Abstract 886: Prediction of outcome in Li-Fraumeni Syndrome: Development of an integrative function-based prognostic model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Li-Fraumeni Syndrome (LFS) is a highly penetrant familial cancer disorder caused by germline TP53 mutations. Hundreds of different germline TP53 mutations with a wide gradient of functional consequences have been found in association with LFS, which has a remarkably diverse clinical spectrum in terms of tumor type, age of onset, penetrance, and survival rates. Clinical tools for prognostication and risk stratification are needed to guide clinical decision making. We performed an integrated analysis combining five large-scale mutant p53 functional screens to identify three functionally distinct groups of mutations. Combined functional scores measuring multiple parameters (loss-of-function, dominant negative activity, growth inhibition, oligomeric status, and transcriptional activity) were used to classify mutations as high, intermediate, or low pathogenicity. Patients identified with germline TP53 mutations at The Hospital for Sick Children and other institutes (174 patients from 50 families) provided the discovery set. An external validation cohort included 1674 patients from 1522 families with germline TP53 mutations collected from the International Agency for Research on Cancer database. Our mutation classifications stratified carriers into three distinct risk groups with significantly different overall survival outcomes in the discovery (P=0.02) and validation cohorts (P<0.0001). In the discovery dataset, patients in the high-risk group had considerably shorter median life expectancy (28 years; n=21) compared to the intermediate-risk group (61 years; n=51) and low-risk group (median survival not reached; n=10). On average, 92% (24/26) of patients in the high-risk group developed tumors compared to only 63% (32/51) in the low-risk group (P=0.005). This model remained significant when applied to the validation cohort. In conclusion, patients at increased risk of cancer mortality can be identified to guide treatment and cancer surveillance strategies. Citation Format: Nicholas Fischer, David Malkin. Prediction of outcome in Li-Fraumeni Syndrome: Development of an integrative function-based prognostic model [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 886.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».