Abstract B41: Genomic landscape of somatic mutations in osteosarcomas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pediatric cancers are among the leading causes of childhood mortality, with osteosarcomas being the most prevalent bone tumors, characterized by an aggressive clinical course. However, knowledge about the molecular basis of osteosarcomas is still limited, hampering advances in diagnosis and treatment. In this context, we characterized the genomic landscape of somatic mutations in 28 osteosarcomas (24 pediatric patients and 4 adults) aiming to delineate the panel of prevalent mutations in Brazilian patients. Genomic libraries of these osteosarcoma samples were constructed using the TruSight One panel (Illumina), covering 4,813 clinically relevant genes, including known cancer genes. Generated data at high coverage (median >100x depth coverage) were annotated based on public databases containing population variant frequencies (including the Brazilian ABRAOM), as well as clinical information. For further analysis, we filtered only coding nonsynonymous variants absent from both population databases and an additional pool of 20 nonrelated germline samples. In total, 728 variants were identified mapping in 606 genes, with an average rate of 41 mutations per tumor. The panel of detected variants was composed by 93 loss-of-function mutations (38 frameshift, 25 splicing, and 30 premature stop codon) and 635 missense (43 inframe insertions/deletions and 592 single-nucleotide variations), some of them already reported in cancer databases (27 in COSMIC and 39 in ICGC). From 606 genes, 25 were previously associated with osteosarcomas, and they are related to apoptosis, cell growth and differentiation, DNA repair, transcriptional regulation, and tumor-suppression mechanisms. The most frequent mutations were detected in RB1 and TP53; other recurrently mutated genes were mostly linked to biologic pathways potentially related to the disease onset, such as hormonal response (AR), transcriptional regulation and muscle differentiation (FRG1), DNA repair (HERC2), cell signaling (KIR2DL4), and cell proliferation/differentiation (PTPRQ). Additionally, the tumors presented a highly complex pattern of copy number alterations, some of them resembling chromothripsis. This is the first assessment of a Brazilian cohort of osteosarcomas, and functional studies will be further applied to better understand the role of the disclosed mutations for tumor biology. Citation Format: Sara F. Pires, Silvia S. Costa, Daniel O. Vidal, André van Helvoort Lengert, Érica Boldrini, Sandra R.M. da Silva, Carla Rosenberg, Luiz F. Lopes, Mariana Maschietto, Ana Krepischi. Genomic landscape of somatic mutations in osteosarcomas [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 B41.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».