Whole-genome sequencing of 20 cholangiocarcinoma cases reveals unique profiles in patients with cirrhosis and primary sclerosing cholangitis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cholangiocarcinoma (CCA) is a molecularly heterogenous disease that is often fatal. Whole genome sequencing (WGS) can provide additional knowledge of mutational spectra compared with panel sequencing. We describe the molecular landscape of CCA using whole-genome sequencing and compare the mutational landscape between short-term and long-term survivors. Methods: We explored molecular differences between short-term and long-term survivors by performing WGS on 20 patient samples from our biliary tract cancer database. Short-term survivors were enriched for cases with underlying primary sclerosing cholangitis (PSC) and patients with cirrhosis. All samples underwent tumour epithelial enrichment using laser capture microdissection (LCM). Results: Dominant single base substitution (SBS) signatures across the cohort included SBS1 and SBS5, with the latter more prevalent in long-term survivors. SBS17 was evident in 3 cases, all of whom had underlying ulcerative colitis (UC) with PSC. Additional rare signatures included SBS3 in a patient treated for prior mantle cell lymphoma and SBS26/SBS6 in a patient with a tumor mutational burden of 33 mutations/Mb and a pathogenic MLH1 germline mutation. Somatic TP53 inactivating mutations were present in 8/10 (80%) short-term survivors and in none of the long-term survivors. Additional mutations occurred in KRAS, SMAD4, CDKN2A, and chromatin remodelling genes. The long-term survivor group harboured predicted fusions in FGFR (n=2) and pathogenic mutations in BRAF and IDH1 (n=2). Conclusions: TP53 alterations are associated with poor outcomes in patients with CCA. Patients with underlying inflammatory/autoimmune conditions may be enriched for unique tumour mutational signatures.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».