Identifying actionable variants using next generation sequencing in patients with a historical diagnosis of undifferentiated pleomorphic sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
There are limited data regarding the molecular characterization of undifferentiated pleomorphic sarcomas (UPS; formerly malignant fibrous histiocytoma). This study aimed to investigate the utility of next generation sequencing (NGS) in UPS to identify subsets of patients who harbour actionable mutations. Patients diagnosed with UPS underwent pathological re-evaluation by a pathologist specializing in sarcoma. Tumor DNA was isolated from archived fresh frozen tissue samples and genotyped using NGS with the Illumina MiSeq TruSeq Amplicon Cancer Panel (48 genes, 212 amplicons). In total, 95 patients initially classified with UPS were identified. Following pathology re-review the histological subtypes were reclassified to include: Myxofibrosarcoma (MFS, N = 44); UPS(N = 18); and Others (N = 27; including undifferentiated spindle cell sarcoma (N = 15) and dedifferentiated liposarcoma (N = 6)). Seven cases were excluded from further analysis for other reasons. Baseline demographics of the finalized cohort (N = 88) showed a median age of 66 years (32-95), primarily with stage I-III disease (92%) and high-grade (86%) lesions. Somatic mutations were identified in 31 cases (35%)(Total mutations = 36: solitary mutation(n = 27); two mutations( =n = 3); three mutations(n = 1)). The most commonly identified mutations were in TP53 (n = 24), ATM (n = 3) and PIK3CA (n = 2). Three of 43 patients with MFS and one of 18 patients with UPS had clinically relevant mutations, mainly related to biomarkers of prediction of response; however few had targetable driver mutations. Somatic mutation status did not influence disease free or overall survival. Based on the small number of clinically relevant mutations, these data do not support the routine use of targeted NGS panels outside of research protocols in UPS.
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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 ».