Abstract 2506: Exploring the complex etiology of oncogenic fusions in childhood cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background, Rationale and Experimental ApproachOncogenic fusions are generated via chromosomal rearrangements resulting in an exchange of coding or regulatory DNA sequences. These mutations play an important role in disease onset and subsequent cancer progression, however the exact timing and mechanisms by which they arise are unknown. Through the SickKids clinical sequencing program, KiCS, we explored how and when canonical fusions arise by studying the whole-genomes of childhood cancers with diagnostic or driver fusions. Our investigation began with the pediatric bone cancer, Ewing sarcoma, and later expanded to include other solid, blood, and brain cancers such as papillary thyroid carcinoma, myeloid leukemia, and ependymoma among others.ResultsThe starting point of our investigation was ES, where we sequenced the whole-genomes of 124 cases. Ewing sarcoma (ES) represents the prototypical fusion-driven sarcoma as it is characterized and driven by the EWSR1-ETS fusion. In ~42% of cases, we found that the ES fusion gene arises by chromoplexy, a sudden burst of complex, loop-like rearrangements, rather than by simple reciprocal translocations as previously thought. We show that these rearrangements rapidly and dramatically altered the chromosomal landscape of ES tumors, producing the driver EWSR1-ETS fusion and disrupting numerous other genes in a short time. Remarkably, these complex rearrangements are enriched for genes, including those with a clear role in oncogenesis, and are associated with the earliest replicating portions of the genome. We then sequenced the genomes of 30 other childhood cancers with oncogenic fusions to study their timing and formation mechanisms. In doing so, we have identified several novel fusions in many cancer types, which have been validated by RNA sequencing and cytogenetics. In some cases, the presence of these chromoplectic fusions indicates these patients may benefit from targeted therapy due to the generation of druggable fusions. .ConclusionsOur findings provide fundamental insights into the pathogenesis of gene fusions in human cancer. They reveal complex DNA rearrangements to be a mutational process underpinning gene fusions in cancer that influences tumorigenesis.Citation Format: Nathaniel D. Anderson, Richard de Borja, Matthew D. Young, Fabio Fuligni, Andrej Rosic, Nicola D. Roberts, Nischalan Pillay, Jeffrey A. Toretsky, Yoshida Akihiko, Tatsuhiro Shibata, Markus Metzler, Gino Somers, Stephen W. Scherer, Adrienne M. Flanagan, Peter J. Campbell, Joshua D. Schiffman, Mary Shago, Ludmil B. Alexandrov, Jay S. Wunder, Irene L. Andrulis, David Malkin, Sam Behjati, Adam Shlien. Exploring the complex etiology of oncogenic fusions in childhood cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr 2506.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».