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Enregistrement W3210203927 · doi:10.1001/jamaoncol.2021.4398

Analysis of the Li-Fraumeni Spectrum Based on an International Germline <i>TP53</i> Variant Data Set

2021· article· en· W3210203927 sur OpenAlexaff
Christian P. Kratz, Claire Freyçon, Kara N. Maxwell, Kim E. Nichols, Joshua D. Schiffman, D. Gareth Evans, Maria Isabel Achatz, Sharon A. Savage, Jeffrey N. Weitzel, Judy E. Garber, Pierre Hainaut, David Malkin

Notice bibliographique

RevueJAMA Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésLi–Fraumeni syndromeGermlineGeneticsPhenotypeCancerMedicineGermline mutationBiologyGeneMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: Li-Fraumeni syndrome is a cancer predisposition syndrome that is associated with a high, lifelong risk of a broad spectrum of cancers that is caused by pathogenic TP53 germline variants. A definition that reflects the broad phenotypic spectrum that has evolved since the gene discovery is lacking, and mechanisms leading to phenotypic differences remain largely unknown. OBJECTIVE: To define the phenotypic spectrum of Li-Fraumeni syndrome and conduct phenotype-genotype associations across the phenotypic spectrum. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: We analyzed and classified the germline variant data set of the International Agency for Research on Cancer TP53 database that contains data on a cohort of 3034 persons from 1282 families reported in the scientific literature since 1990. We defined the term Li-Fraumeni spectrum to encompass (1) phenotypic Li-Fraumeni syndrome, defined by the absence of a pathogenic/likely pathogenic TP53 variant in persons/families meeting clinical Li-Fraumeni syndrome criteria; (2) Li-Fraumeni syndrome, defined by the presence of a pathogenic/likely pathogenic TP53 variant in persons/families meeting Li-Fraumeni syndrome testing criteria; (3) attenuated Li-Fraumeni syndrome, defined by the presence of a pathogenic/likely pathogenic TP53 variant in a person/family with cancer who does not meet Li-Fraumeni syndrome testing criteria; and (4) incidental Li-Fraumeni syndrome, defined by the presence of a pathogenic/likely pathogenic TP53 variant in a person/family without a history of cancer. Data analysis occurred from November 2020 to March 2021. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Differences in variant distribution and cancer characteristics in patients with a germline TP53 variant who met vs did not meet Li-Fraumeni syndrome testing criteria. RESULTS: Tumor spectra showed significant differences, with more early adrenal (n = 166, 6.5% vs n = 0), brain (n = 360, 14.17% vs n = 57, 7.46%), connective tissue (n = 303, 11.92% vs n = 56, 7.33%), and bone tumors (n = 279, 10.98% vs n = 3, 0.39%) in patients who met Li-Fraumeni syndrome genetic testing criteria (n = 2139). Carriers who did not meet Li-Fraumeni syndrome genetic testing criteria (n = 678) had more breast (n = 292, 38.22% vs n = 700, 27.55%) and other cancers, 45% of them occurring after age 45 years. Hotspot variants were present in both groups. Several variants were exclusively found in patients with Li-Fraumeni syndrome, while others where exclusively found in patients with attenuated Li-Fraumeni syndrome. In patients who met Li-Fraumeni syndrome genetic testing criteria, most TP53 variants were classified as pathogenic/likely pathogenic (1757 of 2139, 82.2%), whereas 40.4% (404 of 678) of TP53 variants identified in patients who did not meet the Li-Fraumeni syndrome genetic testing criteria were classified as variants of uncertain significance, conflicting results, likely benign, benign, or unknown. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: The findings of this cohort study suggest that this new classification, Li-Fraumeni spectrum, is a step toward understanding the factors that lead to phenotypic differences and may serve as a model for other cancer predisposition syndromes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations146
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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