Clinical and genomic characterisation of mismatch repair deficient pancreatic adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Objective To describe the clinical, pathological and genomic characteristics of pancreatic cancer with DNA mismatch repair deficiency (MMRD) and proficiency (MMRP). Design We identified patients with MMRD and MMRP pancreatic cancer in a clinical cohort (N=1213, 519 with genetic testing, 53 with immunohistochemistry (IHC)) and a genomic cohort (N=288 with whole-genome sequencing (WGS)). Results 12 out of 1213 (1.0%) in the clinical cohort were MMRD by IHC or WGS. Of the 14 patients with Lynch syndrome, 3 (21.4%) had an MMRP pancreatic cancer by IHC, and 4 (28.6%) were excluded because tissue was unavailable for testing. MMRD cancers had longer overall survival after surgery (weighted HR after coarsened exact matching 0.11, 95% CI 0.02 to 0.78, p=0.001). One patient with an unresectable MMRD cancer has an ongoing partial response 3 years after starting treatment with PD-L1/CTLA-4 inhibition. This tumour showed none of the classical histopathological features of MMRD. 9 out of 288 (3.1%) tumours with WGS were MMRD. Despite markedly higher tumour mutational burden and neoantigen loads, MMRD cancers were significantly less likely to have mutations in usual pancreatic cancer driver genes like KRAS and SMAD4 , but more likely to have mutations in genes that drive cancers with microsatellite instability like ACV2RA and JAK1 . MMRD tumours were significantly more likely to have a basal-like transcriptional programme and elevated transcriptional markers of immunogenicity. Conclusions MMRD pancreatic cancers have distinct clinical, pathological and genomic profiles. Patients with MMRD pancreatic cancer should be considered for basket trials targeting enhanced immunogenicity or the unique genomic drivers in these malignancies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».