Genomic instability in early systemic sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Systemic sclerosis (SSc) is associated with secondary malignancies. Previous studies have suggested that mutated cancer proteins, such as RNA polymerase III, are autoantigens promoting an inflammatory response in SSc. However, it has never been previously investigated whether non-neoplastic tissue in SSc harbors mutations which may play a role in SSc pathogenesis. METHODS: Skin biopsies were obtained from 8 sequential patients with a progressive form of early stage SSc (with severe skin and/or lung involvement). Areas of dermal fibrosis were microdissected and analyzed with deep, whole exome sequencing. Gene mutation patterns were compared to autologous buccal mucosal cells as a control. RESULTS: base pairs. The mutational pattern in all samples exhibited a clock-like signature, which is ubiquitous in cancers and in senescent cells. Of the 1997 genes we identified which were mutated in at least two SSc patients, 39 genes represented cancer drivers (i.e. tumor suppressor genes or oncogenes) which are commonly found in gynecological, squamous and gastrointestinal cancer signatures. Of all the mutations, the most common mutated genes were important in regulating pathways related to epigenetic histone modifications, DNA repair and genome integrity. CONCLUSIONS: Somatic hypermutation occurs in fibrotic skin in patients with early progressive SSc. Cancer driver gene mutations may potentially play a fundamental role in the pathogenesis of SSc.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».