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Enregistrement W3205621787 · doi:10.3390/cancers13205091

The Evolution of Clinically Aggressive Triple-Negative Breast Cancer Shows a Large Mutational Diversity and Early Metastasis to Lymph Nodes

2021· article· en· W3205621787 sur OpenAlexaff
Héctor Martínez-Gregorio, Ernesto Rojas Jiménez, Javier César Mejía-Gómez, Clara Estela Díaz-Velásquez, Rosalía Quezada-Urbán, Fernando Vallejo-Lecuona, Aldo de la Cruz-Montoya, Fany Iris Porras-Reyes, Víctor M. Pérez-Sánchez, Héctor Aquiles Maldonado-Martínez, Maybelline Robles-Estrada, Enrique Bargalló‐Rocha, Paula Cabrera‐Galeana, Maritza Ramos-Ramírez, Yolanda I. Chirino, Luis A. Herrera, Luis I. Terrazas, Cecilia Frecha, Javier Oliver, Sandra Pérdomo, Felipe Vaca‐Paniagua

Notice bibliographique

RevueCancers · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaWorld Health Organization
Mots-clésTriple-negative breast cancerPTENBreast cancerMedicineMetastasisLymphTargeted therapyCopy-number variationLymph nodeExome sequencingCancerExomePrimary tumorCancer researchOncologyBiologyPathologyMutationInternal medicineGeneGeneticsPI3K/AKT/mTOR pathwayGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,314

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,261 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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