MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3083451341 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-5895

Abstract 5895: Whole-genome characterization of lung adenocarcinomas lacking alterations in RTK/RAS/RAF/MAPK pathway

2020· article· en· W3083451341 sur OpenAlexaff
Jian Carrot‐Zhang, Siddhartha Devarakonda, Nicolas Robine, Xiaotong Yao, Tiago C. Silva, Jeff Damrauer, Aditya Deshpande, Ming‐Sound Tsao, Christina W. Yao, Chris Wong, Lisui Bao, Hyo Young Choi, Ina Felau, Jean C. Zenklusen, Gordon Robertson, Tuan Trieua, Weiwei Liang, Meng Zhou, Esther Rheinbay, Neil Hayes, Ekta Khurana, Li Ding, Peter W. Laird, Olivier Elemento, John N. Weinstein, David J. Kwiatkowski, Chris Benz, Joshua M. Stuart, Lixing Yang, Mauro A. A. Castro, William D. Travis, Katherine A. Hoadley, Ben Berman, Matthew Meyerson, Ramaswamy Govindan, Marcin Imieliński

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensSpinal Cord Injury BCUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKRASBiologyCancer researchOncogeneTranscriptomeReceptor tyrosine kinaseMAPK/ERK pathwayGeneGeneticsMutationKinaseCell cycleGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lung adenocarcinomas (LUAD) are typically characterized by genetic activation of the receptor tyrosine kinase (RTK)/RAS/RAF/MAP kinase (MAPK) pathway. A minority of LUAD cases (20-25%) lack apparent genetic alterations in this pathway, and thus are ineligible for most targeted therapies. These candidate “oncogene negative” LUADs may harbor novel classes of oncogenic drivers or represent a biologically distinct class of tumors. To characterize the genomic landscape of oncogene-negative LUADs, we nominated 98 cases that were found to lack an activating RTK/RAS/RAF/MAPK pathway alteration in a TCGA study utilizing whole exome sequencing, microarray, and transcriptome data. We profiled these tumors with high-depth whole genome sequencing (WGS), with the goal of identifying noncoding and structural variant driver DNA alterations in both known and novel loci. Of the 98 cases, 20 harbored somatic KRAS mutations that had been missed in the prior WES and transcriptome studies because of insufficient coverage, including 8 cases with the recently targetable p.G12C mutation. 16 samples harbored oncogenic or loss-of-function structural variants in FGFR1, MAPK1, EGFR, NF1, RASA1, ARAF, NTRK2 and NRG1. 5 other samples with SNV or indels in EGFR, ERBB2 and SOS1 were reclassified as oncogene positive. Thus via comprehensive genomic analysis, we confirmed that 57 of the 98 WGS cases did not harbor any detectable alterations in genes encoding any known RTK/RAS/RAF/MAPK members, representing 13% cases chosen as “lung adenocarcinomas” for the TCGA study. Among the 57 confirmed oncogene-negative LUADs, we identified focal deletions targeting the promoter and transcription start site of tumor suppressor genes STK11, KEAP1 and SMARCA4 in 10 samples. Expression and methylation profiling suggested an enrichment of the TP53-deficient phenotype, including cell cycle and FOXM1 deregulation, among the oncogene-negative samples. Moreover, novel promoter mutations associated with increased expression were identified in ILF2, which regulates DNA damage response pathways. Finally, a subset of confirmed oncogene-negative LUADs harbored increased expression of neuroendocrine markers, suggesting that these oncogene-negative samples may either be mis-diagnosed as LUAD or represent LUAD with mixed features of other subtypes of lung cancer; indeed, 14 of the 57 confirmed oncogene-negative cases show histological features of large cell neuroendocrine lung carcinoma. This would suggest that 10% of the cases in this study are both lung adenocarcinoma and “oncogene-negative” to date. Our results provide some of the first comprehensive genomic characterization of oncogene-negative LUADs, implicating TP53 and structural variants in the pathogenesis of this common and difficult to treat entity. Citation Format: Jian Carrot-Zhang, Siddhartha Devarakonda, Nicolas Robine, Xiaotong Yao, Tiago C. Silva, Jeff Damrauer, Aditya Deshpande, Ming-Sound Tsao, Christina Yao, Chris Wong, Lisui Bao, Hyo Young Choi, Ina Felau, Jean C. Zenklusen, Gordon Robertson, Tuan Trieua, Wei-Wei Liang, Meng Zhou, Esther Rheinbay, Neil Hayes, Ekta Khurana, Li Ding, Peter Laird, Olivier Elemento, John Weinstein, David Kwiatkowski, Chris Benz, Josh Stuart, Lixing Yang, Mauro Castro, William Travis, Katherine Hoadley, Ben Berman, TCGA Analysis Network, Matthew Meyerson, Ramaswamy Govindan, Marcin Imielinski. Whole-genome characterization of lung adenocarcinomas lacking alterations in RTK/RAS/RAF/MAPK pathway [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 5895.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetLung Cancer Treatments and Mutations→Travaux en français237 207→