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Enregistrement W3159029006 · doi:10.1002/ctm2.401

Copy number and transcriptome alterations associated with metastatic lesion response to treatment in colorectal cancer

2021· article· en· W3159029006 sur OpenAlex
Karen Gambaro, Maud Marques, Suzan McNamara, Mathilde Couëtoux du Tertre, Zuanel Diaz, Cyrla Hoffert, Archana Srivastava, Steven Hébert, Benoît Samson, Bernard Lespérance, Yoo‐Joung Ko, Richard Dalfen, Ève St‐Hilaire, Lucas Sidéris, Félix Couture, Ronald L. Burkes, Mohammed Harb, Errol Camlioglu, Adrian Gologan, Vincent Pelsser, André Constantin, Celia M.T. Greenwood, Sabine Tejpar, Petr Kavan, Claudia L. Kleinman, Gerald Batist

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClinical and Translational Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensMoncton HospitalMount Sinai HospitalSunnybrook Health Science CentreHôpital Maisonneuve-RosemontSt Mary's Hospital CentreHôpital du Sacré-Cœur de MontréalHôtel-Dieu de QuébecHôpital Charles-Le MoyneMcGill UniversityDr. Georges-L.-Dumont University Hospital CentreJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerMedicineTranscriptomeOncologyLesionCancerInternal medicineExact testKRASPathologyGeneBiologyGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Therapeutic resistance is the main cause of death in metastatic colorectal cancer. To investigate genomic plasticity, most specifically of metastatic lesions, associated with response to first-line systemic therapy, we collected longitudinal liver metastatic samples and characterized the copy number aberration (CNA) landscape and its effect on the transcriptome. METHODS: Liver metastatic biopsies were collected prior to treatment (pre, n = 97) and when clinical imaging demonstrated therapeutic resistance (post, n = 43). CNAs were inferred from whole exome sequencing and were correlated with both the status of the lesion and overall patient progression-free survival (PFS). We used RNA sequencing data from the same sample set to validate aberrations as well as independent datasets to prioritize candidate genes. RESULTS: We identified a significantly increased frequency gain of a unique CN, in liver metastatic lesions after first-line treatment, on chr18p11.32 harboring 10 genes, including TYMS, which has not been reported in primary tumors (GISTIC method and test of equal proportions, FDR-adjusted p = 0.0023). CNA lesion profiles exhibiting different treatment responses were compared and we detected focal genomic divergences in post-treatment resistant lesions but not in responder lesions (two-tailed Fisher's Exact test, unadjusted p ≤ 0.005). The importance of examining metastatic lesions is highlighted by the fact that 15 out of 18 independently validated CNA regions found to be associated with PFS in this study were only identified in the metastatic lesions and not in the primary tumors. CONCLUSION: This investigation of genomic-phenotype associations in a large colorectal cancer liver metastases cohort identified novel molecular features associated with treatment response, supporting the clinical importance of collecting metastatic samples in a defined clinical setting.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,310 · 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