Mutation Rates in Cancer Susceptibility Genes in Patients With Breast Cancer With Multiple Primary Cancers
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Women with breast cancer have a 4%-16% lifetime risk of a second primary cancer. Whether mutations in genes other than BRCA1/2 are enriched in patients with breast and another primary cancer over those with a single breast cancer (S-BC) is unknown. PATIENTS AND METHODS We identified pathogenic germline mutations in 17 cancer susceptibility genes in patients with BRCA1/2-negative breast cancer in 2 different cohorts: cohort 1, high-risk breast cancer program (multiple primary breast cancer [MP-BC], n = 551; S-BC, n = 449) and cohort 2, familial breast cancer research study (MP-BC, n = 340; S-BC, n = 1,464). Mutation rates in these 2 cohorts were compared with a control data set (Exome Aggregation Consortium [ExAC]). RESULTS Overall, pathogenic mutation rates for autosomal, dominantly inherited genes were higher in patients with MP-BC versus S-BC in both cohorts (8.5% v 4.9% [ P = .02] and 7.1% v 4.2% [ P = .03]). There were differences in individual gene mutation rates between cohorts. In both cohorts, younger age at first breast cancer was associated with higher mutation rates; the age of non–breast cancers was unrelated to mutation rate. TP53 and MSH6 mutations were significantly enriched in patients with MP-BC but not S-BC, whereas ATM and PALB2 mutations were significantly enriched in both groups compared with ExAC. CONCLUSION Mutation rates are at least 7% in all patients with BRCA1/2 mutation–negative MP-BC, regardless of age at diagnosis of breast cancer, with mutation rates up to 25% in patients with a first breast cancer diagnosed at age < 30 years. Our results suggest that all patients with breast cancer with a second primary cancer, regardless of age of onset, should undergo multigene panel testing.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle