The Evolution of Clinically Aggressive Triple-Negative Breast Cancer Shows a Large Mutational Diversity and Early Metastasis to Lymph Nodes
Notice bibliographique
Résumé
In triple-negative breast cancer (TNBC), only 30% of patients treated with neoadjuvant chemotherapy achieve a pathological complete response after treatment and more than 90% die due to metastasis formation. The diverse clinical responses and metastatic developments are attributed to extensive intrapatient genetic heterogeneity and tumor evolution acting on this neoplasm. In this work, we aimed to evaluate genomic alterations and tumor evolution in TNBC patients with aggressive disease. We sequenced the whole exome of 16 lesions from four patients who did not respond to therapy, and took several follow-up samples, including samples from tumors before and after treatment, as well as from the lymph nodes and skin metastases. We found substantial intrapatient genetic heterogeneity, with a variable tumor mutational composition. Early truncal events were MCL1 amplifications. Metastatic lesions had deletions in RB1 and PTEN, along with TERT, AKT2, and CCNE1 amplifications. Mutational signatures 06 and 12 were mainly detected in skin metastases and lymph nodes. According to phylogenetic analysis, the lymph node metastases occurred at an early stage of TNBC development. Finally, each patient had three to eight candidate driving mutations for targeted treatments. This study delves into the genomic complexity and the phylogenetic and evolutionary development of aggressive TNBC, supporting early metastatic development, and identifies specific genetic alterations associated with a response to targeted therapies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».