Molecular characterization of metastatic pancreatic neuroendocrine tumors (PNETs) using whole-genome and transcriptome sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Pancreatic neuroendocrine tumors (PNETs) are a genomically and clinically heterogeneous group of pancreatic neoplasms often diagnosed with distant metastases. Recurrent somatic mutations, chromosomal aberrations, and gene expression signatures in PNETs have been described, but the clinical significance of these molecular changes is still poorly understood, and the clinical outcomes of PNET patients remain highly variable. To help identify the molecular factors that contribute to PNET progression and metastasis, and as part of an ongoing clinical trial at the BC Cancer Agency (clinicaltrials.gov ID: NCT02155621 ), the genomic and transcriptomic profiles of liver metastases from five patients (four PNETs and one neuroendocrine carcinoma) were analyzed. In four of the five cases, we identified biallelic loss of MEN1 and DAXX as well as recurrent regions with loss of heterozygosity. Several novel findings were observed, including focal amplification of MYCN concomitant with loss of APC and TP53 in one sample with wild-type MEN1 and DAXX. Transcriptome analyses revealed up-regulation of MYCN target genes in this sample, confirming a MYCN-driven gene expression signature. We also identified a germline NTHL1 fusion event in one sample that resulted in a striking C>T mutation signature profile not previously reported in PNETs. These varying molecular alterations suggest different cellular pathways may contribute to PNET progression, consistent with the heterogeneous clinical nature of this disease. Furthermore, genomic profiles appeared to correlate well with treatment response, lending support to the role of prospective genotyping efforts to guide therapy in PNETs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».