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Enregistrement W2583051589 · doi:10.1158/2159-8290.cd-16-0330

The Genetic Basis of Hepatosplenic T-cell Lymphoma

2017· article· en· W2583051589 sur OpenAlexaff
Matthew McKinney, Andrea B. Moffitt, Philippe Gaulard, Marion Travert, Laurence de Leval, Alina Nicolae, Mark Raffeld, Elaine S. Jaffe, Stefania Pittaluga, Liqiang Xi, Tayla B. Heavican, Javeed Iqbal, Karim Belhadj, Marie‐Hélène Delfau‐Larue, Virginie Fataccioli, Magdalena Czader, Izidore S. Lossos, Jennifer R. Chapman‐Fredricks, Kristy L. Richards, Yuri Fedoriw, Sarah L. Ondrejka, Eric D. Hsi, Lawrence K. Low, Dennis D. Weisenburger, Wing C. Chan, Neha Mehta–Shah, Steven M. Horwitz, Leon Bernal‐Mizrachi, Christopher R. Flowers, Anne Beaven, Mayur Parihar, Lucile Baseggio, Marie Parrens, Pierre Sujobert, Monika Pilichowska, Andrew M. Evens, Amy Chadburn, Rex Au-Yeung, Gopesh Srivastava, William W.L. Choi, John R. Goodlad, Igor Aurer, Sandra Bašić‐Kinda, Randy D. Gascoyne, Nicholas S. Davis, Guojie Li, Jenny Zhang, Deepthi Rajagopalan, Anupama Reddy, Cassandra Love, Shawn Levy, Yuan Zhuang, Jyotishka Datta, David B. Dunson, Sandeep S. Davé

Notice bibliographique

RevueCancer Discovery · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and Retrovirus Studies
Établissements canadiensBC Cancer AgencyHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésExome sequencingGeneticsBiologyGeneMutationCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hepatosplenic T-cell lymphoma (HSTL) is a rare and lethal lymphoma; the genetic drivers of this disease are unknown. Through whole-exome sequencing of 68 HSTLs, we define recurrently mutated driver genes and copy-number alterations in the disease. Chromatin-modifying genes, including SETD2, INO80, and ARID1B, were commonly mutated in HSTL, affecting 62% of cases. HSTLs manifest frequent mutations in STAT5B (31%), STAT3 (9%), and PIK3CD (9%), for which there currently exist potential targeted therapies. In addition, we noted less frequent events in EZH2, KRAS, and TP53. SETD2 was the most frequently silenced gene in HSTL. We experimentally demonstrated that SETD2 acts as a tumor suppressor gene. In addition, we found that mutations in STAT5B and PIK3CD activate critical signaling pathways important to cell survival in HSTL. Our work thus defines the genetic landscape of HSTL and implicates gene mutations linked to HSTL pathogenesis and potential treatment targets. Significance: We report the first systematic application of whole-exome sequencing to define the genetic basis of HSTL, a rare but lethal disease. Our work defines SETD2 as a tumor suppressor gene in HSTL and implicates genes including INO80 and PIK3CD in the disease. Cancer Discov; 7(4); 369–79. ©2017 AACR. See related commentary by Yoshida and Weinstock, p. 352. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 339

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations202
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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