MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4252017764 · doi:10.1158/2643-3249.bcd-19-0041

Mutational Landscape and Patterns of Clonal Evolution in Relapsed Pediatric Acute Lymphoblastic Leukemia

2020· article· en· W4252017764 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBlood Cancer Discovery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteKWF KankerbestrijdingChina Scholarship Council
Mots-clésSomatic evolution in cancerBiologySomatic hypermutationGeneticsMutationLeukemiaDeep sequencingCancerGeneCancer researchGenomeB cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3></h3> Relapse of acute lymphoblastic leukemia (ALL) remains a leading cause of childhood cancer-related death. Prior studies have shown clonal mutations at relapse often arise from relapse-fated subclones that exist at diagnosis. However, the genomic landscape, evolutionary trajectories, and mutational mechanisms driving relapse are incompletely understood. In an analysis of 92 cases of relapsed childhood ALL incorporating multimodal DNA and RNA sequencing, deep digital mutational tracking, and xenografting to formally define clonal structure, we identied 50 significant targets of mutation with distinct patterns of mutational acquisition or enrichment. <i>CREBBP, NOTCH1</i>, and RAS signaling mutations arose from diagnosis subclones, whereas variants in <i>NCOR2, USH2A</i>, and <i>NT5C2</i> were exclusively observed at relapse. Evolutionary modeling and xenografting demonstrated that relapse-fated clones were minor (50%), major (27%), or multiclonal (18%) at diagnosis. Putative second leukemias, including those with lineage shift, were shown to most commonly represent relapse from an ancestral clone rather than a truly independent second primary leukemia. A subset of leukemias prone to repeated relapse exhibited hypermutation driven by at least three distinct mutational processes, resulting in heightened neoepitope burden and potential vulnerability to immunotherapy. Finally, relapse-driving sequence mutations were detected prior to relapse using droplet digital PCR at levels comparable with orthogonal approaches to monitor levels of measurable residual disease. These results provide a genomic framework to anticipate and circumvent relapse by earlier detection and targeting of relapse-fated clones. <h3>Significance:</h3> This study defines the landscape of mutations that preexist and arise after commencement of ALL therapy and shows that relapse may be propagated from ancestral, major, or minor clones at initial diagnosis. A subset of cases exhibit hypermutation that results in expression of neoepitopes that may be substrates for immunotherapeutic intervention. <i>See related video:</i>https://vimeo.com/442838617 <i>See related commentary by Ogawa, p. 21</i>. <i>See related article by S. Dobson et al</i>. <i>This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 5</i>

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.

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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,426

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,209 · 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