Vulvar Squamous Cell Carcinoma (VSCC) as Two Diseases: HPV Status Identifies Distinct Mutational Profiles Including Oncogenic Fibroblast Growth Factor Receptor 3
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Patients with advanced or recurrent invasive vulvar squamous cell carcinoma (VSCC) have limited treatment options and a grave prognosis. Understanding the genomic landscape may facilitate the identification of new therapies and improve clinical outcomes. Experimental Design: A retrospective chart review and molecular analysis of patients with VSCC from 2000 to 2016 was performed at the Ottawa Hospital Research Institute. The presence of oncogenic human papillomavirus (HPV) was determined by nested PCR and amplified DNA was sequenced using the Ion AmpliSeq Cancer Hotspot v2 Panel. The patients were divided into two groups according to HPV status (HPV-positive versus HPV-negative) and clinical outcome correlated with mutation status using descriptive statistics. Results: In 43 VSCC patients, there was a high mutation rate in both HPV-positive (73%) and HPV-negative (90%) disease with the two subgroups expressing distinct genetic profiles. HPV-positive tumors were characterized by oncogenic mutations in PIK3CA (27%), FGFR3 (14%), and PTEN (9%), whereas HPV-negative tumors were found to have mutations in TP53 (57%), HRAS (24%), PI3KCA (19%), and CDKN2A (14%). Mutation S249C in FGFR3 occurred in 14% of HPV-positive tumors. While there were notable differences in the occurrence of TP53, HRAS, PTEN, and FGFR3 mutations according to HPV status, only the rate of TP53 mutations was statistically significant (P = 0.0004). No significant difference in prognosis was found between patients with HPV-positive and HPV-negative VSCC. Conclusions: HPV-positive VSCC is characterized by oncogenic FGFR3 mutations that helps classify this subtype as a separate disease. Inhibitors of FGFR3 merit consideration as a therapeutic strategy in this neglected cancer in women. Clin Cancer Res; 23(15); 4501–10. ©2017 AACR.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».