Primary Adult Retroperitoneal Sarcoma: A Comprehensive Genomic Profiling Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adult primary retroperitoneal sarcomas (RPSs) are a group of heterogeneous tumors with different histological subtypes. Comprehensive genomic profiling (CGP) analyses have recently provided significant insights into the biology of sarcomas by identifying genomic alterations (GAs) which could benefit from targeted therapies. Methods: RPS were evaluated by CGP using next-generation sequencing of up to 406 cancer-related genes. Tumor mutational burden (TMB) was determined on 0.83 to 1.14 mut/Mb of sequenced DNA. Finally, PD-L1 expression was determined. Results: Overall, 296 cases of primary RPS were analyzed. Liposarcoma (LPS) subtype had more GA/tumor than leiomyosarcoma (LMS) subtypes, with follicular dendritic cell sarcomas harboring the highest and synovial sarcomas the lowest. TP53 and Rb1 alterations were the highest in LMS, and CDK4/6 and MDM2 in LPS. However, both the TMB and targetable GA rates were low across subtypes. PD-L1 immunostaining was low positive in 21% and high positive in 5% of patients, respectively. Conclusions: CGP analysis revealed that potentially actionable genomic targets were rare in our cohort of RPS. Moreover, RPSs seem less likely to respond to immune checkpoint inhibitors based on putative biomarkers status. Nevertheless, genomic stratification according to histological subtypes led to description of GAs that can inform future clinical trials design.
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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) | 0,001 | 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 ».