Genomic Characterization of Prostatic Ductal Adenocarcinoma Identifies a High Prevalence of DNA Repair Gene Mutations
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Ductal prostate cancer (dPC) is a rare variant of prostatic adenocarcinoma associated with poor outcomes. Although its histopathologic features are well characterized, the underlying molecular hallmarks of this aggressive subtype are not well described. We sought to provide a comprehensive overview of the spectrum of mutations associated with dPC. METHODS: Three case series across multiple institutions were assembled. All patients had a diagnosis of dPC, and histopathologic classification was confirmed by an expert genitourinary pathologist. Case series 1 included men who were prospectively enrolled in a tumor sequencing study at the University of Washington (n = 22). Case series 2 and 3 included archival samples from men treated at Johns Hopkins Hospital (n = 21) and University of Calgary (n = 8), respectively. Tumor tissue was sequenced on a targeted next-generation sequencing assay, UW-OncoPlex, according to previously published methods. The frequency of pathogenic/likely pathogenic mutations are reported. RESULTS: Overall, 25 patients (49%) had at least one DNA damage repair gene alteration, including seven (14%) with a mismatch repair gene mutation and 16 (31%) with a homologous repair mutation. Germline autosomal dominant mutations were confirmed or suspected in 10 patients (20%). Activating mutations in the PI3K pathway (n = 19; 37%), WNT pathway (n = 16; 31%), and MAPK pathway (n = 8; 16%) were common. CONCLUSION: This study strongly suggests that dPCs are enriched for actionable mutations, with approximately 50% of patients demonstrating DNA damage repair pathway alteration(s). Patients with dPC should be offered next-generation sequencing to guide standard-of-care treatment (eg, immune checkpoint inhibitors) or triaged toward an appropriate clinical trial (eg, poly [ADP-ribose] polymerase inhibitors).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».