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Enregistrement W2914654146 · doi:10.1182/blood-2018-99-119235

Germline GAB2 Mutations in Childhood Acute Lymphoblastic Leukemia

2018· article· en· W2914654146 sur OpenAlexaff
Adam J. de Smith, Geneviève Lavoie, Kyle M. Walsh, Sumeet Aujla, Erica Evans, Helen M. Hansen, Ivan Smirnov, Alice Y. Kang, Martin Zenker, John Ceremsak, Elliot Stieglitz, Roberta McKean‐Cowdin, Catherine Metayer, Philippe P. Roux, Joseph L. Wiemels

Notice bibliographique

RevueBlood · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroblastoma RAS viral oncogene homologSanger sequencingMultiplex ligation-dependent probe amplificationGermline mutationGeneticsBiologyGermlineKRASExome sequencingExomeCancer researchMutationGeneExon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent studies using next-generation sequencing of selected individuals, such as those with familial leukemia or congenital syndromes, have identified rare and highly penetrant germline mutations that predispose to childhood acute lymphoblastic leukemia (ALL). High hyperdiploidy (HD), the most common cytogenetic subtype of childhood ALL, is enriched in children with RASopathies who develop ALL and, similarly, a high proportion of ALL patients with germline ETV6 or IKZF1 mutations presented with the HD subtype. Here, we aimed to identify novel predisposition genes in a selected group of HD-ALL patients. Targeted sequencing of 538 cancer-relevant genes was carried out using the UCSF500 Cancer Gene Panel in diagnostic bone marrow (i.e. tumor) DNA from 57 HD-ALL patients from the California Childhood Leukemia Study (CCLS). HD-ALL patients were selected based on absence of somatic KRAS or NRAS hotspot mutations detectable by Sanger sequencing, and absence of somatic copy number deletions from multiplex ligation-dependent probe amplification (MLPA) assays. After filtering out likely somatic mutations (mutant allele fraction <0.44), and restricting to variants with low frequency in unselected individuals (allele frequency <0.01% in the Exome Aggregation Consortium, ExAC) and with predicted functional effects (Combined Annotation Dependent Depletion, CADD score ≥20), we identified 151 putative predisposing mutations. Of 41 mutations of interest selected for validation, 37 (90.2%) were confirmed as germline in origin via Sanger sequencing of remission or newborn bloodspot DNA. Rare and predicted functional germline mutations in known (NBN, SH2B3, ETV6, CREBBP, MSH6) or suspected (MLL, ABL1, FLT3, MYH9) ALL predisposition genes were identified in nine out of 57 patients (15.8%). Three additional patients harbored germline mutations in the GRB2-associated binding protein 2 (GAB2), a known binding partner of PTPN11-encoded SHP2 and activator of the ERK/MAPK and PI3K/AKT pathways. Two GAB2 mutations, a missense mutation S592F and frameshift mutation P621fs, were predicted to be highly functional (CADD scores = 34 and 36 respectively) and absent in ExAC. Frequency of rare and damaging GAB2 mutations was significantly higher in our patient set (2.6%) than in ExAC (0.28%, P = 2.70 x 10-6). We replicated this finding in sequencing data from 309 ALL patients in the TARGET (Therapeutically Applicable Research to Generate Effective Treatments) project (0.81% vs. 0.28%, P = 0.015). Patient GAB2 mutations were cloned into HEK293 cells and, following EGF stimulation, we found that the P621fs mutation reduced SHP2 binding and ERK1/2 phosphorylation but increased AKT phosphorylation. This suggested possible Ras-independent leukemogenic effects, supported by a lack of somatic Ras pathway mutations in the three GAB2 mutant patients. Additional functional analyses and sequencing of larger patient cohorts will be required to elucidate the role of germline GAB2 mutations in childhood ALL. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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