Whole transcriptome sequencing in metastatic cancer: A review of expression outliers in 113 metastatic breast cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
3080 Background: The genomic profiling of breast cancers has led to a greater understanding of the mutational landscape of metastatic breast cancer (MBC) with potential therapeutic implications. Despite these advances, there is a paucity of data regarding the additive value and relevance of gene expression across histological and molecular subtypes, which represents the majority of informative and actionable findings identified in the BC Cancer personalized oncogenomics program (POG). Methods: Informative findings with potential clinical application from whole genome sequencing (WGS) and whole transcriptome sequencing (WTS) in MBC patients between 2012-2018 were reviewed. Variants observed in pathway genes of potential clinical relevance, as defined by a curated list of genes, were examined across histological subtypes. High and low expression outliers relative to TCGA breast cases, defined as expression greater than 98th percentile and FC > 2 compared to Illumina breast dataset and lower than 25th percentile and FC < -2 compared to Illumina breast dataset, respectively, were then analyzed to establish how many outliers were observed in pathways of potential clinical relevance. Results: A total of 113 cases were included. WGS revealed that TP53 was the most frequent single nucleotide variant (SNV) in triple negative breast cancer (23/30, 77%), whereas PIK3CA (37/78, 47%), PTEN (11/78, 14%) and ESR1 (19/78, 24%) were most frequent in ER positive cases and CDKN2A (2/18, 11%) in HER2 positive cases. Across all subtypes, the mTOR and cell cycle pathways were found to have the highest frequency of SNVs, with the identification of 86 and 71 variants, respectively. Expression data for 113 RNA-sequenced patients revealed a high frequency of expression outliers in the mTOR pathway (26 high expression and 424 low expression outlier genes) and cell cycle pathways (35 high expression and 331 low expression outlier genes), but also in the WNT pathway (96 high expression and 490 lower expression outlier genes) and NOTCH pathway (84 high expression and 564 low expression outlier genes). Conclusions: Frequently identified SNVs across histological subtypes were correlated with expression outliers in pathways of clinical relevance in breast cancer. Additional informative findings, in pathways of potential clinical relevance not historically targeted in breast cancer, were identified with WTS. The clinical utility of these findings warrants further study.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».