MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4255743860 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-134

Abstract 134: Mutational landscape of breast cancers from PALB2 germline mutation carriers

2016· article· en· W4255743860 sur OpenAlexaff
Salvatore Piscuoglio, Charlotte K.Y. Ng, Y Hannah Wen, Paolo Peterlongo, Carlo Tondini, Markéta Janatová, Teo Soo Hwang, Pei-Sze Ng, Lai‐Meng Looi, William D. Foulkes, Georgia Chenevix‐Trench, Britta Weigelt, Melissa C. Southey, Marc Tischkowitz, Jorge S. Reis‐Filho

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPALB2Germline mutationBreast cancerGermlineGeneticsBiologyExomeLoss of heterozygosityCancer researchMutationBRCA2 ProteinCancerExome sequencingAlleleGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: The PALB2 gene encodes the partner and localizer of BRCA2 protein, which interacts with BRCA1/2 and is involved in homologous recombination DNA repair. Germline mutations in PALB2 are associated with an increased risk of breast cancer, with a cumulative risk of 35% by age 70 in female PALB2 mutation carriers. Whether the PALB2 wild-type allele is lost in the development of PALB2 breast cancers has yet to be defined. Further, the repertoire of somatic genetic alterations in these tumors is currently unknown. In this study we sought to characterize the genomic landscape of PALB2 breast cancers and to define the differences in the repertoire of somatic genetic alterations and mutational signatures between PALB2 and BRCA1 and BRCA2 breast cancers. Material and Methods: Representative samples from nine breast cancers from patients with known PALB2 germline mutations were microdissected. DNA samples from microdissected tumors and matched normal counterparts were subjected to whole exome sequencing on an Illumina HiSeq2000. Somatic mutations were defined using MuTect and insertions and deletions using Strelka and Varscan2. Driver mutations were defined by state-of-the-art bioinformatics methods. Mutational signatures were defined using non-negative matrix factorization. Copy number alterations (CNAs) and regions with loss of heterozygosity were determined using FACETS. The mutational frequency of breast cancers from PALB2 germline mutation carriers was compared to that of breast cancers from BRCA1 (n = 11) and BRCA2 (n = 10) germline mutation carriers from The Cancer Genome Atlas study. Results: Three patients harbored germline frame-shift PALB2 mutations (2 S1169fs, 1 T841fs), five displayed truncating mutations (3 W1038* and 2 Q775*) and 1 harbored a missense mutation (W1140G, of uncertain significance). Somatic loss of the PALB2 wild-type allele was found in 3 cases, in 2 of which the loss was caused by CNAs and in 1 case it was caused by a somatic PALB2 Q479* mutation. A median of 65 somatic mutations (range 45-223) and a median of 1 driver mutation (range 0-3) were identified per tumor. Cancer genes mutated in PALB2 breast cancers included TP53 (n = 2), PIK3CA (n = 2), NF1 (n = 1) and NCOR1 (n = 1). Six cases displayed mutational signatures consistent with the aging process; the BRCA signature was not found in any of the cases analyzed. Breast cancers from PALB2 mutation carriers had fewer somatic TP53 mutations than BRCA1 breast cancers (2/9, 22% vs 9/11, 82%, p = 0.02). No difference in the repertoire of somatic mutations between PALB2 and BRCA2 breast cancers was observed. Conclusion: Unlike breast cancers from BRCA1 and BRCA2 mutation carriers, the majority of breast cancers from PALB2 mutation carriers lacked somatic loss of the wild-type allele and none displayed a BRCA mutational signature. No highly recurrently mutated gene was identified, but pathogenic mutations in driver genes (TP53, PIK3CA, NF1 and NCOR1) were found. Citation Format: Salvatore Piscuoglio, Charlotte KY Ng, Y Hannah Wen, Arto Mannermaa, Paolo Peterlongo, Carlo Tondini, Marketa Janatova, Teo Soo Hwang, Pei-Sze Ng, Lai-Meng Looi, William Foulkes, Georgia Chenevix-Trench, Britta Weigelt, Melissa C. Southey, Marc Tischkowitz, Jorge S. Reis-Filho, PALB2 Interest Group. Mutational landscape of breast cancers from PALB2 germline mutation carriers. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 134.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0040,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,334 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetBRCA gene mutations in cancer→Travaux en français237 207→