Comprehensive Genomic Profile of Heterogeneous Long Follow-Up Triple-Negative Breast Cancer and Its Clinical Characteristics Shows DNA Repair Deficiency Has Better Prognostic
Notice bibliographique
Résumé
Triple-negative breast cancer (TNBC) presents a marked diversity at the molecular level, which promotes a clinical heterogeneity that further complicates treatment. We performed a detailed whole exome sequencing profile of 29 Mexican patients with long follow-up TNBC to identify genomic alterations associated with overall survival (OS), disease-free survival (DFS), and pathologic complete response (PCR), with the aim to define their role as molecular predictive factors of treatment response and prognosis. We detected 31 driver genes with pathogenic mutations in TP53 (53%), BRCA1/2 (27%), CDKN1B (9%), PIK3CA (9%), and PTEN (9%), and 16 operative mutational signatures. Moreover, tumors with mutations in BRCA1/2 showed a trend of sensitivity to platinum salts. We found an association between deficiency in DNA repair and surveillance genes and DFS. Across all analyzed tumors we consistently found a heterogeneous molecular complexity in terms of allelic composition and operative mutational processes, which hampered the definition of molecular traits with clinical utility. This work contributes to the elucidation of the global molecular alterations of TNBC by providing accurate genomic data that may help forthcoming studies to improve treatment and survival. This is the first study that integrates genomic alterations with a long follow-up of clinical variables in a Latin American population that is an underrepresented ethnicity in most of the genomic studies.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».