Genome-wide copy number aberrations and HER2 and FGFR1 alterations in primary breast cancer by molecular inversion probe microarray
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer remains the second leading cause of cancer-related death in women despite stratification based on standard hormonal receptor (HR) and HER2 testing. Additional prognostic markers are needed to improve breast cancer treatment. Chromothripsis, a catastrophic genome rearrangement, has been described recently in various cancer genomes and affects cancer progression and prognosis. However, little is known about chromothripsis in breast cancer. To identify novel prognostic biomarkers in breast cancer, we used molecular inversion probe (MIP) microarray to explore genome-wide copy number aberrations (CNA) and breast cancer-related gene alterations in DNA extracted from formalin-fixed paraffin-embedded tissue. We examined 42 primary breast cancers with known HR and HER2 status assessed via immunohistochemistry and FISH and analyzed MIP microarray results for correlation with standard tests and survival outcomes. Global genome-wide CNA ranged from 0.2% to 65.7%. Chromothripsis-like patterns were observed in 23/38 (61%) cases and were more prevalent in cases with ≥10% CNA (20/26, 77%) than in cases with <10% CNA (3/12, 25%; p<0.01). Most frequently involved chromosomal segment was 17q12-q21, the HER2 locus. Chromothripsis-like patterns involving 17q12 were observed in 8/19 (42%) of HER2-amplified tumors but not in any of the tumors without HER2 amplification (0/19; p<0.01). HER2 amplification detected by MIP microarray was 95% concordant with conventional testing (39/41). Interestingly, 21% of patients (9/42) had fibroblast growth factor receptor 1 (FGFR1)amplification and had a 460% higher risk for mortality than those without FGFR1 amplification (p<0.01). In summary, MIP microarray provided a robust assessment of genomic CNA of breast cancer.
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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 ».