). We found neither mutational pattern nor somatic copy number alterations that were specific to AIS/MIA. We demonstrated that clonal cell fraction was the only distinctive feature that discriminated LPA/non-LPA from AIS/MIA. The broad range of clonal frequency signified a more branched clonal evolution at the time of diagnosis. Assessment of tumor clonal cell fraction might provide critical information for individualized therapy as a prognostic factor, however this needs further study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».