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Enregistrement W3120699816 · doi:10.1002/cjp2.198

Adult‐type granulosa cell tumor of the ovary: a <scp><i>FOXL2</i></scp>‐centric disease

2021· article· en· W3120699816 sur OpenAlexafffund
Jessica A. Pilsworth, Dawn R. Cochrane, Samantha Neilson, Bahar H Moussavi, Daniel Lai, Aslı D. Munzur, Janine Senz, Yi Kan Wang, Sina Zareian, Ali Bashashati, Adele Wong, Jacqueline Keul, Annette Staebler, Hannah S. van Meurs, Hugo M. Horlings, Stefan Kommoss, Friedrich Kommoss, Esther Oliva, Anniina Färkkilä, C. Blake Gilks, David G. Huntsman

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Pathology Clinical Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBC Cancer FoundationCanada Research Chairs
Mots-clésMissense mutationNonsense mutationBiologyGermline mutationMutationMutation frequencyGeneticsGranulosa cellCancer researchOvaryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adult-type granulosa cell tumors (aGCTs) account for 90% of malignant ovarian sex cord-stromal tumors and 2-5% of all ovarian cancers. These tumors are usually diagnosed at an early stage and are treated with surgery. However, one-third of patients relapse between 4 and 8 years after initial diagnosis, and there are currently no effective treatments other than surgery for these relapsed patients. As the majority of aGCTs (>95%) harbor a somatic mutation in FOXL2 (c.C402G; p.C134W), the aim of this study was to identify genetic mutations besides FOXL2 C402G in aGCTs that could explain the clinical diversity of this disease. Whole-genome sequencing of 10 aGCTs and their matched normal blood was performed to identify somatic mutations. From this analysis, a custom amplicon-based panel was designed to sequence 39 genes of interest in a validation cohort of 83 aGCTs collected internationally. KMT2D inactivating mutations were present in 10 of 93 aGCTs (10.8%), and the frequency of these mutations was similar between primary and recurrent aGCTs. Inactivating mutations, including a splice site mutation in candidate tumor suppressor WNK2 and nonsense mutations in PIK3R1 and NLRC5, were identified at a low frequency in our cohort. Missense mutations were identified in cell cycle-related genes TP53, CDKN2D, and CDK1. From these data, we conclude that aGCTs are comparatively a homogeneous group of tumors that arise from a limited set of genetic events and are characterized by the FOXL2 C402G mutation. Secondary mutations occur in a subset of patients but do not explain the diverse clinical behavior of this disease. As the FOXL2 C402G mutation remains the main driver of this disease, progress in the development of therapeutics for aGCT would likely come from understanding the functional consequences of the FOXL2 C402G mutation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations45
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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