Integrative analysis of copy number and gene expression data identifies potential oncogenic drivers that promote mammary tumor recurrence
Notice bibliographique
Résumé
Tumor recurrence represents a significant clinical challenge in the treatment and management of breast cancer. To investigate whether copy number aberrations (CNAs) facilitate the re-emergence of tumor growth from residual disease, we performed array comparative genomic hybridization on primary and recurrent mammary tumors from an inducible mouse model of type-I insulin-like growth factor receptor driven breast cancer. This genome-wide analysis revealed primary and recurrent tumors harbored distinct CNAs with relapsed tumors containing an increased number of gene-level gains and losses. Remarkably, high-level CNAs detected in primary tumors were largely devoid of annotated cancer genes while the vast majority of recurrent tumors harbored at least one CNA containing a known oncogene or tumor suppressor. Specifically, 38% of recurrent tumors carried gains at 6qA2 and 9qA2 which encode the Met and Yap1 oncogenes, respectively. The most frequent CNA, occurring in 63% of recurrent tumors, was a focal deletion at 4qC5 involving the Cdkn2a/b tumor suppressor genes. Integrative analysis revealed positive correlations between gene copy number and mRNA expression suggesting Met, Yap1, and Cdkn2a/b may serve as potential drivers that promote tumor recurrence. Accordingly, cross-species analysis revealed gene-level murine CNAs were present in a subset of human breast cancers with high MET and YAP1 mRNA predictive of decreased relapse-free survival in basal-like breast cancers. Together, these findings indicate that tumor recurrence is facilitated by the acquisition of CNAs with oncogenic potential and provide a framework to dissect the molecular mechanisms that mediate tumor escape from dormancy.
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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 ».