Notice bibliographique
Résumé
Background: Squamous cervical carcinoma represents an infection-associated malignancy that produces a high mortality when metastatic or recurrent after primary local treatment. There is an urgent need for new therapies for this cancer. Molecular lesions in cervical cancer may provide opportunities for targeted therapies development. Methods: Publicly available data from the Cancer Genome Atlas (TCGA) were analyzed to define the molecular landscape of squamous cervical carcinomas with and without mutations of PIK3CA, the gene encoding the alpha catalytic subunit of phosphatidylinositol 3 kinase (PI3K). Associations with alterations in other critical genes and pathways of cancer and the total mutation burden and copy number alteration burden of cervical cancers were examined. Results: Mutations in PIK3CA are observed in 27.1% of squamous cervical cancers. PIK3CA represents the most frequently mutated gene in these cancers. Mutations in PIK3CA are associated with higher rates of mutations in other genes of important cancer-associated pathways such as the tyrosine kinase receptors/K-Ras/BRAF/MAPK and the Wnt/β catenin pathway. In addition, PIK3CA mutated cervical cancers display a higher tumor mutation burden (TMB) than non-mutated cancers. Conclusion: Frequent mutations of PIK3CA gene in squamous cervical carcinomas may represent an opportunity for targeted therapies development both inhibiting the PI3K kinase and associated pathway defects. Increased TMB may additionally confer immunotherapy sensitivity.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».