Genome-Wide DNA Methylation Analysis Reveals Epigenetic Dysregulation of MicroRNA-34A in <i>TP53</i>-Associated Cancer Susceptibility
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although the link between mutant TP53 and human cancer is unequivocal, a significant knowledge gap exists in clinically actionable molecular targets in Li-Fraumeni syndrome (LFS), a highly penetrant cancer predisposition syndrome associated with germline mutations in TP53. This study surveyed the epigenome to identify functionally and clinically relevant novel genes implicated in LFS. PATIENTS AND METHODS: We performed genome-wide methylation analyses of peripheral blood leukocyte DNA in germline TP53 mutation carriers (n = 72) and individuals with TP53 wild type in whom histologically comparable malignancies developed (n = 111). Targeted bisulfite pyrosequencing was performed on a validation cohort of 30 TP53 mutation carriers and 46 patients with TP53 wild type, and candidate sites were evaluated in primary tumors from patients with LFS across multiple histologic tumor types. RESULTS: In 183 patients, distinct DNA methylation signatures were associated with deleterious TP53 mutations in peripheral blood leukocytes. TP53-associated DNA methylation marks occurred in genomic regions that harbored p53 binding sites and in genes encoding p53 pathway proteins. Moreover, loss-of-function TP53 mutations were significantly associated with differential methylation at the locus encoding microRNA miR-34A, a key component of the p53 regulatory network (adjusted P < .001), and validated in an independent patient cohort (n = 76, P < .001). Targeted bisulfite pyrosequencing demonstrated that miR-34A was inactivated by hypermethylation across many histologic types of primary tumors from patients with LFS. Moreover, miR-34A tumor hypermethylation was associated with decreased overall survival in a cohort of 29 patients with choroid plexus carcinomas, a characteristic LFS tumor (P < .05). CONCLUSION: Epigenetic dysregulation of miR-34A may comprise an important path in TP53-associated cancer predisposition and represents a therapeutically actionable target with potential clinical relevance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».