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Enregistrement W4249406782 · doi:10.1158/1538-7445.am2019-sy26-02

Abstract SY26-02: <i>Sherlock-Lung</i>: Tracing lung cancer mutational processes in never smokers

2019· article· en· W4249406782 sur OpenAlexaff
Maria Teresa Landi, Tongwu Zhang, Montserrat García‐Closas, Yohan Bossé, Jianxin Shi, Bin Zhu, Qing Lan, Nathaniel Rothman, Jiyeon Choi, Neil E. Caporaso, Wei Zhao, Chongyi Chen, Eytan Ruppin, Jennifer Rosenbaum, Dmitry A. Gordenin, Sai Yendamuri, Chris Amos, Paul Brennan, David C. Christiani, Geoffrey Liu, Bonnie Gould Rothberg, Matthew B. Schabath, Han Liang, Ludmil B. Alexandrov, David E. Wedge, Stephen J. Chanock

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung cancerMedicineCancerCarcinogenesisAdenocarcinomaOncologyEtiologyLungInternal medicineBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Globally, about 2 million people are diagnosed with lung cancer annually, making it the most common type of cancer in the world. In addition, lung cancer is the leading cause of cancer death among both men and women, accounting for ~25% of all cancer deaths in the United States and ~19% of cancer deaths worldwide. Although tobacco smoking is the most common cause of lung cancer, it is estimated that 10-25% of all patients diagnosed with lung cancer worldwide are never smokers, with higher proportions in Asians and women. Compared to former and current smokers with lung cancer, lung cancers in never smokers tend to present at an earlier age and more frequently have adenocarcinoma histology. Although a few risk factors are known to contribute to the etiology of lung cancer in never smokers, a large fraction of cancer cases cannot be explained by established environmental and genetic risk factors, highlighting the need for research in this area. One promising approach to identify the etiological factors involved in lung tumorigenesis in never smokers is based on the study of the “mutational signatures” that the exogenous and endogenous processes leave on the tumor tissue and surrounding areas. Somatic mutations accumulate throughout individuals’ lifetime, as a result of the balance between DNA damage and DNA repair. Mutational sources can change over time and mutational signatures can provide information on the tumor evolutionary trajectory, tracking activities of mutational processes. We designed “Sherlock-Lung” to identify mutational signatures in lung cancers from never smokers and order them based on their clonal and subclonal localization to have an insight on the factors involved in the initiation of the tumors. Prevention and treatment strategies are likely to be more effective when targeting the tumor initiating factors rather than those responsible for the tumor progression. Here, we present the Sherlock-Lung study design, which includes a combination of lung cancer cases from populations highly exposed to lung cancer risk factors and populations with unknown exposures. We also present preliminary data from this study and what we have learned from whole genome sequencing analysis of the mutational landscape of lung cancers from smokers and nonsmokers and from different histological subtypes. For example, although the mutational signature associated with tobacco smoking is largely clonal in all lung cancers from smokers, consistent with an initiating role of tobacco smoking in lung tumorigenesis, the mutational signatures distribution varies across histological subtypes. Moreover, the frequency of mutations in major cancer driver genes varies dramatically between smokers and never smokers, and mutational signatures distribution appears to differ between tumors with and without specific driver genes. In never smokers, without the dominant mutational source of tobacco smoking, other signatures emerged, e.g., that associated with reactive oxygen species. Although this approach has already revealed important information on the etiological processes involved in tumorigenesis of lung cancer and other cancer types, there is a growing list of open questions and challenges that need to be addressed. In population studies, careful exposure assessment to identify and validate new mutational signatures and the inclusion of study subjects from different geographical locations and ethnicities are critical. Citation Format: Maria Teresa Landi, Tongwu Zhang, Montserrat Garcia-Closas, Yohan Bossé, Jianxin Shi, Bin Zhu, Qing Lan, Nathaniel Rothman, Jiyeon Choi, Neil E. Caporaso, Wei Zhao, Chongyi Chen, Eytan Ruppin, Jennifer Rosenbaum, Dmitry Gordenin, Sai Yendamuri, Chris Amos, Paul Brennan, David C. Christiani, Geoff Liu, Bonnie Gould Rothberg, Matthew Schabath, Han Liang, Ludmil Alexandrov, David Wedge, Stephen Chanock. Sherlock-Lung: Tracing lung cancer mutational processes in never smokers [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr SY26-02.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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