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Enregistrement W4281867267 · doi:10.1038/s41467-022-30916-1

Identifying colorectal cancer caused by biallelic MUTYH pathogenic variants using tumor mutational signatures

2022· article· en· W4281867267 sur OpenAlexaff
Peter Georgeson, Tabitha A. Harrison, Bernard J. Pope, Syed Hassan Ejaz Zaidi, Conghui Qu, Robert S. Steinfelder, Yi Lin, Jihoon E. Joo, Khalid Mahmood, Mark Clendenning, Romy Walker, Efrat L. Amitay, Sonja I. Berndt, Hermann Brenner, Peter T. Campbell, Yin Cao, Andrew T. Chan, Jenny Chang‐Claude, Kimberly F. Doheny, David A. Drew, Jane C. Figueiredo, Amy J. French, Steven Gallinger, Marios Giannakis, Graham G. Giles, Andrea Gsur, Marc J. Gunter, Michael Hoffmeister, Li Hsu, Wen‐Yi Huang, Paul J. Limburg, JoAnn E. Manson, Vı́ctor Moreno, Rami Nassir, Jonathan A. Nowak, Mireia Obón‐Santacana, Shuji Ogino, Amanda I. Phipps, John D. Potter, Robert E. Schoen, Wei Sun, Amanda E. Toland, Quang M. Trinh, Tomotaka Ugai, Finlay Macrae, Christophe Rosty, Thomas J. Hudson, Mark A. Jenkins, Stephen N. Thibodeau, Ingrid Winship, Ulrike Peters, Daniel D. Buchanan

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Cancer InstituteMedical Research CouncilNational Institutes of HealthWorld Health Organization
Mots-clésMUTYHColorectal cancerGeneticsBiologyCancer researchCancerMutationMedicineComputational biologyGeneGermline mutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carriers of germline biallelic pathogenic variants in the MUTYH gene have a high risk of colorectal cancer. We test 5649 colorectal cancers to evaluate the discriminatory potential of a tumor mutational signature specific to MUTYH for identifying biallelic carriers and classifying variants of uncertain clinical significance (VUS). Using a tumor and matched germline targeted multi-gene panel approach, our classifier identifies all biallelic MUTYH carriers and all known non-carriers in an independent test set of 3019 colorectal cancers (accuracy = 100% (95% confidence interval 99.87–100%)). All monoallelic MUTYH carriers are classified with the non-MUTYH carriers. The classifier provides evidence for a pathogenic classification for two VUS and a benign classification for five VUS. Somatic hotspot mutations KRAS p.G12C and PIK3CA p.Q546K are associated with colorectal cancers from biallelic MUTYH carriers compared with non-carriers (p = 2 × 10−23 and p = 6 × 10−11, respectively). Here, we demonstrate the potential application of mutational signatures to tumor sequencing workflows to improve the identification of biallelic MUTYH carriers.

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)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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