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Enregistrement W2600407259 · doi:10.1182/blood.v120.21.sci-12.sci-12

Next-Generation Sequencing of Lymphoid Cancers: From Discovery to Clinical Translation

2012· article· en· W2600407259 sur OpenAlexaff
Randy D. Gascoyne

Notice bibliographique

RevueBlood · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGeneticsComputational biologyGenomeSomatic hypermutationGerminal centerExomeChromatinGeneExome sequencingMutationB cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract SCI-12 Since completion of the reference human genome and the introduction of next-generation sequencing (NGS) technologies, a number of key discoveries have significantly added to our understanding of the fundamental biology and mutational landscape of the mature B-cell lymphoid malignancies. By the end of 2012, most mature B-lineage lymphoid cancers will have been sequenced to a reasonable number and depth of coverage to inform on the pattern of recurrent mutations, gene fusions, and other somatic genetic events contributing to the biology. Discerning the important driver mutations from passengers and using filters to decide on what alterations to carry through to functional validation will be critical to informing on the biology in a timely manner. The value of whole genome sequencing with respect to noncoding alterations and discovery has already been realized and will become even more apparent when contrasting these data with the more economical exome-based sequencing strategies. These and related topics will be discussed by Dr. Elaine Mardis in her scientific session presentation. In 2010 we saw these technologies lead to the discovery of recurrent activating (gain-of-function) mutations in EZH2, a histone methyltransferase and member of the polycomb repressor 2 complex that is responsible for laying down repressive chromatin marks by trimethylating H3K27. These mutations were found in follicular lymphoma (FL) and in the germinal center B-cell-like subtype of diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). Subsequent genomic studies uncovered loss-of-function mutations in EZH2 in myeloid tumors, contrasting the very different contributions of one gene in these diverse entities. Studies by Pasqualucci, Morin, and colleagues further expanded the role of histone modification and chromatin remodeling in both FL and DLBCL by implicating recurrent mutations in CREBBP, EP300, MLL2, MEF2B, SETD2, and core histone protein genes, including HIST1H1E, HIST1H1D, HIST1H2AC, and HIST1H2BD. RNA-seq technology was used to uncover novel gene fusions in classical Hodgkin lymphoma and the related entity primary mediastinal large B-cell lymphoma that target CIITA, the master regulator of MHC class II expression. Fusion partners in some of the cases involve the ligands of PD-1 and thus establish immune escape as a key oncogenic driver in some lymphoid malignancies. The application of NGS strategies to chronic lymphocytic leukemia, hairy cell leukemia, mantle cell lymphoma, and lymphoplasmacytic lymphoma has revealed a number of recurrent somatic mutations of key genes, including NOTCH1, MYD88, XPO1, KLHL6, SF3B1, and BRAF (V600E) to name but a few. Validation in extension sets and functional studies will be required to fully understand the contribution of these genetic alterations to lymphoma biology and to know which targets are logically suited to the development of targeted therapies. Last, the deployment of these NGS discoveries into the clinical laboratory may take several forms, including targeted resequencing used for diagnosis and subclassification, assessing clonal dominance for sequencing of therapies in some lymphomas, as well as their use in minimal residual disease detection. Disclosures: No relevant conflicts of interest to declare.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2012
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Résumé présentoui

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