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Enregistrement W3010523936 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs19-p4-10-03

Abstract P4-10-03: The genomic landscape of male breast cancers using the oncomine comprehensive assay for actionable mutations

2020· article· en· W3010523936 sur OpenAlexaff
Jane Bayani, Coralie Poncet, Cheryl Crozier, Quang M. Trinh, Megan Hopkins, Aimé Lambert Uwimana, Tammy Piper, Carrie Cunningham, Monika Sobol, Stefan Aebi, Kim Benstead, Oliver Bögler, Lissandra Dal Lago, Florentine Hilbers, Ingrid Hedenfalk, Larissa A. Korde, Barbro Linderholm, John W.M. Martens, Lavinia P. Middleton, Melissa P. Murray, Catherine M. Kelly, Cecilia Nilsson, Monika Nowaczyk, Stéphanie Peeters, Aleksandra Peric, Peggy L. Porter, Carolien P. Schröder, Isabel T. Rubio, Kathryn J. Ruddy, Christi J. van Asperen, Daniëlle Van den Weyngaert, Elise van Leeuwen-Stok, Joanna Vermeij, Eric P. Winer, Lincoln Stein, Sharon H. Giordano, Fátima Cardoso, John M.S. Bartlett

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerContext (archaeology)OncologyCancerMedicineInternal medicineTargeted therapyClinical trialBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Male breast cancer (BCa) is a rare disease accounting for less than 1% of all breast cancers (BC) and 1% of all cancers in males. The clinical management is largely extrapolated from female BCa. Few studies have examined the genomic landscape of male BCas, with six male BCas included in The Cancer Genome Atlas (TCGA). Familial studies of male BCas have shown genomic changes similar to female BCa, while a larger targeted sequencing study of 59 male breast cancers identified recurrent mutations affecting PIK3CA and GATA3. To date, there is still limited information regarding the genomic landscape of male BCas; particularly in the context of identifying targeted treatments. To reveal genomic changes that characterize male BCas in the context of known cancer driver genes linked to prognosis and targeted agents, we performed a targeted sequencing study on 248 male BCas from the International Male Breast Cancer Program. Methods: 248 primary M0, ER+ve, HER2-ve male BCas enrolled in the Part 1 (retrospective joint analysis) International Male Breast Cancer Program of 1483 patients diagnosed between 1990-2010 (Cardoso et al. Annals of Oncology, 2018) were processed for nucleic acid extraction from formalin-fixed paraffin embedded (FFPE) tissues. Using the Thermo Fisher Scientific Oncomine Comprehensive Assay v3 (OCAv3), a validated targeted sequencing panel currently used in the NCI-MATCH trial (NCT02465060), we evaluated mutational and copy number variations (CNVs) of genes that are prognostic or predictive to targeted therapies currently in use in the clinic or late-stage clinical trials. The OCAv3 DNA pan-cancer panel assays 115 genes for determining mutational status (48 full coding and 67 hotspot) as well as copy-number assessment in 43 genes. The OCAv3 uses Ampliseq-based technology linked to the Oncomine NGS workflow to identify actionable mutations and CNVs Results: Of the 248 samples assayed, 216 passed strict quality control parameters (87.1%). Using the Oncomine NGS workflow, actionable mutations at ≥5% variant allele frequency (VAF) were most frequently identified in PIK3CA (29.2%), BRCA2 (11.1%), NF1 (11.6%), indels in TP53 (10.6%), ATR (5.6%), ATRX (5.1%), indel BRCA2 (5.1%), TP53 point mutations (4.6%), MET (4.6%), ATM (4.6%), NOTCH2 (4.6%), CHEK1 (4.2%), FANCI (4.2%), PTEN (3.2%) with a number of additional genes identified at lower frequencies. Gene amplifications were most frequently detected in MYC (24.5%), FGFR1 (14.8%), CCND1 (12%), FGF3 (9.7%), FGF19 (9.7%), MDM2 (6.5%), CDK4 (1.4%), FGFR3, MDM4, ERBB2 (0.9% each), and FLT3, AR, MYCL, CDK6, IGF1R, FGFR4, KRAS, AKT3 and ESR1 (0.5% each). Although the results here describe the mutations and copy-number changes deemed to be actionable, further analysis of all non-actionable somatic mutations and CNVs will be presented and compared to female BCas previously assayed using the same panel. Conclusion: In this targeted sequencing study of the largest series of male BCas to our knowledge, we have revealed that PIK3CA continues to be a frequently altered gene in both male and female BCas. However, there is an enrichment of mutations in genes related to DNA repair in male BCs. Interestingly, while MYC is commonly amplified in female BCa, a higher frequency of amplified cases were seen in male BCas, in contrast to female BCas. Together with our previously generated transcriptional profiling data in this data set, we believe that both common and unique biological processes comprising male and female BCas will ultimately improve their clinical management and move towards the goal of precision medicine. This work has been funded by the Breast Cancer Research Foundation (BCRF). Citation Format: Jane Bayani, Coralie Poncet, Cheryl Crozier, Quang M Trinh, Megan Hopkins, Aime Lambert Uwimana, Tammy Piper, Carrie Cunningham, Monika Sobol, Stefan Aebi, Kim Benstead, Oliver Bogler, Lissandra Dal Lago, Florentine Hilbers, Ingrid Hedenfalk, Larissa Korde, Barbro Linderholm, John Martens, Lavinia Middleton, Melissa Murray, Catherine Kelly, Cecilia Nilsson, Monika Nowaczyk, Stephanie Peeters, Aleksandra Peric, Peggy Porter, Carolien Schröder, Isabel T Rubio, Kathryn J Ruddy, Christi van Asperen, Danielle Van Den Weyngaert, Carolien HM van Deurzen, Elise van Leeuwen-Stok, Joanna Vermeij, Eric Winer, Lincoln D Stein, Sharon H Giordano, Fatima Cardoso, John MS Bartlett. The genomic landscape of male breast cancers using the oncomine comprehensive assay for actionable mutations [abstract]. In: Proceedings of the 2019 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2019 Dec 10-14; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(4 Suppl):Abstract nr P4-10-03.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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)0,0030,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,301 · 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
Publié2020
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