Allelic expression imbalance of <i>PIK3CA</i> mutations is frequent in breast cancer and prognostically significant
Notice bibliographique
Résumé
Abstract PIK3CA mutations are the most common in breast cancer, particularly in the estrogen receptor positive cohort, but the benefit of PI3K inhibitors has had limited success compared with approaches targeting other less common mutations. We found allelic imbalances in the expression of PIK3CA in normal breast tissue and mapped a germline candidate regulatory variant. An imbalance was also frequently observed in the expression of the missense mutant and wild-type PIK3CA alleles in breast tumors from METABRIC and TCGA projects. Moreover, although 60% of tumors preferentially expressed the mutant allele, 10% did preferentially express the wild-type allele. Mechanistically, we show that these imbalances are more frequently due to regulatory variants in cis than altered copy-number and predict that somatic variants have a more significant role than germline ones. We further found that imbalanced allelic expression between mutant and wild-type alleles due to cis- regulatory variants associated with poor prognosis ( p =0.0081). Interestingly, ER + , PR + , and Her2 − tumors expressing very low levels of the mutant allele had the poorest prognosis (DSS <7.5yrs for ER + and PR + tumors and <5yrs for Her2 − tumors). Hence, our work provides compelling evidence to support the clinical utility of PIK3CA allelic expression in breast cancer in identifying this cohort of low mutant allele expressing patients of poorer prognosis, who will unlikely benefit from PI3K inhibitors. Furthermore, our work establishes a new model of differential regulation of critical cancer-promoting genes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».