Pathogenic Germline Variants in Cancer Susceptibility Genes in Children and Young Adults With Rhabdomyosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Rhabdomyosarcoma (RMS) is the most common pediatric soft-tissue sarcoma and accounts for 3% of all pediatric cancer. In this study, we investigated germline sequence and structural variation in a broad set of genes in two large, independent RMS cohorts. MATERIALS AND METHODS Genome sequencing of the discovery cohort (n = 273) and exome sequencing of the secondary cohort (n = 121) were conducted on germline DNA. Analyses were performed on 130 cancer susceptibility genes (CSG). Pathogenic or likely pathogenic (P/LP) variants were predicted using the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) criteria. Structural variation and survival analyses were performed on the discovery cohort. RESULTS We found that 6.6%-7.7% of patients with RMS harbored P/LP variants in dominant-acting CSG. An additional approximately 1% have structural variants ( ATM, CDKN1C) in CSGs. CSG variants did not influence survival, although there was a significant correlation with an earlier age of tumor onset. There was a nonsignificant excess of P/LP variants in dominant inheritance genes in the patients with FOXO1 fusion–negative RMS patients versus the patients with FOXO1 fusion–positive RMS. We identified pathogenic germline variants in CSGs previously ( TP53, NF1, DICER1, mismatch repair genes), rarely ( BRCA2, CBL, CHEK2, SMARCA4), or never ( FGFR4) reported in RMS. Numerous genes ( TP53, BRCA2, mismatch repair) were on the ACMG Secondary Findings 2.0 list. CONCLUSION In two cohorts of patients with RMS, we identified pathogenic germline variants for which gene-specific therapies and surveillance guidelines may be beneficial. In families with a proband with an RMS-risk P/LP variant, genetic counseling and cascade testing should be considered, especially for ACMG Secondary Findings genes and/or with gene-specific surveillance guidelines.
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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) | 0,001 | 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)
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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 ».