Genomic characterization of lymphomas in patients with inborn errors of immunity
Notice bibliographique
Résumé
Patients with inborn errors of immunity (IEI) have a higher risk of developing cancer, especially lymphoma. However, the molecular basis for IEI-related lymphoma is complex and remains elusive. Here, we perform an in-depth analysis of lymphoma genomes derived from 23 IEI patients. We identified and validated disease-causing or -associated germline mutations in 14 of 23 patients involving ATM, BACH2, BLM, CD70, G6PD, NBN, PIK3CD, PTEN, and TNFRSF13B. Furthermore, we profiled somatic mutations in the lymphoma genome and identified 8 genes that were mutated at a significantly higher level in IEI-associated diffuse large B-cell lymphomas (DLBCLs) than in non-IEI DLBCLs, such as BRCA2, NCOR1, KLF2, FAS, CCND3, and BRWD3. The latter, BRWD3, is furthermore preferentially mutated in tumors of a subgroup of activated phosphoinositide 3-kinase δ syndrome patients. We also identified 5 genomic mutational signatures, including 2 DNA repair deficiency-related signatures, in IEI-associated lymphomas and a strikingly high number of inter- and intrachromosomal structural variants in the tumor genome of a Bloom syndrome patient. In summary, our comprehensive genomic characterization of lymphomas derived from patients with rare genetic disorders expands our understanding of lymphomagenesis and provides new insights for targeted therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».