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Enregistrement W4293802590 · doi:10.3389/fonc.2022.976959

Characterization of genetic predisposition to molecular subtypes of breast cancer in Brazilian patients

2022· article· en· W4293802590 sur OpenAlexaff
Daniele Paixão, Giovana Tardin Torrezan, Karina Miranda Santiago, Maria Nirvana Formiga, Samuel Terkper Ahuno, Emmanuel Dias‐Neto, Israel Tojal da Silva, William D. Foulkes, Paz Polak, Dirce Maria Carraro

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésCHEK2PALB2Breast cancerPenetranceGermline mutationGeneticsGermlineCancerBiologyPopulationGeneMutationOncologyMedicineInternal medicinePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction BRCA1 and BRCA2 germline pathogenic variants (GPVs) account for most of the 5-10% of breast cancer (BC) that is attributable to inherited genetic variants. BRCA1 GPVs are associated with the triple negative subtype, whereas BRCA2 GPVs are likely to result in higher grade, estrogen-receptor positive BCs. The contribution of other genes of high and moderate risk for BC has not been well defined and risk estimates to specific BC subtypes is lacking, especially for an admixed population like Brazilian. Objective The aim of this study is to evaluate the value of a multigene panel in detecting germline mutations in cancer-predisposing genes for Brazilian BC patients and its relation with molecular subtypes and the predominant molecular ancestry. Patients and methods A total of 321 unrelated BC patients who fulfilled NCCN criteria for BRCA1/2 testing between 2016-2018 were investigated with a 94-genes panel. Molecular subtypes were retrieved from medical records and ancestry-specific variants were obtained from off-target reads obtained from the sequencing data. Results We detected 83 GPVs in 81 patients (positivity rate of 25.2%). Among GPVs, 47% (39/83) were identified in high-risk BC genes (BRCA1/2, PALB2 and TP53) and 18% (15/83) in moderate-penetrance genes (ATM, CHEK2 and RAD51C). The remainder of the GPVs (35% - 29/83), were identified in lower-risk genes. As for the molecular subtypes, triple negative BC had a mutation frequency of 31.6% (25/79), with predominance in BRCA1 (12.6%; 10/79). Among the luminal subtypes, except Luminal B HER2-positive, 18.7% (29/155) had GPV with BRCA1/2 genes contributing 7.1% (11/155) and non-BRCA1/2 genes, 12.9% (20/155). For Luminal B HER2-positive subtype, 40% (16/40) had GPVs, with a predominance of ATM gene (15% - 6/40) and BRCA2 with only 2.5% (1/40). Finally, HER2-enriched subtype presented a mutation rate of 30.8% (4/13) with contribution of BRCA2 of 7.5% (1/13) and non-BRCA1/2 of 23% (3/13). Variants of uncertain significance (VUS) were identified in 77.6% (249/321) of the patients and the number of VUS was increased in patients with Asian and Native American ancestry. Conclusion The multigene panel contributed to identify GPVs in genes other than BRCA1/2, increasing the positivity of the genetic test from 9.6% (BRCA1/2) to 25.2% and, considering only the most clinically relevant BC predisposing genes, to 16.2%. These results indicate that women with clinical criteria for hereditary BC may benefit from a multigene panel testing, as it allows identifying GPVs in genes that directly impact the clinical management of these patients and family members.

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)0,003
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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