Abstract 2255: The impact of primary immunodeficiency informed molecular landscape on the biology and prognosis of refractory malignancies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Cancer is one of the most common causes of death in patients with primary immunodeficiencies (PIDs). The immune surveillance concept postulates that PIDs are an important contributor to cancer growth and outcomes. Although several immunodeficiency syndromes are known to be associated with malignancies in children and adults, currently, the molecular mechanisms that link immune functions to cancers are poorly understood. Here we describe distinct molecular characteristics in adult cancers with respect to PID-associated genes that impact survival outcomes in affected patients. Methods: In this study, we integrated transcriptome data of 28 adult cancers from the public database The Cancer Genome Atlas (TCGA) with respective healthy tissues as control from the Genotype-Tissue Expression (GTEx) project. Unified datasets integrating GTEx healthy samples and TCGA cancer data were provided by the Recount2 protocol and differential expression analyses (DEA) were carried out using the integrated limma-voom and edgeR pipelines in the TCGAbiolinks R package. Gene ontology (GO) enrichment analyses were performed using the pathfindR R package. Mutational and clinical data of adult cancer patient samples in TCGA and the AACR Project GENIE were consolidated using cBioPortal and the maftools R package. PID-associated genes were curated from the latest registry by the European Society for Immunodeficiencies (ESID). Results: Of 307 PID-associated genes, 151 (32.0%) up-regulated and 88 (18.6%) down-regulated genes were identified across the 28 unified TCGA-GTEx datasets. From the identified differentially expressed gene sets, GO analysis revealed enrichment in immunological pathways related to complement and coagulation cascades (27/28 datasets), systemic lupus erythematosus (25/28), in addition to Fanconi anemia (22/28). The greatest frequency of mutations in PID-associated genes from the consolidated TCGA and GENIE datasets were KRAS (14.83%), KMT2D (10.03%), TERT (8.99%), PRKDC (7.59%) and PTEN (6.18%) across all cancer types, with a total of 259 affected PID-associated genes. Survival analyses using Cox proportional-hazards and Kaplan-Meier models will assess the clinical implications of the identified molecular alterations in affected patients. Conclusion: Our integrative approach aids in the elucidation of molecular mechanisms that bridge PIDs to tumour biology. These data may help identify important biomarkers and potential future targeted therapeutics. Citation Format: Son Tran, Luis Murguia-Favela, Aru Narendran. The impact of primary immunodeficiency informed molecular landscape on the biology and prognosis of refractory malignancies [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 2255.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».