The Angiosarcoma Project: enabling genomic and clinical discoveries in a rare cancer through patient-partnered research
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Despite collectively accounting for 25% of tumors in U.S. adults, rare cancers have significant unmet clinical needs as they are difficult to study due to low incidence and geographically dispersed patient populations. We sought to assess whether a patient-partnered research approach using online engagement can overcome these challenges and accelerate scientific discovery in rare cancers, focusing on angiosarcoma (AS), an exceedingly rare sarcoma with a dismal prognosis and an annual U.S. incidence of 300 cases. Here, we describe the development of the Angiosarcoma Project (ASCproject), an initiative enabling patients across the U.S. and Canada to remotely share their clinical information and biospecimens for research. The project generates and publicly releases clinically annotated genomic data on tumor and germline specimens on an ongoing basis. Over 18 months, 338 AS patients registered for the ASCproject, comprising a significant fraction of all patients. Whole exome sequencing of 47 AS tumors revealed several recurrently mutated genes, including KDR , TP53 , and PIK3CA . Activating mutations in PIK3CA were observed nearly exclusively in primary breast AS, suggesting a therapeutic rationale in these patients. AS of the head, neck, face, and scalp (HNFS) was associated with high tumor mutation burden and a dominant mutational signature of UV light exposure, suggesting that UV damage may be a causative factor in HNFS AS and that this AS subset might be amenable to immune checkpoint inhibitor therapy. Medical record review revealed two patients with HNFS AS received off-label treatment with anti-PD-1 therapy and experienced exceptional responses, highlighting immune checkpoint inhibition as a therapeutic avenue for HNFS AS. This patient-partnered approach has catalyzed an opportunity to discover the etiology and potential therapies for AS patients. Collectively, this proof of concept study demonstrates that empowering patients to directly participate in research can overcome barriers in rare diseases and enable biological and clinical discoveries.
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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 | 0,028 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».