Translational genomics of nasopharyngeal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Nasopharyngeal carcinoma (NPC), also named the Cantonese cancer, is a unique cancer with strong etiological association with infection of the Epstein-Barr virus (EBV). With particularly high prevalence in Southeast Asia, the involvement of EBV and genetic aberrations contributive to NPC tumorigenesis have remained unclear for decades. Recently, genomic analysis of NPC has defined it as a genetically homogeneous cancer, driven largely by NF-κB signaling caused by either somatic aberrations of NF-κB negative regulators or by overexpression of the latent membrane protein 1 (LMP1), an EBV viral oncoprotein. This represents a landmark finding of the NPC genome. Exome and RNA sequencing data from new EBV-positive NPC models also highlight the importance of PI3K pathway aberrations in NPC. We also realize for the first time that NPC mutational burden, mutational signatures, MAPK/PI3K aberrations, and MHC Class I gene aberrations, are prognostic for patient outcome. Together, these multiple genomic discoveries begin to shape the focus of NPC therapy development. Given the challenge of NF-κB targeting in human cancers, more innovative drug discovery approaches should be explored to target the unique atypical NF-κB activation feature of NPC. Our next decade of NPC research should focus on further identification of the -omic landscapes of recurrent and metastatic NPC, development of gene-based precision medicines, as well as large-scale drug screening with the newly developed and well-characterized EBV-positive NPC models. Focused preclinical and clinical investigations on these major directions may identify new and effective targeting strategies to further improve survival of NPC patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».