Frequency of Germline Mutations in Cancer Susceptibility Genes in Malignant Mesothelioma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The aim of the current study was to determine the prevalence and clinical predictors of germline cancer susceptibility mutations in patients with malignant mesothelioma (MM). METHODS: We performed targeted capture and next-generation sequencing of 85 cancer susceptibility genes on germline DNA from 198 patients with pleural, peritoneal, and tunica vaginalis MM. RESULTS: Twenty-four germline mutations were identified in 13 genes in 23 (12%) of 198 patients. BAP1 mutations were the most common (n = 6; 25%). The remaining were in genes involved in DNA damage sensing and repair (n = 14), oxygen sensing (n = 2), endosome trafficking (n = 1), and cell growth (n = 1). Pleural site (odds ratio [OR], 0.23; 95% CI, 0.10 to 0.58; P < .01), asbestos exposure (OR, 0.28; 95% CI, 0.11 to 0.72; P < .01), and older age (OR, 0.95; 95% CI, 0.92 to 0.99; P = .01) were associated with decreased odds of carrying a germline mutation, whereas having a second cancer diagnosis (OR, 3.33; 95% CI, 1.22 to 9.07; P = .02) significantly increased the odds. The odds of carrying a mutation in BAP1 (OR, 1,658; 95% CI, 199 to 76,224; P < .001), BRCA2 (OR, 5; 95% CI, 1.0 to 14.7; P = .03), CDKN2A (OR, 53; 95% CI, 6 to 249; P < .001), TMEM127 (OR, 88; 95% CI, 1.7 to 1,105; P = .01), VHL (OR, 51; 95% CI, 1.1 to 453; P = .02), and WT1 (OR, 20; 95% CI, 0.5 to 135; P = .049) were significantly higher in MM cases than in a noncancer control population. Tumor sequencing identified mutations in a homologous recombination pathway gene in 52% (n = 29 of 54). CONCLUSION: A significant proportion of patients with MM carry germline mutations in cancer susceptibility genes, especially those with peritoneal MM, minimal asbestos exposure, young age, and a second cancer diagnosis. These data support clinical germline genetic testing for patients with MM and provide a rationale for additional investigation of the homologous recombination pathway in MM.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle