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Enregistrement W2947332272 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.9576

Comprehensive genomic profiling reveals distinct patterns of driver mutations and chromosomal alterations in acral and mucosal melanomas.

2019· article· en· W2947332272 sur OpenAlexaff
Zhengyun Zou, Qiuxiang Ou, Yu Ren, Qing Lv, Lanqun Qin, Lianjun Zhao, Shu Su, Xue Wu, Hua Bao, Ao Wang, Dongqin Zhu, Xiaonan Wang, Yang Shao, Baorui Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMucosal melanomaMedicineMelanomaSurvival analysisProportional hazards modelOncologyPathologyCancer researchInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

9576 Background: The incidence of melanoma subtypes differs significantly among ethnicities. Ultraviolet (UV) radiation-driven melanomas are common in Caucasians, while non-cutaneous melanomas including acral and mucosal melanomas are more frequent in Asians. It will be of great interest and clinical relevance to decipher the molecular pathogenesis of different melanoma subtypes. Methods: We retrospectively studied a cohort of 89 Chinese melanoma patients who underwent surgical resection of their primary tumors followed by chemotherapy. Genomic profiling of primary melanomas was performed using next generation sequencing by targeting 422 cancer-relevant genes. The Kaplan-Meier method and logrank test were used for survival analysis, and a cox model was used for multivariate survival analysis. Results: Acral melanomas (54/89, 60%) were the most common subtype of this cohort, while cutaneous and mucosal subtypes accounted for 25% and 15%, respectively. Mutation profiling revealed that BRAF was most frequently mutated in cutaneous melanomas, but aberrant BRAF, RAS, KIT, and NF1 were almost evenly represented in acral and mucosal melanomas; of note, mucosal melanomas had a propensity for concurrent driver mutations. Chromosomal alterations were detected across all subtypes, and chr7p amplification significantly correlated with poor prognosis while independently of melanoma subtypes. Furthermore, acral and mucosal melanomas demonstrated higher rates of focal copy number variations (CNVs) than cutaneous melanomas. The amplification of CDK4/CCND1 and NOTCH2 was observed predominantly in acral melanomas , and RAD51 loss was significantly enriched in mucosal melanomas correlating with poor survival. In addition, the tumor mutation burden (TMB) was significantly lower in acral or mucosal melanomas than in cutaneous melanomas. Conclusions: Our findings revealed distinct patterns of driver mutations and chromosomal alterations in acral and mucosal melanomas in contrast to cutaneous melanoma, and highlighted the association of chromosome 7p amplification and RAD51 deletion with unfavourable survival in melanoma patients treated with standard chemotherapy.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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