Somatic and Germline Genomic Alterations in Very Young Women with Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Young age at breast cancer diagnosis correlates with unfavorable clinicopathologic features and worse outcomes compared with older women. Understanding biological differences between breast tumors in young versus older women may lead to better therapeutic approaches for younger patients. EXPERIMENTAL DESIGN: We identified 100 patients ≤35 years old at nonmetastatic breast cancer diagnosis who participated in the prospective Young Women's Breast Cancer Study cohort. Tumors were assigned a surrogate intrinsic subtype based on receptor status and grade. Whole-exome sequencing of tumor and germline samples was performed. Genomic alterations were compared with older women (≥45 years old) in The Cancer Genome Atlas, according to intrinsic subtype. RESULTS: Ninety-three tumors from 92 patients were successfully sequenced. Median age was 32.5 years; 52.7% of tumors were hormone receptor-positive/HER2-negative, 28.0% HER2-positive, and 16.1% triple-negative. Comparison of young to older women (median age 61 years) with luminal A tumors (N = 28 young women) revealed three significant differences: PIK3CA alterations were more common in older patients, whereas GATA3 and ARID1A alterations were more common in young patients. No significant genomic differences were found comparing age groups in other intrinsic subtypes. Twenty-two patients (23.9%) in the Young Women's Study cohort carried a pathogenic germline variant, most commonly (13 patients, 14.1%) in BRCA1/2. CONCLUSIONS: Somatic alterations in three genes (PIK3CA, GATA3, and ARID1A) occur at different frequencies in young versus older women with luminal A breast cancer. Additional investigation of these genes and associated pathways could delineate biological susceptibilities and improve treatment options for young patients with breast cancer. See related commentary by Yehia and Eng, p. 2209.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».