Analysis of multiple basal cell carcinomas (BCCs) arising in one individual highlights genetic tumor heterogeneity and identifies novel driver mutations
Notice bibliographique
Résumé
Basal cell carcinoma (BCC) is the most common human cancer, especially in individuals with light skin phototypes (i.e., Fitzpatrick I-II skin type). Many affected develop multiple BCCs during their lifetime. It is not uncommon to observe elderly patients with >5 BCCs. In this study, we explored whether for patients diagnosed with multiple BCCs, analyzing the genomic mutations in one tumor could be sufficient to derive meaningful molecular/genetic conclusions regarding the other BCC tumors. Following the Genome Analysis Toolkit (GATK) best practices we have completed the study of 6 BCCs that occurred in an 83-year-old Caucasian male due to sun exposure. We have analyzed exome sequencing data of each BCC tumor and matched normal skin samples. We identified that BCCs from the same patient shared some of the key driver mutations, but they also displayed significant intertumoral heterogeneity. This finding may in part explain the different clinical progression/evolution of BCCs observed in the same patient. This work also highlights the value of characterizing multiple BCCs in one individual to identify patient-specific genetic events with a potential link to other malignancies and implications for personalized medicine.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».