Somatic mutations in Luminal HER2 negative tumors from young breast cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
1544 Background: Early age patients less than 36 years represent 4% of breast cancer cases and have a higher probability of being BRCA1/2 mutation carriers. There are indications that tumors from young patients are biologically distinct from older women, however, these tumors have been less studied. Our aim was to identify somatic mutations in luminal tumors from BRCA1/2 wild type young breast cancer patients. Methods: Seventy-nine unselected young patients were enrolled. BRCA1/2 mutations were screened by Sanger sequencing and Multiplex Ligation-Dependent Probe amplification (MLPA). Tumor and blood samples from eight patients (hormone receptor positive, HER2 negative) were selected for whole exome sequencing using Nextera Rapid Capture Enrichment in an Illumina HiSeq 1000, analyzed through MuTect (v1.14), SomaticSniper (v1.0.2) and Strelka (v1.0.1.2). Results: Median age of the 79 patients was 32 years (22-35) and luminal subtype was the most frequent (63.1%). Deleterious mutation in BRCA1/2 genes was detected in 13 patients (BRCA1, n = 4 and BRCA2, n = 9). One novel mutation was detected in BRCA1 gene: a stop codon in exon 6 (c.483T > A; p.Cys161Ter). Somatic mutations were evaluated in eight luminal samples and a median of 60 alterations/tumor was detected, varying from 49 to 113. A total of 537 individual genomic alterations were found, comprising 77 non-synonymous and four nonsense base substitutions and 2 splice donor variants. Among these 83 mutations, 56 were detected in potentially driver genes, including genes involved in Hedgehog signaling pathway and GSK3B interactions. Five to ten driver genes were mutated per tumor sample. For non-synonymous point mutations, only PIK3CA was repeatedly mutated in three samples; TP53 was mutated in one sample. Conclusions: Besides PIK3CA mutation, which is the most frequent alteration in luminal tumors, and TP53 mutation, at least five other different driver genes may be mutated in tumors from young breast cancer patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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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
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