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Enregistrement W3046944317 · doi:10.1158/1538-7445.pedca19-b70

Abstract B70: Clonal evolution of chemotherapy-resistant rhabdomyosarcoma via multifocal genomic analysis of pretreatment and treatment-resistant autopsy specimens

2020· article· en· W3046944317 sur OpenAlexaboutno aff
Michael D. Kinnaman, Alvin P. Makohon-Moore, Nancy Bouvier, Dominik Głodzik, Max Levine, Ellie Papaemmanuil, Filemon S. Dela Cruz, Leonard H. Wexler, Andrew L. Kung, Christine A. Iacobuzio–Donahue

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhabdomyosarcomaLoss of heterozygosityBiologyPathologyBiopsyAutopsyCancer researchGermline mutationAlveolar rhabdomyosarcomaMutationMedicineSarcomaGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: Outcomes for patients with rhabdomyosarcoma (RMS) who have relapsed or refractory disease remain poor. Multiple large-scale tumor genomic profiling efforts have been undertaken; however, little is known about its spatial intratumoral heterogeneity (ITH) and temporal clonal evolutionary processes. Methods: To address this issue, we performed 80x whole-genome sequencing of 23 metastases and 2 pretreatment samples from two patients with lethal rhabdomyosarcoma. Multiregion and spatially separated metastases were available through our research autopsy donation program. RA 17-1 had fusion-positive alveolar RMS, while RA 17-10 had Li-Fraumeni syndrome and anaplastic embryonal RMS. Results: We observed on average 65 and 98 coding single-nucleotide variants (SNV) per sample in RA 17-1 and RA 17-10, respectively. RA 17-1 was found to have the canonical PAX03-FOX01 fusion along with MYC-N amplification, which was truncal to all samples. A somatic TP53 mutation in combination with TP53 loss of heterozygosity (LOH) was present in all metastases sequenced at autopsy. A TP53 mutation was not identified in the pretreatment biopsy sample selected for sequencing; however, TP53 immunohistochemistry demonstrated the presence of a TP53 mutation in at least 2 out of 6 pretreatment biopsy cores. In RA 17-10 each sample exhibited numerous copy number alterations and complex structural variants, including LOH of TP53, a TSC2 mutation with LOH, and MYC amplification, which were truncal to all samples. PTCH1 amplification was private to all relapse specimens in RA 17-10. RA 17-10 had more structural and copy number variations per sample than RA 17-1. Phylogenies were derived based on SNVs and demonstrated a branched evolutionary pattern for each patient. When comparing related samples’ mutational signatures, several dynamics were apparent, including the predominance of signatures 3 and 8 (DNA double-strand break repair pathways) in metastatic samples, consistent with the fact that both patients harbored TP53 mutations. Conclusion: Defining important elements of ITH within metastases remains a goal for genomic study in pediatrics, especially in patients with germline predisposition syndromes. Our findings demonstrate the dynamic nature of genomic instability processes, highlighting the importance of longitudinal sampling at the time of recurrence to define treatment effect and the changing mutational landscape in these tumors. The case of RA 17-1 demonstrates the limitations of targeted sequencing on a single sample at diagnosis, as the subclonal TP53 mutation was not originally identified on the clinical assay. TP53 mutations in fusion-positive RMS have rarely been described and likely contributed to this patient’s refractory disease course. Both RA 17-1 and RA 17-10 had more structural variants per sample then what has previously been reported for fusion-positive and fusion-negative RMS, respectively, likely highlighting the contribution of the TP53 mutation to genomic instability in each patient. Citation Format: Michael D. Kinnaman, Alvin Makohon-Moore, Nancy Bouvier, Dominik Glodzik, Max Levine, Ellie Papaemmanuil, Filemon Dela Cruz, Leonard Wexler, Andrew Kung, Christine Iacobuzio-Donahue. Clonal evolution of chemotherapy-resistant rhabdomyosarcoma via multifocal genomic analysis of pretreatment and treatment-resistant autopsy specimens [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr B70.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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