Whole exome sequencing reveals mutations in FAT1 tumor suppressor gene clinically impacting on peripheral T-cell lymphoma not otherwise specified
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral T-cell lymphoma not otherwise specified represents a diagnostic category comprising clinically, histologically, and molecularly heterogeneous neoplasms that are poorly understood. The genetic landscape of peripheral T-cell lymphoma not otherwise specified remains largely undefined, only a few sequencing studies having been conducted so far. In order to improve our understanding of the genetics of this neoplasm, we performed whole exome sequencing along with RNA-sequencing in a discovery set of 21 cases. According to whole exome sequencing results and mutations previously reported in other peripheral T-cell lymphomas, 137 genes were sequenced by a targeted deep approach in 71 tumor samples. In addition to epigenetic modifiers implicated in all subtypes of T-cell neoplasm (TET2, DNMT3A, KMT2D, KMT2C, SETD2), recurrent mutations of the FAT1 tumor suppressor gene were for the first time recorded in 39% of cases. Mutations of the tumor suppressor genes LATS1, STK3, ATM, TP53, and TP63 were also observed, although at a lower frequency. Patients with FAT1 mutations showed inferior overall survival compared to those with wild-type FAT1. Although peripheral T-cell lymphoma not otherwise specified remains a broad category also on molecular grounds, the present study highlights that FAT1 mutations occur in a significant proportion of cases, being provided with both pathogenetic and prognostic impact.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».