The whole genome landscape of adult metastatic sarcoma.
Notice bibliographique
Résumé
3137 Background: Metastatic sarcomas represent a heterogeneous, difficult to treat family of cancers with poor median overall survival of 18 months. While global sequencing initiatives have catalogued genomic variation among primary sarcomas, metastatic sarcoma is less well understood. Genome-guided targeted therapy has made promising advances but is difficult to study in sarcomas due to heterogeneity and low prevalence. Whole genome and transcriptome analysis (WGTA) can help elucidate sarcoma oncogenesis, metastasis, and potential therapeutic targets. Methods: Using whole genome (80X) and transcriptome (200M read) sequencing of 43 metastatic sarcomas across 19 subtypes, we analyzed structural variants (SV), copy-number variants (CNV), mutation signatures, gene expression, and the immune microenvironment. All prior treatments were retrieved through chart review. Results: 17 patients (40%) attempted WGTA-informed therapy, of which 8 (47%) were classified as responders. Metastatic sarcomas demonstrated recurrent CNVs, with 17p11-p12 amplification in 42% of cases. Some recurrent expression outliers were associated with potential targets (e.g. MYOCD, PMP22, COPS3) while others (e.g. ADORA2B) have not been previously observed in sarcoma. Discovery of oncogenic fusions refined diagnoses in two cases with atypical histology. Clustering by mutation signatures distinguished histological subtypes, and two signatures were novel in sarcoma: (1) a strong base excision repair signature associated with NTHL1 loss and (2) a cisplatin-associated signature exclusive to platinum-treated cases. Frequent homologous recombination deficiency was observed and was associated with response to ifosfamide in three leiomyosarcomas. Of four immunotherapy-treated cases, the only responder demonstrated outlier CIBERSORT immune infiltration score, which did not correlate with PD-L1 expression. Conclusions: This is the first in-depth WGTA of metastatic sarcoma. We found recurrent and potentially targetable CNVs, expression outliers, mutation signatures, and immune markers. Our results suggest that clinical translation is promising using actionable insights obtained through WGTA.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».