Genetic and epigenetic profiling of BRCA1/2 in ovarian tumors reveals additive diagnostic yield and evidence of a genomic BRCA1/2 DNA methylation signature
Notice bibliographique
Résumé
Poly-ADP-ribose-polymerase inhibitor (PARPi) treatment is indicated for advanced-stage ovarian tumors with BRCA1/2 deficiency. The "BRCAness" status is thought to be attributed to a tumor phenotype associated with a specific epigenomic DNA methylation profile. Here, we examined the diagnostic impact of combined BRCA1/2 sequence, copy number, and promoter DNA methylation analysis, and evaluated whether genomic DNA methylation patterns can predict the BRCAness in ovarian tumors. DNA sequencing of 172 human tissue samples of advanced-stage ovarian adenocarcinoma identified 36 samples with a clinically significant tier 1/2 sequence variants (point mutations and in/dels) and 9 samples with a CNV causing a loss of function in BRCA1/2. DNA methylation analysis of the promoter of BRCA1/2 identified promoter hypermethylation of BRCA1 in two mutation-negative samples. Computational modeling of genome-wide methylation markers, measured using Infinium EPIC arrays, resulted in a total accuracy of 0.75, sensitivity: 0.83, specificity: 0.64, positive predictive value: 0.76, negative predictive value: 0.74, and area under the receiver's operating curve (AUC): 0.77, in classifying tumors harboring a BRCA1/2 defect from the rest. These findings indicate that the assessment of CNV and promoter DNA methylation in BRCA1/2 increases the cumulative diagnostic yield by 10%, compared with the 20% yield achieved by sequence variant analysis alone. Genomic DNA methylation data can partially predict BRCAness in ovarian tumors; however, further investigation in expanded BRCA1/2 cohorts is needed, and the effect of other double strand DNA repair gene defects in these tumors warrants further investigations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».