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Enregistrement W4296130351 · doi:10.1158/1557-3265.sarcomas22-b022

Abstract B022: Subclonal somatic copy number alterations emerge and dominate in relapsed/refractory osteosarcoma

2022· article· en· W4296130351 sur OpenAlexaboutno aff
Michael D. Kinnaman, Simone Zaccaria, Alvin P. Makohon-Moore, Gunes Gundem, Juan Arango Ossa, Nancy Bouvier, Filemon S. Dela Cruz, Meera Hameed, Julia Glade Bender, William D. Tap, Paul A. Meyers, Elli Papaemmanuil, Andrew L. Kung, Christine A. Iacobuzio–Donahue

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCDKN2AOsteosarcomaCopy-number variationCopy number analysisBiologyPrimary tumorCancerPTENOncologyCancer researchGenomeMedicineBioinformaticsMetastasisGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: Multiple large-scale tumor genomic profiling efforts have been undertaken in osteosarcoma, however little is known about the spatial and temporal intratumor heterogeneity and how it may drive treatment resistance. Methods: We performed 30-80x whole genome sequencing (WGS) of 37 tumor samples from 8 patients with relapsed or refractory osteosarcoma. Each patient had at least one sample from a primary site and one sample from a metastatic or relapse site. A set of high confidence single nucleotide variants (SNV), copy number alterations (CNA), structural variations (SV) were called for each sample using our pediatric expanded genomics pipeline and an evolutionary analysis was performed using a custom pipeline of computational tools. Results: Of the 8 patients in our cohort, 4 had localized disease at diagnosis (OSCE4, OSCE5, OSCE6, OSCE9) and 4 had metastatic disease at diagnosis (OSCE1, OSCE2, OSCE3, OSCE10). There were 17 samples from primary sites, 7 were pretreatment biopsies, 10 from on therapy primary resections. 20 samples came from metastatic sites, 15 of which were from lung metastases. Driver gene SNV’s were identified in 5 of 8 patients, including TP53 (OSCE1), ATRX (OSCE3, OSCE10), RB1 (OSCE4), and CDKN2A (OSCE9). There were no new driver SNV’s that emerged post-therapy in any patient. HATCHet, an algorithm that infers clone-specific copy number alterations, identified subclonal CNAs in all but one patient (OSCE2). In the 7 patients with subclonal CNAs, 6 had two copy number clones identified, and 1 patient (OSCE10) had three copy number clones identified. In 5 patients (OSCE1, OSCE4, OSCE5, OSCE6, OSCE10) there is a copy number clone that is subclonal in the primary tumor which emerges and dominates at subsequent relapses. The resistant clone in each of these cases had either MYC gain/amplification. Amplifications in CCNE1 (OSCE1), RAD21 (OSCE4, OSCE5, OSCE10), VEGFA (OSCE1, OSCE9), IGF1R (OSCE6) were also identified as potential drivers in the resistant copy number clones. In two of these patients (OSCE1, OSCE6), this treatment-resistant subclone becomes the dominant copy number clone by the time of primary resection. SNV based phylogenies revealed a heterogenous mix of monoclonal and polyclonal seeding of metastases and monophyletic and polyphyletic modes of dissemination. Over half the new mutations acquired in recurrent disease were attributed to HRD or cisplatin mutational signatures. TP53 structural variants were seen in 6/8 patients (OSCE2, OSCE3, OSCE4, OSCE6, OSCE9, OSCE10). New structural variants involving driver genes were only detected in one relapse sample from patient OSCE10 (DMD deletion). Conclusion: Subclonal copy number clones emerge and dominate in relapsed osteosarcoma, with MYC gain/amplification a defining characteristic in our cohort. Selective pressure from neoadjuvant chemotherapy reveals this clone at the time of primary resection, highlighting that genomic profiling at this time point may be more reflective of its metastatic potential. Citation Format: Michael D. Kinnaman, Simone Zaccaria, Alvin Makohon-Moore, Gunes Gundem, Juan E. Arango Ossa, Nancy Bouvier, Filemon S. Dela Cruz, Meera Hameed, Julia Lynne Glade Bender, William D. Tap, Paul Meyers, Elli Papaemmanuil, Andrew Kung, Christine A. Iacobuzio-Donahue. Subclonal somatic copy number alterations emerge and dominate in relapsed/refractory osteosarcoma [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Sarcomas; 2022 May 9-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2022;28(18_Suppl):Abstract nr B022.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,001

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,371 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
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