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Enregistrement W2946858619 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.e15701

Comprehensive characterization of pseudomyxoma peritonei.

2019· article· en· W2946858619 sur OpenAlexaff
Gabriel G. Malouf, Anthony Dohan, Hui Yao, Roger Mouawad, Raphaël Carapito, Seiamak Bahram, INSTITUT CANCEROLOGIE Meyer KHAYAT, Jean-Emannuel Kurtz, Xiaoping Su, Marc Pocard

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGNAS complex locusKRASPseudomyxoma peritoneiMedicineStromal cellNeuroblastoma RAS viral oncogene homologPathologyDeep sequencingCancer researchInternal medicineBiologyCancerGeneAppendixColorectal cancerGeneticsGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e15701 Background: Pseudomyxoma peritonei (PMP) is a rare malignant tumor characterized by the infiltration of the peritoneum by mucus-secreting tumor cells. The genetic landscape of these tumors and correlation with clinico-pathological tumor features is unclear to date. Methods: We performed whole-exome sequencing (WES) on 8 PMPs and matched normal. We then validated our finding using ultra-deep sequencing of hotspot mutations (~82.270 x) in 45 clinically annotated samples. In addition, bulk RNAseq was performed on 10 samples and MCP-counter was used to infer absolute abundance of eight immune and two stromal cell populations. Results: Overall, 323 somatic mutations were identified through WES with most frequent mutations involving GNAS (R186H) (50%), KRAS (G12D) (50%), AHNAK2 (25%) and ATXN1 (25%). Furthermore, ultra-deep sequencing uncovered KRAS, GNAS and IDH1/2 hotspots mutations in 16 (35.5%), 11 (24.4%) and 2 (4.4%) PMPs, respectively. Strikingly, KRAS mutations were enriched in females (79% vs 39%, p = 0.03) while GNAS in males (67% vs 28%, p = 0.04). No other significant associations were identified between mutations and other clinico-pathological features. Using MCP-counter, fibroblasts, endothelial cells and moncoytic cells were the most frequent inferred cells. Unsupervised clustering using expression of most variable cells identified two PMP clusters, namely C1 (n = 4) and C2 (n = 6). C2 cluster displayed higher T cells as compared to C1 (p < 0.0001), consistent with increased cytotoxic lymphocytes (p = 0.04). Notably, C2 was enriched for tumors with higher grade as compared to C1 (80% vs 0%; p = 0.04). Conclusions: Our study represents the largest study to data exploring genetic and immune alterations in PMPs. We uncovered puzzling associations between genetic landscape of PMPs and patients gender, which deserve further validation in an independent cohort. The association of high-grade tumors with increased tumor infiltrating lymphocytes suggests the existence of an immunogenic microenvironment; PD-1/PD-L1 blockade might represent a therapeutic option for these patients.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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